2024 年人工智慧模型比較
以下是 8 年最受歡迎的 2025 種 AI 模型的詳細比較： GPT、Luma、Claude、Gemini、Runway、Flux、MidJourney 與 Suno。此次比較包括：
以下是 8 年最受歡迎的 2025 種 AI 模型的詳細比較： GPT、Luma、Claude、Gemini、Runway、Flux、MidJourney 與 Suno。此次比較包括：
- 各型號介紹
- 模型架構和類型
- 模型比例
- 訓練資料和方法
- 性能和功能
- 可自訂性和可擴展性
- 成本和可達性
- 比較每個模型的關鍵方面的總表或圖表
1. 各型號介紹
1.1 GPT（生成式預訓練 Transformer）
- 開發者：開放人工智慧
- 簡介：GPT是OpenAI開發的一系列擅長自然語言理解和生成的大型語言模型。最新版本 GPT-4 可以處理和產生類似人類的文本，支援聊天機器人、內容創建、程式輔助和翻譯等廣泛的應用。
1.2亮度
- 開發者: 亮度人工智慧
- 簡介：Luma AI專注於3D捕捉和渲染技術。他們的技術允許用戶使用智慧型手機捕捉現實世界的物體和環境，以創建高品質的 3D 模型和場景，適用於增強/虛擬現實內容創作、遊戲開發和虛擬資產生成。
1.3 克勞德
- 開發者：人類
- 簡介：Claude 是 Anthropic 開發的對話式 AI 助手，旨在提供有用、無害且準確的答案。 Claude 可以執行總結、搜尋、創意和協作寫作等任務。 Anthropic 強調人工智慧系統的安全性和一致性。
1.4 雙子座
- 開發者：Google DeepMind
- 簡介：Gemini 是 Google DeepMind 正在開發的大型語言模型，旨在將 AlphaGo 的強化學習技術與大型語言模型的能力相結合，打造強大的多模態 AI 系統。
1.5 跑道
- 開發者: 跑道 ML
- 簡介：Runway 是一個創意 AI 工具包，可讓使用者使用最先進的機器學習模型來產生和編輯影片、圖像和其他媒體內容。 Runway為設計、電影、藝術等行業的創作者提供簡單易用的AI模型介面。
1.6 通量
- 開發者: 通量人工智慧
- 簡介：Flux AI 是一個允許開發人員協作建立 AI 應用程式的平台。 Flux 提供程式碼管理、協作和部署工具，專注於 AI 程式碼庫，幫助團隊更有效率地開發 AI 專案。
1.7 中途旅程
- 開發者: MidJourney 團隊
- 簡介：MidJourney 是一個獨立研究實驗室，開發了能夠根據自然語言描述生成圖像的人工智慧程序，類似於 OpenAI 的 DALL·E。它致力於探索新的思維媒介以拓展人類的想像。
1.8 桑諾
- 開發者: Suno AI
- 簡介：Suno 是一家專門研究生成音訊模型的人工智慧公司。他們開發了 Bark 和 Chirp 等模型，用於文字轉語音和音樂生成，旨在從文字或其他輸入中創建高品質的音訊內容。
2. 模型架構和類型
| 型號 | 架構類型 | 類型 |
|---|---|---|
| GPT | 基於Transformer架構 | 用於 NLP 和生成的大型語言模型 (LLM) |
| 亮度 | 神經輻射場 (NeRF) 與 3D 重建技術 | 3D 成像和渲染模型 |
| 克勞德 | 基於Transformer；強調安全性和一致性 | 對話式人工智慧助手 |
| 雙子座 | 多模態變壓器（預期） | 多模式AI系統（文字、圖像等） |
| 跑道 | 各種架構（GAN、Transformers 等） | 用於圖像和視訊創建和編輯的生成模型 |
| 流 | 支援多種模型架構的平台 | AI程式碼協作及部署平台 |
| 中途 | 可能使用擴散模型和 GAN | 文字到圖像的生成 AI 模型 |
| 蘇諾 | 基於 Transformers 的音訊生成模型 | 用於文字轉語音、音樂和音訊生成的生成模型 |
3. 模型規模
| 型號 | 參數比例 |
|---|---|
| GPT | GPT-3有175億個參數； GPT-4 的規模尚未披露，但預計會更大 |
| 亮度 | 未揭露； Luma 專注於軟體工具而不是模型大小 |
| 克勞德 | 參數規模未公開；預計與 GPT-3 或 GPT-4 相當 |
| 雙子座 | 正在開發中；規模未知；預計將成為一個大型多模態模型 |
| 跑道 | 各種不同規模的模型，包括數億到數十億個參數 |
| 流 | 不適用；它是一個平台而不是單一的模型 |
| 中途 | 未揭露；專注於高品質影像生成 |
| 蘇諾 | 模型參數未公開但能夠產生高品質音頻 |
4.訓練資料和方法
