19分鐘內詳解所有人工智能模型

在探討每一個人工智慧模型之前，讓我們先來談談ChatGPT。 大多數人誤解了一件事：ChatGPT 並不是模型，GPT 才是模型，ChatGPT 只是一個應用程式。 你走進去與GPT對話的那扇門。Copilot？另一扇門。Gemini應用程式？又是一扇門。 克勞德的網站？也是一扇門。不同的門，有不同的標誌。但每扇門後面都有一個巨大的…… 人工智慧的腦袋在承擔繁重的工作。那麼，這些人工智慧模型究竟是如何運作的呢？ 它們是基於海量的文字、程式碼、書籍和網站進行訓練的，但並不會記憶。 事實是，它們會學習語言中的模式。在核心上，大多數人工智慧模型都在預測下一個詞。 一次一個標記。他們所做的一切令人印象深刻的事，寫作論文、解釋物理學， 除錯程式碼，來自於對此預測的極佳表現。這基本上就是自動補全。 喝下幾罐能量飲料並讀完大部分網路上的內容後，模型越大代表越多 參數，讓它們能夠識別更複雜的模式。上下文窗口是指 模型在對話期間能暫時記憶的內容量。較大的上下文表示 它不會忘記你三句話前說過的話。一些較新的系統包含推理模型。 它們在回答前會停頓思考，這使得它們速度較慢，但在數學方面表現好得多。 邏輯與多步驟問題。現在來談談 GPT 本身。目前的旗艦版本是 GPT 5.2。 全面且具多模式功能，能處理文字撰寫、分析、程式設計、圖像與語音。它是一款 設計用於在許多方面表現出色，而非在單一事情上做到完美。誠實來說，這曾經是 足夠保持領先。但在2026年，當專才持續進步時，成為通才將變得更加困難。 更優異。O系列是一個專注於推理的獨立分支，速度較慢，但表現上卻有著顯著的提升。 在困難的問題上表現更佳。在 ChatGPT 應用程式內部，多個模型協同運作。圖像生成 是 DALL-E。影片是 Sora。該應用程式將所有功能整合於同一介面，讓使用者無需切換。 擔心背後運行的東西。目前GPT的狀況如何？它已不再只是 無可爭議的王者。雙子座經常在基準測試中領先。爪子在程式設計方面佔據主導地位。GPT 真正的優勢在於 生態系。數億用戶，龐大的外掛程式 Sprinkle，以及最強大的模型 第三方應用程式建立在這之上。OpenAI 也持續不斷地推出更新。GPT-5 將於 2025 年中發布。 5.1 之後緊接著出現。5.2 出現在十二月。編號讓人感到混亂，甚至 對於留意此事的人而言，這其實是一項功能。改進的內容比任何情況下都更快地推出。 其他應用程式也是如此。你唯一能做的，就是接受自己永遠無法完全追上進度的事實。 Gemini。Google。Gemini 正在悄然追上 GPT，甚至在某些領域已超越它。 Google的旗艦產品Gemini 3.1 Pro在多項主要基準測試中表現領先。在AIME 2025中， 一項用於測試人工智慧推理能力的競賽數學考試，Gemini 3 Pro 的得分約為 95%。 根據各項通用基準測試，3.1 Pro 版本在16項主要測試中領先13項。 Google DeepMind。但 Gemini 最大的優勢並非原始性能，而是整合能力。 Gemini 已內建於 Gmail、Docs、Sheets、搜尋、Android 和地圖中。如果你的生活依賴 Google， Gemini 已經了解您的背景資訊。總結電子郵件、撰寫文件， 分析試算表。所有功能皆內建於您已使用的應用程式中。 Gemini 3 Flash 是速度增強型。具備 90-95% 的專業版功能，但速度更快且成本更低。 對於日常任務，Flash 通常是更明智的選擇。Gemini 在多模態方面也表現ڡ 理解。技工，例如機械師，可以拍攝零件照片，立即獲得識別結果， 比翻閱手冊或翻找表格還要快。 它的上下文窗口最多可處理200萬個詞元。