国内外包括豆包，文心一言，智谱，通义千问等主流大数据模型，均降价幅度在90%左右，而gpt4，4Turbo，3.5等模型，均有50%-75%不等的降价幅度（在其发布后一段时间内）包括Gemini各个模型以及其他的国外大数据模型的API都有不同程度的降价幅度，其降价范围处在ChatGPT与国内大数据模型普遍降价范围区间内，也不再阐述。Claude 2性能提升：在 Claude 1 的基础上，Clau

在 MMLU 基准测试中，Phi-3-mini 的得分达到了 69.4%，Phi-3-small 达到了 75.3%，Phi-3-medium 达到了 78.2%。在 MMLU（大规模多任务语言理解）基准测试中，GPT-4o 的得分达到了 88.7%，超越了之前的 GPT-4 模型。在内部测试中，Sora 生成的视频在视觉质量、文本忠实度和时长方面，相比之前的文本生成视频模型，如 Runway G

目前的问题，目前的问题主要出现在他的要求太高了，他的api的要求输入输出的tokens要求太高了，而且记忆也是问题，这些东西都需要通过算法，还有算力的叠加，才能够解决，如果说你想要去做到这件事情，你不得不去面对这两个问题，而目前他们的做法是2选1，要么要求高的，准确度高的输出能力，然后牺牲他的用户数量，而另一种就是扩大用户数量，去减小它的输出能力，这都不是我们想要的，什么时候算力达标了，算法改进了

他与ChatGPT o1模型和o3mini模型，都存在回答问题假大空的现象，但是，可以通过提示词去调节，他的编程能力是令我惊喜的，我假装我自己不知道如何去使用python，他完全可以较为独立的完成一款应用，当然肯定要我给予反馈，在大面上是没有问题的，包括bug的修复等等，肯定还是很粗略的，不是那么精细的，但是已经表现出了一种智能化的雏形，已经有种向deepseekr1靠拢的感觉，也就是我们所说的顿

在 MMLU 基准测试中，Phi-3-mini 的得分达到了 69.4%，Phi-3-small 达到了 75.3%，Phi-3-medium 达到了 78.2%。在 MMLU（大规模多任务语言理解）基准测试中，GPT-4o 的得分达到了 88.7%，超越了之前的 GPT-4 模型。在内部测试中，Sora 生成的视频在视觉质量、文本忠实度和时长方面，相比之前的文本生成视频模型，如 Runway G

在人工智能领域，DeepSeekR1通过强化学习（RL）驱动推理链生成模拟这一机制：模型在生成答案前主动构建多步骤的“思维链”（ChainofThought,CoT），并通过规则奖励系统（如准确性奖励与格式奖励）实现自我验证。p值：在AIME 2024基准测试中，DeepSeekR1Zero的pass@1分数从15.6%提升至71.0%（p＜0.001，卡方检验）。性能对比：在MATH500测试中

在 MMLU 基准测试中，Phi-3-mini 的得分达到了 69.4%，Phi-3-small 达到了 75.3%，Phi-3-medium 达到了 78.2%。在 MMLU（大规模多任务语言理解）基准测试中，GPT-4o 的得分达到了 88.7%，超越了之前的 GPT-4 模型。在内部测试中，Sora 生成的视频在视觉质量、文本忠实度和时长方面，相比之前的文本生成视频模型，如 Runway G

他与ChatGPT o1模型和o3mini模型，都存在回答问题假大空的现象，但是，可以通过提示词去调节，他的编程能力是令我惊喜的，我假装我自己不知道如何去使用python，他完全可以较为独立的完成一款应用，当然肯定要我给予反馈，在大面上是没有问题的，包括bug的修复等等，肯定还是很粗略的，不是那么精细的，但是已经表现出了一种智能化的雏形，已经有种向deepseekr1靠拢的感觉，也就是我们所说的顿

（Mnih, V., Kavukcuoglu, K., Silver, D., Rusu, A. A., Veness, J., Bellemare, M. G., ... & Petersen, S. (2015). Human-level control through deep reinforcement learning. Nature, 518(7540), 529-533.）然而，这些

在人工智能领域，DeepSeekR1通过强化学习（RL）驱动推理链生成模拟这一机制：模型在生成答案前主动构建多步骤的“思维链”（ChainofThought,CoT），并通过规则奖励系统（如准确性奖励与格式奖励）实现自我验证。p值：在AIME 2024基准测试中，DeepSeekR1Zero的pass@1分数从15.6%提升至71.0%（p＜0.001，卡方检验）。性能对比：在MATH500测试中