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零一万物 api 上线,用户反馈多模态中文能力超过 gpt
发布日期:2025-07-11 09:59:23
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【雷峰网(公众号:雷峰网)】近日,零万力超大模型初创公司零一万物发布了yi 大模型 api 开放平台,物a文为开发者提供通用 chat、上线200k 超长上下文、客户多模态交互等模型。反馈

零一万物由创新工场董事长兼首席执行官李开复创办于 2023 年 6 月,多模六个月后,态中零一万物便成功发布了 yi 系列模型,零万力超包含 6b 和 34b 两个版本,物a文并开源,上线打破了当时国产开源模型一直难以超过 14b 的客户现状。34b也是反馈黄金尺寸的模型,既达到了大模型“涌现”能力的多模门槛,同时也能在消费级显卡上训练,态中对开发者相对友好。零万力超

此后较长一段时间 yi-34b 在 hugging face 英文开源社区平台跻身前列,一举打响了零一万物的模型名声。

而此次推出 yi 大模型 api 开放平台,意味着经过过去一年的筹措与准备,零一万物已经具备了一个初步的模型产物矩阵,将模型能力完全开放出去供开发者测试、使用。

跟开源一样,这同样需要很大的勇气,是对零一模型能力进一步的测试与考验,但好在经过前期体验与一些客户实测,收获了诸多好评。在 yi-34b-chat-0205、yi-34b-chat-200k 之外,零一万物开放平台此次同期上新的多模态大模型 yi-vl-plus,支持文本、视觉多模态输入,面向实际场景大幅增强。多位客户反馈:中文体验超过 gpt-4v。

开发者作为大模型生态中非常关键的一环,从开源 yi-34b 模型免费供开发者使用,到今天又推出yi 大模型 api 开放平台,可以看到零一万物非常重视开发者生态的塑造。

yi 大模型 api 名额目前限量开放,零一万物会为新客户免费赠送 60 元,感兴趣的开发者不妨多多申请体验一下。

api 开放平台:聚焦 200k 长上下文和多模态

据介绍,此次 api 开放平台提供以下模型,包括:

yi-34b-chat-0205:支持通用聊天、问答、对话、写作、翻译等功能。

yi-34b-chat-200k:200k 上下文,多文档阅读理解、超长知识库构建小能手。

yi-vl-plus:多模态模型,支持文本、视觉多模态输入,中文图表体验超过 gpt-4v。

(零一万物api开放平台链接:https://platform.lingyiwanwu.com/)

ai 科技评论发现,此次零一万物 api 开放平台主要聚焦于当下两个最关键的领域,一是长文本,二是多模态。

大模型早已进入长文本时代,各家大模型都在推自己的长文本能力,yi-34b-chat-200k 支持处理约 30 万个中英文字符,更具象的体现是可以轻松处理整本《哈利·波特与魔法石》 小说,适合用于多篇文档内容理解、海量信息分析挖掘和跨领域知识融合等行业人员。

例如金融分析师可用 yi-34b-chat-200k 快速阅读报告并预测市场趋势、律师可以用它精准解读法律条文、科研人员可以用它提取论文要点等。

在“大海捞针”的测评中,yi-34b-chat-200k 的性能提高了 10.5%,从 89.3% 提升到 99.8% 。该测试是将一个目标句子(针)放进一个随机文档语料库(大海),然后提出一个只能使用“针”(目标句子)中的信息才能回答的问题来测试模型的回忆能力。

零一万物 api 上线,客户反馈多模态中文能力超过 gpt-4v

yi-34b-chat-200k 可以对200多页的英文长篇小说《frankentein》进行中文归纳总结和用表格例举书中人物。

而零一万物开发的多模态模型 yi-vl-plus,可支持文本、视觉多模态输入,面向实际应用场景大幅增强:

增强charts, table, inforgraphics, screenshot 识别能力,支持复杂图表理解、信息提取、问答以及推理。中文图表体验超过gpt-4v。

在 yi-vl 基础上进一步提高了图片分辨率,模型支持 1024*1024 分辨率输入,显著提高生产力场景中的文字、数字 ocr 的准确性。

保持了 llm 通用语言、知识、推理、指令跟随等能力。

在全球多项权威评测榜单中,yi 大模型表现优异,性能直追 gpt-4。从实际测评结果显示,很多场景 yi-vl-plus 效果超过 gpt-4v。

例如,当我们把下述表格分别给 yi-vl-plus 和 chatgpt 处理,发现两个模型的处理结果不同:

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yi-vl-plus 得出了正确答案,gpt-4v 没有,可见 yi-vl-plus 对中文复杂表格的信息识别处理准确度高于 gpt-4v:

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再例如,我们将下述模糊汉字的图片提交给 yi-vl-plus 和 chatgpt 识别:

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发现yi-vl-plus 回答正确了,chatgpt 没能答对:

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在实际应用场景中的效果:客户评价较高

据零一万物透露,此前,yi 大模型 api 小范围开放内测,全球已有不少开发者申请使用,并普遍反馈效果超出预期,其中,星云爱店 cto 大董、工艺人负责人刘亚光和测试过零一万物 api 开放平台后,也给出了较高评价。