您可以貼上整本小說。 要求它一次完成主題分析、章節摘要或找出矛盾之處。 有一個值得提及的信任問題。谷歌的主要業務是廣告。 因此，有些人對偏見感到疑慮。實際上，對於事實性問題，並沒有可測量的偏見證據。 我大量使用 Gemini 進行研究，並未發現有任何導向性。 但值得留意的是，這就像你會三思而後行地考慮是否要去做某事一樣。 來自餐廳老闆的餐廳評論 克勞德 Anthropic Claude 是專家，特別擅長程式設計 configuración 和深度分析。旗艦型號是 Claude Opus。 4.6，於2026年2月發布，以100萬個標記的上下文窗口進入測試階段，輸出標記數達128,000個。 以及適應性思維。被廣泛認為是編程與推理領域中最優秀的模型之一。 以及大規模分析。其下方是第4.5首十四行詩，屬於中階的主力作品。 大約 80% 的 Opus 電力，速度更快，成本更低。Opus 是研究實驗室， 索內特是那位可靠的工程師，每天早晨都會準時出現。程式設計的優勢確實存在。 Claude 在 LiveCodeBench 和 SWEBench 等基準測試中表現領先，這些測試用於衡量實際應用場景中的表現。 軟體理解，而非玩具式問題。在開發者社群中，這是最先被重視的。 程式碼協助的推薦。它在長文件分析方面也表現出色。 合約、研究論文、整個程式碼庫，並返回清晰、結構化的摘要 零散的答案。克勞德的語氣也使它顯得獨特，被描述為最不…… 心理幻象主模型。如果您的想法有問題，它會告訴您原因。我個人比較喜歡這樣。 如果我想聽人告訴我所有想法都很棒，我會跟我媽說。問題在於？ 較弱的多模態特徵，無原生圖像生成功能。專精於文字與程式碼。 不是萬能型的。Grok。XAI。Grok 4 是 XAI 的旗艦產品。具備多模態功能，上下文窗口長達 256k。 透過 Grok 圖像生成圖像和影片，還有 Grok 4 Heavy。使用多個代理。 雖然對於複雜推理而言，每月300美元的定價並不適合隨意使用，但Grok最大的優勢在於 即時斧頭整合。它會抓取熱門討論，摘要即時新聞， 並能比依賴網絡爬蟲的模型更快地分析公眾情緒。在直接對比中 比較而言，Grok 的表現非常出色，主要體現在其對話風格上。它的語氣自然、輕鬆，令人感到舒適。 更像是在與一個人聊天。有時親切得讓你忘了這其實是人工智慧，直到它回覆為止。 凌晨三點立刻啟動，適合日常使用，但若用於嚴謹分析，有些人則偏好其他模型。 再推得更遠一點。還有言論自由的立場。Grok 能回答其他模型無法回答的問題。 可能會拒絕。我认为誠實的說法是，這取決於問題本身。對於其他主題而言， 模型過於謹慎，而 Grok 則令人耳目一新。對於需要謹慎處理的敏感議題， 有充分的理由，這是一種權衡。DeepSeek，DeepSeek R1 完全開源，下載並運行它。 自己操作。無需訂閱，無使用限制。你的GPU可能會吃不消，但你的錢包不會。 這是一個龐大的模型，擁有數千億個參數，但採用了專家混合設計。 因此，每次只有一小部分被激活。這使得即使模型規模龐大，運作依然快速。較小 精簡版同樣可在消費級硬體上運行。它專注於數學、程式設計與逐步推理。 推理能力方面，與 GPT 和 Claude 在技術基準上正面對決。運行它的成本大約為 GPT-4.0 定價的 2.7%。據傳 DeepSeek R2 擁有約 1.2 兆個參數，但實際上卻是 延遲。據報導，原因是首席執行官對表現不滿，且資源有限。 晶片存取。尚未確認發行日期。問題在於，這是一家中國公司，因此涉及資料隱私問題。 存在一些擔憂。但您可以將其本地運行，資料將留在您自己手中。更大的故事在於 DeepSeek 代表。前沿人工智慧不再需要十億美元的預算。