| 型號 | 訓練資料來源 | 訓練方法 |
|---|---|---|
| GPT | 大規模網路文字資料（書籍、文章、網頁） | 在海量語料上進行無監督學習；監督與強化學習微調 |
| 亮度 | 使用者擷取的輸入資料用於 3D 重建 | 利用 NeRF 技術從多個 3D 影像重建 2D 場景 |
| 克勞德 | 大規模文字資料；強調安全性和一致性 | 與GPT類似的訓練；增加了人類回饋強化學習 (RLHF)，以確保安全和有用的反應 |
| 雙子座 | 預計將包含跨文字和圖像的多種多模態資料集 | 將強化學習與 LLM 訓練結合；具體細節未揭露 |
| 跑道 | 使用 LAION 等資料集訓練大規模影像和視訊模型 | 使用監督和無監督學習訓練穩定擴散和其他生成模型 |
| 流 | 不適用；平台支援模型開發 | 不適用 |
| 中途 | 大量來自網路的圖文對 | 使用文字到圖像生成技術對具有相關描述的圖像資料集進行訓練 |
| 蘇諾 | 音訊資料集、語音錄音、音樂樣本 | 訓練生成模型，根據文字或其他輸入生成音頻 |
5. 性能和能力
| 型號 | 主要能力 | 典型應用場景 |
|---|---|---|
| GPT | 產生連貫且上下文相關的文本；回答問題；翻譯語言；總結；程式設計協助 | 聊天機器人、內容創作、程式設計協助、翻譯 |
| 亮度 | 捕捉現實世界的物體和環境；重建高傳真 3D 模型 | AR/VR 內容創作、遊戲開發、虛擬資產生成 |
| 克勞德 | 對話互動；提供總結、解釋、創意寫作；旨在獲得有用的回應 | 企業客戶服務、寫作協助、問答系統 |
| 雙子座 | 預計處理多模式內容（文字、圖像）；高級推理和解決問題的能力 | 高級AI助手，複雜任務處理，多模式內容生成 |
| 跑道 | 生成和編輯圖像和影片；提供AI效果和資產產生工具 | 設計、影視製作、藝術創作、內容編輯 |
| 流 | 促進AI代碼專案的協作開發；幫助程式碼管理和部署 | AI專案開發、團隊協作、模型部署 |
| 中途 | 根據文字描述生成高品質的藝術圖像 | 藝術創作、概念設計、視覺內容生成 |
| 蘇諾 | 從文字生成語音和音樂；支援多種語言和風格；產生自然的音頻 | 內容創作、遊戲開發、電影配樂、虛擬助理的語音生成 |
6.可自訂性和可擴展性
| 型號 | 可定制 | 可擴充性 |
|---|---|---|
| GPT | 可以針對特定資料集進行微調； OpenAI API 允許客製化使用 | 透過 API 存取實現高度可擴展；適合建立可擴展的應用程式 |
| 亮度 | 用戶可以捕獲自己的內容；提供特定用途的工具 | 專為消費性設備設計；可擴展性取決於應用場景 |
| 克勞德 | 提供API以供整合；可針對特定用例進行客製化 | 專為大規模部署而設計；強調安全性和一致性 |
| 雙子座 | 可望與 Google 生態系統整合；客製化潛力 | 預計透過 Google Cloud 基礎架構實現高可擴展性 |
| 跑道 | 提供自訂模型輸出的介面；使用者可選擇型號及參數 | 基於雲端的服務；依使用者需求可擴展 |
| 流 | 允許協作開發；項目可自訂 | 支援部署到各平台；可擴充性取決於部署平台 |
| 中途 | 使用者可以透過提示影響輸出；可調參數 | 透過 Discord 機器人存取；可擴展性取決於伺服器容量 |
| 蘇諾 | 提供語音風格、語言和參數選項 | 基於雲端的服務旨在處理多個用戶請求 |
7. 成本和可及性
| 型號 | 成本結構 | 無障礙服務 |
|---|---|---|
| GPT | 透過 OpenAI API 根據使用情況定價；提供各種計劃； ChatGPT 的免費版和付費版 | 可透過 OpenAI API 存取； ChatGPT 可在線上使用 |
| 亮度 | 應用程式可能免費；某些高級功能可能需要付費 | 作為應用程式使用；可能需要相容設備 |
| 克勞德 | 透過 API 根據使用情況定價 | 可透過 Anthropic 的 API 存取；可能需要申請或有限制 |
| 雙子座 | 尚未發布；預計將透過 Google Cloud Platform 提供並收取相關費用 | 發布後，可能透過 Google 服務訪問 |
| 跑道 | 基於訂閱的定價模式；提供不同的服務層級 | 可透過網路平台取得；用戶可以註冊並訂閱 |
| 流 | 可能提供免費方案；高級功能需付費 | 可透過平台網站存取；用戶可以註冊帳戶 |
| 中途 | 提供不同使用等級的訂閱計劃 | 透過 Discord 存取；用戶可以訂閱使用該機器人 |
| 蘇諾 | 可能透過 API 存取；定價可能會有所不同 | 可透過 API 或平台存取；可能需要申請或有限制 |
