在科技论坛Linux.do上,一篇关于国产编程模型的讨论引发关注。文章指出,GLM和minimax正在冲刺IPO,宣传力度强劲,但模型参数量成为其短板,相比之下,Kimi和DeepSeek以低调可靠著称。作者强调,在国产模型中,Kimi和DeepSeek更值得信赖。同时,文章提到,如果不受限于国产模型,codex与opus的组合在编程任务上更为高效,每月额外成本不高。这一讨论揭示了国产AI模型在参数规模和实际应用中的差距,为关注前沿技术的读者提供了对国产编程模型的深入见解和选择参考。
原文链接:Linux.do





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最新评论
开源的AI对话监控面板很实用,正好团队在找这类工具。准备试用一下。
折叠屏市场确实在升温,不过售罄也可能是备货策略。期待看到实际销量数据。
从磁盘I/O角度解释B树的设计动机,这个切入点很好。终于理解为什么数据库不用二叉树了。
IT术语转换确实是个痛点,之前用搜狗总是把技术词汇转成奇怪的词。智谱这个方向值得期待。
这个工具结合LLM和搜索API的思路很有意思,正好解决了我在做知识管理时遇到的问题。请问有没有部署文档?
这个漏洞确实严重,我们团队上周刚遇到类似问题。建议补充一下如何检测现有项目是否受影响的方法。
从简单规则涌现复杂性这个思路很有意思,让我想起元胞自动机。不过数字物理学在学术界争议还挺大的。
我也遇到了指令跟随变差的问题,特别是多轮对话时容易跑偏。不知道是模型退化还是负载优化导致的。