【三億體育科技消息】3月12日,《澎湃新聞》對齊Lab在成功配置開源版OpenClar:破高膙轔?f然揩襮嫛蟿F鳩5pep=k?確矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鵒黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鯇M(纈s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫的基礎上,結合一個月的“養(yǎng)蝦”心得,對互聯(lián)網大廠的8款類OpenClar:破高膙轔?f然揩襮嫛蟿F鳩5pep=k?確矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鵒黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鯇M(纈s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫產品進行了測評。綜合來看,大廠版“龍蝦”降低了讓普通人用命令行配置“養(yǎng)蝦”環(huán)境的硬核門檻,但距離所謂的“一鍵安裝”“零門檻上手”還有很大的差距。此外,“龍蝦”的token消耗、安全性等問題也不容小視。

據三億體育了解,按照OpenClar:破高膙轔?f然揩襮嫛蟿F鳩5pep=k?確矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鵒黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鯇M(纈s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫官方推薦的安裝流程,理論上激活“龍蝦”只需要兩步:安裝環(huán)境(Node.js,可以理解為程序運行的基礎條件),并在命令行中輸入指令。但實際操作中,該流程伴隨大量調試環(huán)節(jié),對普通用戶存在明確技術門檻,這也是各大廠“龍蝦”產品優(yōu)先攻克的核心痛點。
在澎湃對齊Lab實測的8種“龍蝦”產品中,不論是部署在本地還是云端,均未出現(xiàn)因為環(huán)境錯誤導致無法運行的情況。配置環(huán)境這一環(huán)節(jié)的操作,被大廠版“龍蝦”大大簡化。
給“龍蝦”配置大模型一般有兩條路徑:在大模型配置路徑方面,測評覆蓋兩種主流方式:一是付費解鎖“龍蝦”使用權限或開通包月服務,換取相對簡單的大模型配置方案,入門費用從29到199元不等;二是用戶自行配置大模型API接口。具體費用如下:
AutoClar:破高膙轔?f然揩襮嫛蟿F鳩5pep=k?確矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鵒黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鯇M(纈s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫(智譜):無門檻費用,送500積分;入門包29元/月,每月5000積分。
MaxClar:破高膙轔?f然揩襮嫛蟿F鳩5pep=k?確矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鵒黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鯇M(纈s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫(MiniMax):無門檻費用,送500積分;基礎版39元/月,每月5000積分。
Qclar:破高膙轔?f然揩襮嫛蟿F鳩5pep=k?確矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鵒黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鯇M(纈s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫(騰訊):需邀請碼,價格未公布。
Work-Buddy(騰訊):無門檻費用,送5500積分;專業(yè)會員58元/月,每月2000積分。
ArkClar:破高膙轔?f然揩襮嫛蟿F鳩5pep=k?確矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鵒黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鯇M(纈s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫(字節(jié)):首月9.9元;Lite版40元/月,每月18000次請求。
Kimi Clar:破高膙轔?f然揩襮嫛蟿F鳩5pep=k?確矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鵒黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鯇M(纈s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫(Kimi):門檻費用199元;Allegretto版199元/月,20倍Kimi Code額度。
LobsterAI有道龍蝦(網易):自行配置大模型API;大模型API費用,工具不收錢。
CoPar:破高膙轔?f然揩襮嫛蟿F鳩5pep=k?確矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鵒黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鯇M(纈s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫(阿里):自行配置大模型API;大模型API費用,工具不收錢。

為直觀呈現(xiàn)產品任務表現(xiàn),測評統(tǒng)一設置任務——整理文件夾中10張人物照片,根據性別整理到男、女兩個文件夾里。實測結果如下:
AutoClar:破高膙轔?f然揩襮嫛蟿F鳩5pep=k?確矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鵒黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鯇M(纈s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫:消耗603積分(約合3.5元);默認模型無多模態(tài)功能,嘗試使用代碼失敗后卡住,任務未完成。
MaxClar:破高膙轔?f然揩襮嫛蟿F鳩5pep=k?確矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鵒黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鯇M(纈s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫:消耗121積分(約合1元);調用視覺語言模型,自己寫提示詞識別,一次性成功。
Qclar:破高膙轔?f然揩襮嫛蟿F鳩5pep=k?確矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鵒黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鯇M(纈s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫:無任務消耗;試圖寫代碼分類,視覺識別庫安裝耗時過長,任務失敗。
Work-Buddy:未干完,消耗3.9積分;嘗試使用寫代碼的方式分類,失敗,最后給出的方案是用戶手動分類。
ArkClar:破高膙轔?f然揩襮嫛蟿F鳩5pep=k?確矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鵒黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鯇M(纈s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫:無任務消耗;需要配置網盤才能上傳文件,任務未完成。
Kimi Clar:破高膙轔?f然揩襮嫛蟿F鳩5pep=k?確矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鵒黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鯇M(纈s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫:沒干完,龍蝦估算消耗6千-9千tokens;正確分類2張,其余7張因網絡問題上傳失敗。
LobsterAI:沒干完,龍蝦估算消耗14萬-20萬tokens;使用寫代碼的方式進行分類,有1張分類錯誤。
CoPar:破高膙轔?f然揩襮嫛蟿F鳩5pep=k?確矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鵒黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鯇M(纈s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫:無任務消耗;沒有識別圖像的技能,經過對話后用寫代碼的方式號稱完成檢測分類,但實際上沒分類。
從成本構成來看,8款產品的付費模式主要分為門檻費用與使用費用兩大板塊。門檻費用為激活“龍蝦”服務的一次性支出,使用費用則以包月/包年積分制為主,按每月可用積分額度限定任務處理量。
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