快速提問。以下哪一個 你現在實際在使用哪些模型？在評論區留言吧。如果這支影片讓你覺得…… 這些AI名字很有道理，點個讚吧。這真的能幫助頻道。開源且 本地模型。Llama、Quen 等。開源模型代表完全掌控。下載並在您的設備上運行。 硬體，保護資料私密。無訂閱費，無 API 費用。你的 AI，你的規則，還有你的電力。 Llama 由 Meta 推出，引發了這股風潮。網路上大量聊天機器人實際上都是悄悄基於 Llama。 在下方。Llama 4 現在提供 Scout 和 Maverick 等多種型號。參數最多可達 4,000 億個 擁有1000萬個標記的上下文窗口。更大版本預計將在2026年上半年推出。 阿里雲的通義千問3.5正在快速崛起。在雙張3090顯卡上本地運行的用戶報告稱 性能接近 Claude Sonnet，實在令人驚訝。śni特別擅長多語言任務。 GLM5 由智谱 AI 發布，是排名靠前的開源模型之一，具備 203,000 個詞元的上下文窗口，可商用。 友善的授權。來自 Moonshot 的 KimiK 2.5 在數學與推理方面表現出色，AIME 2025 試題得分達 96%。 當地及透過 Perplexity 可取得。Mistral 由法國研發，雖規模不大卻表現卓越。 尤其在歐洲語言方面表現強勁。這些語言大多可在配備足夠資源的遊戲電腦或 MacBook 上運行。 記憶體（RAM）。像 Ollama 和 LM Studio 這類工具讓設定變得輕鬆簡單。那麼你為遊戲購買的那張昂貴的顯示卡呢？ 它現在有第二份工作了。一旦你讓本地模型運行起來，你對人工智慧的思考方式就會改變。 它不是一個你訪問的網站，而是一項屬於你的工具。無需費用，數據不會離開你的桌面，離線也能使用。 從租賃轉向擁有，其影響遠比表面看起來更大。困惑度。聚合器。困惑度 既是模型製作者，也是模型聚合者。其核心為 Sonar，專為生成廣泛答案而設計。 明確的來源引用。與僅依賴訓練資料的典型聊天機器人不同， Sonar 會主動搜尋即時網路，並顯示資訊來源。而非 猜測一下，實際上還能提供憑據。此外，Perplexity 還讓你能夠存取 GPT、Claude。 Gemini、Grok 和 Kimmy，一應俱全。無需分別付費，一個訂閱即可享有所有服務。 為你提供多個模型。這基本上就是AI的全方位整合套件，就像串流服務一樣。 但就智能而言，Sonar 系列產品針對不同工作級別進行了設計。基礎版本 手把手回答快速問題，而較高級別則能深入探討，提供更廣泛的上下文與更佳的推理能力。 無論您是進行快速搜尋還是完整深入的報告，都有相應的模式可供選擇，無需擔心 每次切換工具時都會有所取捨。當您透過 Perplexity 使用 GPT 時，即可存取 透過 API。您可能無法獲得自訂 GPT、記憶功能或進階語音等功能。您將會 獲得大腦，但未必能獲得完整的人格。困惑度對於研究非常有幫助。 並在一個地方比較各款模型。它不會取代每一個原生應用程式，但能讓您輕鬆切換多個應用。 多個AI 更容易實現。你的錢包可能也會感謝你。圖像生成 模型。Mid Journey 及其他。Mid Journey 依然是藝術品質的王者。其圖像 電影感十足、精緻且視覺震撼，非常適合用於設計、行銷，或任何需要強烈視覺效果的場合。 美學影響至關重要。從每月約10美元起，它持續提供出色的視覺效果。 感覺他們更像電影海報上的角色，而不是隨機的圖庫照片。Dell E3，來自 OpenAI 是最容易使用的模型。內建於ChatGPT中，擅長文字呈現。它確實能夠 正確拼寫圖片中的文字，對大多數人工智慧生成器來說，出人意料地困難。 免費方案可供使用。非常適合試用，無需訂閱即可體驗。 