AI小秘现在支持哪些模型,入口和版本怎么确认?
AI小秘里面不止一个模型,大概分几类:文字类——写东西、回答问题、整理资料,这类模型数量最多,也最常用;图片类——生成图片、理解图片内容,不同的图片模型风格不一样;视频类——生成短视频、做视频脚本,这类更新比较快;推理类——逻辑推理、数学计算、复杂问题拆开,这类适合难一点的问题。每一类里可能有好几个模型,各有所长。
入口和版本,两个地方能看到:一个是功能页面上——用某个功能的时候,页面上一般会标明用的是哪个模型、什么版本;另一个是更新日志——版本更新、模型升级的时候,更新日志里会写清楚。怎么看很重要,因为不同版本的能力不一样——有的新版本更强,有的反而可能有变化。知道你在用哪个版本,你才知道该怎么读它的输出。
模型数量这事,有一定重要,但不是越多越好。关键是两个:第一,你常用的功能有没有合适的模型支持——你经常写东西,文字模型好不好用就最重要;你经常做图,图片模型的质量就最关键。第二,每个模型的特点和局限你清不清楚——知道它擅长什么、不擅长什么、有什么限制,比知道有多少个模型有用得多。三五个你用得明白的模型,比二三十个你不知道该用哪个的强。所以产品页把模型数量当卖点的时候,不如自己把常用功能试两圈,好不好用,手上有感觉。
延伸几个常见问题
支持的模型分几类?
四类:文字类——写东西、回答问题、整理资料;图片类——生成图片、理解图片;视频类——生成短视频、做脚本;推理类——逻辑推理、复杂问题拆开。每类里可能有好几个模型,各有所长。
怎么知道我现在用的是哪个模型?
两个地方:功能页面上一般会标用的是哪个模型、什么版本;更新日志里会写版本更新和模型升级。不同版本能力不一样,知道你在用哪个版本,才知道该怎么读它的输出。
模型是不是越多越值?
数量撑不起使用价值。你常用的几件事有没有顺手的模型接得住,比清单上排了多少个名字重要;模型一多,挑选本身也成了负担——每次琢磨用哪个的功夫,都够多干一件正事。认得清三五个,好过摆着二三十个。