GPT4o与gpt4.0的实测对比
GPT-4o：GPT-4o在API中运行速度更快，成本更低，比之前的模型（如GPT-4 Turbo）便宜了50%。这使得GPT-4o在性价比方面更具优势。GPT-0：相较于GPT-4o，GPT-0在成本上可能更高，尤其是在处理大量数据或复杂任务时。
GPT-4o和GPT-4主要有以下区别：性能表现：速度上，GPT-4o响应速度比GPT-4快约20%，处理大型数据集和复杂任务时优势明显；准确性方面，基于GLUE基准测试，GPT-4o得分比GPT-4高出5个百分点。
GPT4O与GPT4的区别主要体现在多模态能力上。多模态能力方面，GPT4O具有原生多模态能力，能够处理和理解文本、音频和图像等多种形式的输入，提高对用户需求的理解与响应能力。应用实例中，GPT4O展现了其强大的解题、编码及多模态交互能力。
性能优化：在编程、数据分析等任务中效率更高，处理速度是GPT-4 Turbo的两倍，成本降低50%。多语言支持：在50种语言中表现更优，非英语文本处理能力显著提升。适用场景：实时交互（如语音助手）、多模态内容生成、技术任务（代码编写）。
端侧最强,Meta田渊栋等人卷10亿以下参数小模型,LeCun:小技巧启动_百度...
田渊栋指出，MobileLLM 预训练模型（125M/350M），在聊天 / API 调用方面表现突出，达到 SoTA 水平。论文中一个有趣发现是，通过在 Transformer 层间共享权重，不仅减少了参数量，还降低了推理过程中的延迟。现阶段，大语言模型（LLM）在人类生活中广泛应用，尤其是在以 chatGPT 为代表的模型。
vLLM-0016-基准测试-Qwen1.5-14B-Chat-GPTQ-Int4
vLLM0016基准测试Qwen514BchatgptQInt4的过程主要包括以下步骤：准备工作：创建并激活虚拟环境：确保测试环境与生产环境隔离，便于控制和管理依赖。安装并更新vllm引擎：确保使用适合的版本以获得最佳性能。使用aiohttp库：进行异步请求，以提升测试效率。
Qwen5系列包括0.5B、8B、4B、7B、14B和72B六种不同规模，分为Base和Chat两种类型。阿里巴巴还提供了IntInt8的GPTQ模型，以及AWQ和GGUF量化模型，力求在确保性能的同时，进一步降低模型部署成本。
在14B参数规模内的开源LLM中，Qwen5-14B和OpenReasoning-Nemotron-14B都是优秀的选择，但具体哪个最好取决于您的具体需求和应用场景。Qwen5-14B的特点：开发背景：由阿里巴巴达摩院开发，拥有强大的技术背景和研发实力。数学能力：表现出色，能够处理复杂的数学问题。
基于firefly微调Qwen514b大模型的流程如下：安装环境：将FiRefly项目代码库clone至本地。进入项目目录后，创建相应的虚拟环境。安装相应的python包，并确保使用源码安装，推荐torch版本为3。准备训练集：推荐使用Firefly项目提供的moss数据集，或下载地址在Github项目中的其他高质量指令数据集。