星云爱店是知识探索支持的先行者,该公司的业务包含2c的“学术科研助手”,2b的儿童心理健康诊疗、青少年科学素养培养三大领域。

大模型爆火后,针对科研学术场景,星云爱店“万能小in科研助手”可以加载大模型能力,帮助客户进行深层次文本资料解读、文献分析以及创造性写作;针对青少年科学素养培育计划,星云可以利用大模型来辅助制定个性化学习计划,提供学习辅导,评估学习成果,并引导学生举一反三,创造性提升学习效果。

所以要求大模型同时具备智商iq和情商  eq——做研究时大模型要有智商iq,精确、严谨、化繁为简,而在支持客户时又有情商eq,善解人意、无微不至。

星云爱店 cto 大董参加过诸多一线大模型的测评,但他发现找到双商兼并的平台并不容易,他们要求大模型能达到:长文本精确摘要,对话文案专业化、精细化,拒答率低。这次,星云爱店成为零一万物 yi 大模型 api 开放平台邀测的首批客户。大董说,相比其他大模型,满分 10 分的话,给 yi 大模型 api 开放平台整体评分可达 8.5,属于他们测试大模型 api 中的头部玩家。

经过多次测试后,大董发现零一万物 yi 大模型 api 开放平台,相对其他模型有以下优势:

(1)当执行复杂任务时,拒绝任务率低,完成度好,测试案例如下:

其他模型,被拒率达 40%。

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切换到零一模型后,任务未发生拒绝执行,且篇幅控制准确,撰写创业优良,翻译专业准确。

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(2)学习专业知识并立即用于解读,表现优良。有深度、有创意。

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结合历史病历和从图片信息,零一模型可以较好的完成对青少年心理健康水平解读。并被中国顶级精神卫生诊所评价为:较准确。

(3)阅读18万字的报告集合,未遗漏重点

其他模型(左标黄图所示):无地缘政治风险。

零一模型(右图所示):英国脱欧导致索尼总部搬迁,导致索尼欧洲业务连续性受作用。

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使用了 yi 大模型api开放平台后,现在,星云爱店的业务能力和客户体验明显提升。

首先是复杂场景下多指令理解反馈高效精准。不管是学术研究还是为儿童青少年提供辅导,经常都会有“既要又要还要”的刁钻需求,比如需要总结一系列文章核心观点,并按照某一标准排序打分后进行语言翻译,这是对模型的指令遵循、创意内容生成以及推理速度的综合考验。大董说:“yi-34b-chat-200k面对几万字的超长提示词,10 秒钟就反馈回来了结果,极大提高大家的工作效率。”

其次是长文本中“大海捞针”精确度优异,这让星云爱店的产物可以在诸多文本分析与写作平台中独占鳌头。学术研究最难的并非找到1万篇文献的共同点,而是要在浩如烟海的文字中,找到可能会被前人忽略的关键信息。大董说,即使是做诗词韵律相关的分析,在测试中发现 yi 大模型都可以准确理解文献表达的意思,很快抓住重点。30 万字的处理能力者对于知识库的分析整理很关键。yi 大模型在语义理解、摘要总结等精确度等方面是他测试过的各类长文本模型里的领先者。

此外,不管是支持科研还是做心理咨询,“靠谱”是最关键的品质。大董说,以心理咨询场景为例,在线拒答率、回答文案的温暖程度极大作用客户体验。零一万物的api做到了靠谱且易用,这对一家业务正在持续增长,客户规模不断扩大的公司尤为关键。

而 yi 大模型api开放平台的“靠谱易用”,还体现在 api 接入的顺滑程度上。星云爱店工艺负责人刘亚光说,接入 yi 大模型 api 代码修改量极少,几乎是分分钟就可以搞定。

而客户能拥有上述体验则要源于零一万物对 api 的优化,据零一万物透露,为了提升 api 性能,零一万物在 api 侧进行了推理优化,因此 yi-34b-chat 系列 api 具备较快的推理速度,这不仅缩短了处理时间,同时也保持了出色的模型效果。此外,优化的 api 接口显著降低了模型回复的延迟,进一步提高了客户体验的流畅性和响应速度。

同时,yi 系列模型 api 与 openai api完全兼容,只需要修改少量代码,就能平滑迁移。

当然,目前看来 yi 大模型 api 到底能不能与 gpt-4 turbo、gemini 1.5、claude 3 这些模型的表现一较高下,还需要更多开发者一起考察。

据零一万物工艺副总裁及模型训练 ai alignment、开放平台负责人俞涛透露,未来零一万物将会持续为开发者提供更多更强模型和 ai 开发框架,让大模型更好地完成落地,包括:

推出一系列的模型 api,覆盖更大的参数量、更强的多模态,更专业的代码/数学推理模型等。

突破更长的上下文,目标 100万 tokens;支持更快的推理速度,显著降低推理成本。

基于超长上下文能力,构建向量信息库、rag、agent 架构在内的全新开发者 ai 框架。旨在提供更加丰富和灵活的开发工具,以适应多样化的应用场景。


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