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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
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关于Kimi：
Q：参数量是不是很大？
A：目前参数2000亿左右。
Q：kimi算力侧支持？
A：用的字节火山引擎，目前还是英伟达为主，无论A100、H100、H800，公司很难找英伟达大规模采购。国内云厂商买卡有优势，而且有储备。
公司不太可能私有化一个数据中心，供应链资源很难开拓，而且成本很高。预训练需要1万多张卡，公有云，分配多少显卡不会关注，是以A100作为标准去衡量。
训练的数据量大概4-5T，全是中文。
B端用户不能接入API其实更多是并发处理问题，和算力也有一定关系。云服务运维方面有一些跟不上了。
Q：国产芯片怎么样？
A：生态做的不好。训练卡，开发各种代码、函数调用、英伟达迭代12个版本，国内很难做出一个生态库去对标英伟达。
华为：性能对标A800，软件不好，完全不兼容CUDA。要找一个工程团队给我们改代码，工程成本太高了。
Q：同海外模型相比优劣势？
A：在中文处理能力上，公司kimi领先，语料采集、标注上的把握，我们有天然的优势。如果把语言扩大到其他语言，可能没有什么优势。
交互的拟人性，kimi整体上会比openAI落后10%左右。逻辑推理能力也会落后。
云计算资源如果匹配上的，0.5-1年公司可以追上去。但目前在GPU方面是卡脖子的，差距会越拉越大。
Q：参数量是不是很大？
A：目前参数2000亿左右。
Q：kimi算力侧支持？
A：用的字节火山引擎，目前还是英伟达为主，无论A100、H100、H800，公司很难找英伟达大规模采购。国内云厂商买卡有优势，而且有储备。
公司不太可能私有化一个数据中心，供应链资源很难开拓，而且成本很高。预训练需要1万多张卡，公有云，分配多少显卡不会关注，是以A100作为标准去衡量。
训练的数据量大概4-5T，全是中文。
B端用户不能接入API其实更多是并发处理问题，和算力也有一定关系。云服务运维方面有一些跟不上了。
Q：国产芯片怎么样？
A：生态做的不好。训练卡，开发各种代码、函数调用、英伟达迭代12个版本，国内很难做出一个生态库去对标英伟达。
华为：性能对标A800，软件不好，完全不兼容CUDA。要找一个工程团队给我们改代码，工程成本太高了。
Q：同海外模型相比优劣势？
A：在中文处理能力上，公司kimi领先，语料采集、标注上的把握，我们有天然的优势。如果把语言扩大到其他语言，可能没有什么优势。
交互的拟人性，kimi整体上会比openAI落后10%左右。逻辑推理能力也会落后。
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星主：亦仁
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