注意：具體價格可能因版本、使用等級和自訂要求而異。建議訪問他們的官方網站以獲取最新的定價資訊。
8. 關鍵面向比較總表
模型比較概述
| 方面 | GPT（OpenAI） | 亮度 | 克勞德（人類） | 雙子座 (Google DeepMind) | 跑道 | 流 | 中途 | 蘇諾 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 簡介 | 用於文本生成和理解的大型語言模型 | 根據真實世界數據進行 3D 擷取和渲染 | 對話式人工智慧助理強調安全性 | 結合法學碩士和強化學習的多模態人工智慧（正在開發中） | 用於媒體生成和編輯的創意 AI 工具包 | AI程式碼協作及部署平台 | AI 模型根據文字描述產生圖像 | 語音與音樂的生成音訊模型 |
| 架構類型 | 基於Transformer架構 | NeRF和3D重建技術 | 基於Transformer；強調安全性和一致性 | 具有強化學習的多模態 Transformer（預期） | 各種架構（GAN、Transformers 等） | 平台（支援多種型號） | 用於影像生成的擴散模型和/或 GAN | 基於 Transformers 的音訊生成模型 |
| 模型比例 | GPT-3：175B 個參數； GPT-4 規模未公開 | 沒有透露 | 未揭露；預計與 GPT-3/4 類似 | 未揭露；預期大型多模態模型 | 多種型號；尺度各異（例如穩定擴散） | 不適用 | 沒有透露 | 沒有透露 |
| 訓練數據 | 互聯網文本資料（書籍、文章、網頁） | 使用者提供的 3D 捕捉影像 | 大規模文字資料；強調安全 | 多樣化的多模態資料集（預期） | 大規模影像/視訊資料集（例如 LAION） | 不適用 | 來自互聯網的圖像-文字對 | 音訊資料集（語音、音樂） |
| 主要能力 | 文字產生、翻譯、問答、編碼輔助 | 物體/環境的 3D 重建 | 對話式人工智慧、總結、創意寫作 | 多模式理解/生成（預期） | 媒體創作/編輯（圖像、影片） | AI程式碼協作與部署 | 從文字生成高品質圖像 | 根據文字生成語音和音樂 |
| 可定制 | 可進行微調； API 存取；支援自訂提示 | 用戶捕獲自己的內容；提供特定的工具 | 提供 API；綜合安全措施；可客製化 | 預期的 Google 生態系整合；可客製化 | 使用者控制模型和參數 | 項目可自訂 | 可透過提示進行客製化 | 提供語音風格、語言、參數選項 |
| 可擴充性 | 透過雲端 API 實現高度可擴展 | 取決於應用；專為消費性設備設計 | 專為大規模部署而設計 | 透過 Google 基礎架構實現高可擴充性（預期） | 基於雲端的；根據使用者需求擴展 | 支援部署到多個平台 | 隨著伺服器容量的擴大 | 專為處理多個請求而設計 |
| 成本結構 | 基於使用情況的 API 定價；訂閱計劃 | 應用程式可能免費；高級功能可能需要付費 | 基於使用情況的 API 定價 | 未發布；預計雲端服務成本 | 基於訂閱的定價；不同層級 | 提供免費和付費計劃 | 訂閱計劃 | API 存取；定價可能會有所不同 |
| 無障礙服務 | 透過 OpenAI API； ChatGPT 可在線上使用 | 作為應用程式提供；可能需要相容設備 | 透過 API；可能需要申請或限制 | 發布後，透過 Google 服務 | 網路平台；註冊並訂閱 | 透過平台網站；需要用戶帳戶 | 透過 Discord 機器人訪問 | 透過 API 或平台；可能有限制 |
9. AI 模型比較總結
這些AI模型各有特色，適用於不同的應用場景與需求：
- GPT：非常適合需要強大的自然語言理解和生成的應用程序，例如聊天機器人、內容創建和編程協助。
- 亮度：專門從事 3D 內容捕捉和重建，適用於增強/虛擬實境、遊戲開發和虛擬資產創建。
- 克勞德：強調對話的安全性與一致性，適用於企業客服、寫作輔助、問答系統。
- 雙子座：正在開發中的多模式模型，預計將處理複雜任務和多模式內容。
- 跑道：為媒體內容生成和編輯方面的創意專業人士提供強大的AI工具。
- 流：協助開發者進行AI專案的協同開發與部署，適合團隊合作與程式碼管理。
- 中途：根據文字描述產生高品質的圖像，適合藝術創作和設計。
- 蘇諾：專注於生成音訊模型，滿足音訊和音樂內容創作者的需求。
在選擇合適的AI模型時，請考慮您的特定業務需求、技術能力、預算和目標應用情境。隨著人工智慧技術的不斷進步，我們可以期待更多創新模型和平台的出現，進一步豐富人工智慧生態系統。