為了精確性，Flux 是開源領域的領導者。它可在本地運行，免費使用，並能生成圖像。 更精確地匹配您的提示，遠勝大多數其他選項。如果您所描述的内容完全吻合 你想要看到的，Flux 目前做得比大多數都好。Stable Diffusion 3.5 是 自訂之王。開源，可在本機運行，透過 LoRa 模型等工具實現驚人的控制力。 以及 ControlNet。學習曲線較陡峭，但靈活性無與倫比。快速提醒。當 當 ChatGPT 生成一張圖像時，實際上是 Dolly 在幕後運作，而非 GPT。當 Grok 生成一張圖像時， 那是 Grok 的圖像。文字模型與圖像模型幾乎總是分離的系統。需要美感嗎？ 中程旅程。想要簡單？選Dally。想要精準？選Flux。想要掌控？選Stable Diffusion。 視頻生成模型。Sora 2 及其他模型。AI 視頻生成技術發展迅速，但目前仍處於 這不是告別好萊塢的階段，而是瘋狂的階段。OpenAI 的 Sora 2 在電影級表現上領先。 品質優良且逼真的物理效果。水流流動自然。布料移動順暢。角色動作真實。 保持一致，不要在場景中間變成抽象藝術。你可以生成長達一 一分鐘長，透過 ChatGPT Plus 每月 20 美元提供同步音效，基本上就是一部迷你電影。 工作室，沒有預算、團隊，也沒有咖啡跑腿。Runway Gen 4.5 專為想要掌控一切的創作者而生。 動態筆刷、場景一致性、攝影機引導。將其視為導演屬於自己的AI電影。 不是靠打字來碰運氣。每月約12到15美元。Kling 2.6 全面著重於速度。 便利性。其最大特點在於同步生成音視頻。它能同時生成影片和音頻。 音效、旁白和環境音效一次完成，無需同步，無需額外的音頻工具。 針對 TikTok、Reels 和 Shorts 等短格式內容，這將大幅節省時間。如果 Sora 能夠…… 為了電影鏡頭效果，克林需要在午飯前完成五段影片。現實檢核，還沒完成。 完美。複雜的物理現象、雙手、多個角色。一瞬間一切看起來正常，下一秒 有人在物理上已經六根手指都放棄了。不過，方向仍然很明確。一年之內， 兩者，AI影片將可能像今日的AI圖像一樣普遍，這意味著現在學習這項技術並非 很酷。日後可能會省下你許多時間。音樂生成模型，如Suno等AI。 生成的音樂已達到聽起來過於完美的地步。Suno V5 在速度方面領先。 輕鬆輸入描述，等待30秒，即可獲得一首完整歌曲，包含人聲、樂器與結構。 不需要錄音室，也不需要音樂天分。只需氛圍和一個提示。人聲效果出乎意料地逼真。 氣聲、震音、情感語調。而第五版還增加了智能作曲意識， 因此歌曲遵循正確的主歌-副歌-橋段結構，而不是漫無目的地遊蕩。 您還能獲得最多包含12個獨立音軌的生成式音軌，以及讓您實現不同人聲角色的語音人格。 您可以儲存並重複使用特定的演唱聲音。音軌長度可達 8 分鐘。Udio 也推出了合作功能。 與環球音樂集團合作，意味著其訓練數據已獲得授權。這是一個重大突破，考慮到 AI音樂版權爭議不斷。Suno使用快速便捷，Udio則適合你開始認真對待音樂創作時使用。 把AI音樂事業認真到有點過頭了。目前的狀況實在是太瘋狂了。僅憑單一AI就能創作完整歌曲。 提示詞，大多數隨意聆聽的人也分辨不出差異。版權和訓練資料仍舊 大問題。這首歌的所有權歸誰？使用者？模型？還是誰都無法完全達成共識。因此，儘管如此 科技令人著迷，但也確實引發了關於創造力與所有權的真實疑問。 無論如何，有一點是明確的。你下一首最喜愛的歌曲可能並非來自某位藝人。 它可能來自於有人輸入了「傷心的歌、雨夜、鋼琴」。 人工智能代理，下一階段。人工智能領域正從對話轉向代理。不再僅僅提供回應的系統，而是能夠主動執行任務的智能代理。 