ChatGPT3.5Turbo模型是ChatGPT所使用的模型，现OpenAI已正式开放ChatGPT的API能力供广大开发者使用，它可以提供超高准确性、可靠性和可扩展性，让机器学习和自然语言处理的开发者以极低的成本获取精准的结果。

垂直大模型就像是一个超级聪明的大脑，专门用来处理某个领域的事情。比如，如果你想让模型帮你找出医学论文中关于新冠的所有信息，它就可以做到。因为它对医学领域非常了解，而且还有着强大的搜索和分析能力。但是，训练这样一个聪明的模型并不容易。你需要给它提供大量的医学

在算力调度方面，天翼云通过自研的调度系统，协助思必驰DFM2大模型调度GPU、NPU、CPU等异构算力资源，大规模训练上云1个月，可以完成数十亿规模大模型所有阶段训练和效果评估。在训练能力打造方面，天翼云支持多种模型训练方式，不仅可以提升大模型训练平台的数据量，还大幅缩短了训练周期和交付进度。

AIGC发展到现在，大模型已经逐渐在大家的知识探索、学习知识、搜索领域的重要帮手，那么从普通大众认知角度，到底能做到什么程度，我们选三个当前知名度较高的大模型进行验证和对比。GPT4o：OpenAI大模型代表，大模型的标杆DeepSeek：深度求索的大模型，当前最火爆的大模型，低成本高效能的杰出代表。（也是作为开发者的我最喜爱的大模型）Doubao：字节跳动的大模型，也是国内断崖领先的大模型应用豆包的底层模型。（豆包App是基于该大模型的应用，做了大量其他辅助工作，如搜索等，因此该大模型表现的能力，不能完全和豆包App划等号）

2025年国内大模型在技术文档撰写的效果已成为学术界与产业界共同关注的焦点。从API接口说明到用户操作手册，大模型通过语义理解、逻辑生成和多模态交互能力的深度融合，显著提升了技术文档的编写效率与专业性。然而，不同厂商与科研机构推出的模型在效果上呈现显著差异

在当前大模型产品快速演进的背景下，如何高效对比不同厂商的API能力、定价、性能表现等关键指标，成为开发者和企业选型时面临的重要问题。为此，幂简集成制作了一份覆盖模型规格、价格、性能对比、实际调用效果等多维度的完整对照表，帮助用户快速理解和判断各类主流大模型

2025年国内大模型在技术文档撰写领域的表现备受瞩目，其融合语义理解、逻辑生成和多模态交互能力，极大地提高了技术文档的编写效率与专业性，从API接口说明到用户操作手册都能高效应对。不过，不同厂商与科研机构推出的模型效果差异较大：部分头部模型已能高度结构化输

2025年国内大模型在技术文档撰写领域的表现备受瞩目，其融合语义理解、逻辑生成和多模态交互能力，极大地提高了技术文档的编写效率与专业性，从API接口说明到用户操作手册都能高效应对。不过，不同厂商与科研机构推出的模型效果差异较大：部分头部模型已能高度结构化输

在当前大模型产品快速演进的背景下，如何高效对比不同厂商的API能力、定价、性能表现等关键指标，成为开发者和企业选型时面临的重要问题。为此，幂简集成制作了一份覆盖模型规格、价格、性能对比、实际调用效果等多维度的完整对照表，帮助用户快速理解和判断各类主流大模型

近年，大模型技术加速演进，从通用对话、图文生成到多模态理解，AI能力持续跃升。模型愈强，对训练数据的要求也愈加严苛，尤其在数据标注环节，精度、复杂度和效率的门槛被不断抬高。在此背景下，标注员角色该如何进化？