火山引擎如何接入API：從入門到實踐的技術指南
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本次選用百度千帆, Deepseek, 通義千問, KimiGPT, 字節豆包等5個服務商下的大模型API進行核心性能指標分析對比
ERNIE 4.0 是一款具有強大自然語言處理能力的大型語言模型。它采用多任務學習框架，能夠同時處理多種自然語言處理任務，如文本分類、情感分析、問答系統等。此外，ERNIE 4.0 還通過引入知識圖譜，增強了模型對知識的理解能力，提高了在特定領域的性能。它還支持多種語言，具有較好的跨語言能力，可以處理不同語言的自然語言處理任務。在設計時，ERNIE 4.0 注重模型的可解釋性，通過可視化等手段，幫助用戶更好地理解模型的決策過程。這些特點使得 ERNIE 4.0 在自然語言處理領域具有廣泛的應用場景和顯著的性能優勢。
DeepSeek-V3 是由深度求索（DeepSeek）公司開發的一款先進的開源大語言模型，采用混合專家（MoE）架構，擁有 671B 總參數，其中每 token 激活 37B 參數。模型在 14.8 萬億高質量 token 上進行預訓練，并通過監督微調和強化學習進一步優化。
通義千問-Max，即Qwen2.5-Max，是阿里云通義千問旗艦版模型，于2025年1月29日正式發布。該模型預訓練數據超過20萬億tokens，在多項公開主流模型評測基準上錄得高分，位列全球第七名，是非推理類的中國大模型冠軍。它展現出極強勁的綜合性能，特別是在數學和編程等單項能力上排名第一。
Moonshot-v1-32k是Moonshot AI推出的一款千億參數的語言模型，支持32K上下文窗口，特別適合長文本的理解和內容生成場景。它具備優秀的語義理解、指令遵循和文本生成能力，能夠根據用戶輸入生成相應的文本輸出，廣泛應用于內容創作、代碼生成、文本摘要等領域。
Doubao 1.5 pro 256k 是字節跳動推出的豆包大模型的升級版本，基于稀疏 MoE 架構，性能杠桿達 7 倍，僅用稠密模型七分之一的參數量就超越了 Llama-3.1-405B 等大模型的性能。它支持 256k 上下文窗口的推理，輸出長度最大支持 12k tokens，在推理和創作任務中表現出色。該模型在多模態任務上也有顯著提升，視覺推理和文檔識別能力增強，可處理復雜場景下的圖像和文檔，為用戶提供更自然、更豐富的交互體驗。此外，Doubao 1.5 pro 256k 在知識、代碼、推理、中文等多個測評基準上表現優于 GPT-4o 和 Claude 3.5 Sonnet。
| API模型名稱 | API可用性（近90天） | 并發數限制 | 生成速度（字/秒） | 訓練數據量（參數） |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V3 | 0.9569 | N/A | 約1500（短文本優化） | 14.8T Token數據 |
| moonshot-v1-32k | N/A | N/A | 約1000 | 5.7T tokens |
| 通義千問-Max | N/A | 1,200/每分鐘調用次數（QPM） | 約1200 | 超過20萬億Token數據 |
| Doubao 1.5 pro 256k | 0.9996 | 個人版：50-100/QPS 企業定制套餐可協商至 1000/QPS | N/A | 4050億 |
| ERNIE 4.0 | 0.9988 | 40萬tokens/每分鐘 | 50-100字/秒 | 萬億token級別 |
| hunyuan lite | 0.9986 | 輸入4,000 Tokens/分鐘，輸出不超過 2,000 Tokens/分鐘 | 短文本生成（≤50字）：220-260字/秒，中長文本生成（50-200字）：180-220字/秒，復雜邏輯輸出（帶格式）：120-160字/秒 | 百億Token數據 |
| Spark Pro | 0.9999 | 2/QPS | 30.6 字/秒 | 128億tokens |
| Baichuan4 Turbo | 0.9992 | 50萬tokens/分鐘 | 120-180字/秒 | 1300億 |
| GLM-4-Plus | N/A | N/A | 大于115個字/秒 | 千億token級別 |
| Step-2-mini | N/A | RPM 6,TPM 30,000 | 46字/秒 | 千億（100B）token |
國內AI大模型性能指標顯示，Doubao 1.5 pro 256k和Spark Pro在API可用性上表現最佳，而通義千問-Max在訓練數據量上領先。ERNIE 4.0和hunyan lite在生成速度上具有優勢，特別是hunyan lite在不同文本長度下的適應性。整體來看，各模型在可用性、生成速度和訓練數據量上各有千秋，需根據具體需求選擇。但是僅比較核心性能效果不夠，技術細節和成本也需要考慮！接下來，我們從AI大模品牌名稱的上下文長度、多模態支持、免費試用到價格等維度繼續進行對比分析，幫助你最終決策挑選哪一家大模型API服務。
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