答案，而是真正去執行工作。不要問如何預訂會議或總結內容，而是直接行動。 報告，代理人可瀏覽網頁、執行程式碼、管理檔案，並完成多步驟任務 他們自己來的。人工智慧終於有了手。這很棒，卻也略顯可怕。早期的例子包括 OpenAI 的操作員、Google 的 Project Mariner，以及 Anthropic 的電腦使用功能。 Manus 是為此而設計的。它不會解釋該做什麼，它直接執行。我已經 測試了一些這些代理工具，從聊天到代理的躍進，確實感覺完全不同。 產品類別。這不僅僅是獲得更佳回應，更是觀看人工智慧在您的螢幕上導航的過程。 填寫表格，並將動作串連起來。雖然有些地方仍顯粗糙，但方向卻無可否認。 我們所討論過的模型？GPT、Gemini、Claude、Grok，它們是大腦。而代理（Agents）則是當……發生時的結果。 這些大腦能夠存取工具、應用程式和工作流程，就像是從提供建議升級到實際操作。 實際上是替你完成作業。話雖如此，代理並非完美無缺，它們仍然會犯錯。 特別是在較長的任務上。而且他們能非常迅速地自信地做錯事。 令人印象深刻，但不是以好的方式。把它們當成實習生就好。它們能節省時間，還會給你驚喜。 有時是，但你仍需雙重確認他們的工作。因此，經過所有這些考量，你應該選擇哪個AI模型？ 實際使用上，Gemini Flash 速度快、免費，且在 Google 內部運作得非常好。 GPT 5.2 是一款全能型產品，樣樣都出色。就像那個朋友，真的什麼都擅長。 一切都這樣，有點討人厭。在程式設計方面，Claude 的 Sonnet 4.5 是最理想的選擇。Opus 4.6 是當你的程式碼開始看起來像古代象形文字時使用的。用於研究，Perplexity。它會顯示 來源。就這些，相信我，兄弟，答案。若要即時趨勢，Grok 已連接至 Axe。 對於圖像，美觀首選 Midjourney，便捷首選 Dally，準確首選 Flux，控制首選 Stable Diffusion。 對於影片，品質選 Sora 2，速度選 Kling 2.6。為了隱私，請本地運行 Llama、Quen 或 DeepSeek。 本地化。你的資料始終由你掌控。真正的技巧在於：不要只依賴一個模型，而是使用兩到三個。 不同的任務。把它想像成手機上的應用程式。你不會用一個應用程式做所有事情。 除非你以某種方式仍在使用 Internet Explorer。這就是對所有 AI 模型的解釋。 從聊天機器人和圖像生成器，到音樂、影片和智能代理。哪一種模型最讓你感到驚訝？ 最多？把它留在評論裡吧。我真的很好奇。如果這最終改變了人工智慧領域 有道理，請按讚並訂閱，以免錯過下一集。現在來談談重點，你剛才學到了 關於人工智慧的軟體方面，每一個férence模型、每一個聊天機器人、每一個圖像生成工具。但所有這些posal 智慧運行依賴於實體硬體，而其底層的晶片架構決定了所有一切。 模型運行的速度有多快，耗電量有多大，以及它是否能安裝在你的手機上，還是需要更強大的設備。 整個資料中心。x86、ARM、Apple Silicon、RISC-V、GPU、量子晶片、NPU。這些名稱 被不斷地隨意使用，但大多數人並不清楚它們實際上有哪些差異。 為什麼你的手機在 ARM 架構下能使用一整天，而你的遊戲筆電在 x86 架構下兩小時就電量耗盡？ 蘋果為什麼放棄英特爾並研發自家晶片？而大家所說的H100 GPU又是什麼？ 推動人工智慧革命的真正原因是什麼？什麼才讓它如此獨特？這正是我們接下來要探討的內容。 每種 CPU 架構的簡單說明：它們各自的功能、存在的原因，以及它們之間如何相互連結 到你剛才學到的AI模型。現在就點擊螢幕上的影片，我會在那裡見到你。