國產AI大模型迎來對標全球頂尖版本時刻！

4月23日，商湯科技帶來全新升級的「日日新SenseNova 5.0」大模型，具備更強的知識、數學、推理及代碼能力，綜合性能全面對標 GPT-4 Turbo，并在主流客觀評測上達到或超越 GPT-4 Turbo。

「日日新 5.0」能力提升主要得益三個方面：

采用混合專家架構（MoE），激活少量參數就能完成推理。且推理時上下文窗口達到 200K 左右。

基于超過10TB tokens訓練、覆蓋數千億量級的邏輯型合成思維鏈數據。

商湯AI大裝置SenseCore算力設施與算法設計的聯合調優(yōu)。

先看看BenchMark成績：

「日日新 5.0」在大部分核心測試集指標上都對標甚至超過GPT-4 Turbo

在實際使用中，「日日新 5.0」具體表現怎么樣?下面，分別從自然語言能力、文生圖能力、多模態(tài)和數據分析能力幾個方面對比一下。

▎自然語言能力 「日日新 5.0」的自然語言能力得益于對大量中文語料的構建。

創(chuàng)意寫作、推理以及總結能力均大幅提升，相同的中文知識注入后，可以獲得更好的理解總結及問答，為教育、內容產業(yè)等垂直應用場景提供有力輔助。

例如，在創(chuàng)意寫作方面，「日日新 5.0」可以打破傳統(tǒng)作文的“八股式”寫法，將通用知識、新知識融會貫通，實現更開放式的創(chuàng)作。

以《紅樓夢》里亭子的題名來寫一篇關于文化、關于創(chuàng)新的作文：GPT-4寫作分別從學習、工作、生活維度討論傳統(tǒng)與創(chuàng)新，套路痕跡較為明顯，淺嘗輒止，難免不讓人覺得枯燥乏味；

「日日新 5.0」寫作頗為生動形象，節(jié)奏不一，引經據典。從《詩經》《楚詞》到《漢賦》，從“兼愛非攻”到“民貴君輕”，革古鼎新，“一花獨放不是春，百花齊放春滿園”，文化交流是創(chuàng)新生生不息的源泉。從歷史宏觀到細節(jié)的生動刻畫，

「日日新 5.0」想象力豐富，似一位才華橫溢的“大才子”

數學，不僅涉及到計算能力，其實也會涉及到很多對題目和問題描述的理解能力，反映的是一個更加綜合思考、構建邏輯的過程。

當前的AI大模型很容易失敗的一點是應對之前沒有提問過的數學場景，當背后缺少構造完整思維鏈時就容易出錯。問一些小眾不常見的問題實際上是驗證其背后真正構建思維鏈的能力。

「日日新 5.0」和GPT-4回答趣味推理問題：“媽媽給圓圓沖了一杯咖啡，圓圓喝半杯后，將它加滿水，然后她又喝了半杯后，再加滿水，最后全部喝完。問圓圓喝了多少咖啡，多少水？”，「日日新 5.0」回答正確

下面也是一個很簡單的邏輯題目。

「日日新 5.0」和GPT-4回答邏輯問題對比：“13個小朋友玩老鷹抓小雞，1人扮演老鷹，12個扮演小雞，已經抓了5只小雞，還剩幾只？”。GPT-4給出答案是抓了5只還剩8只，而日日新的答案是減掉1只老鷹所以還有7只沒有被抓住。這個題目并不是一個簡單算術的問題，而是需要對中文環(huán)境有充分理解，顯然「日日新 5.0」表現更好

▎文生圖能力

「日日新5.0」的文生圖能力也有較大提升，下面對比了商湯「日日新?秒畫」和目前行業(yè)中幾個最好的模型，包括：Midjourney、Stable Diffution 3、GPT-4V。

人像是評估文生圖能力的關鍵場景之一，「日日新5.0」在人物生成上有非常大的提升。秒畫生成的人像可以看出非常好皮膚的紋理，而其他幾個大模型在皮膚上都做了磨皮



這個對比體現另外一個難點，即怎樣把不同字段的理解合成在一起。秒畫給出了一個非常未來感的建筑，且對建筑下的倒影、波浪都表現得非常具有美感，實現了比較完整的指令跟隨且生成效果好。而其他幾個大模型會發(fā)現對于文字嵌入到圖像中，無論對文字的理解還是放置位置，都有一定缺失

▎多模態(tài)和數據分析能力

本次「日日新5.0」另一大核心指標就是多模態(tài)能力，商湯多模態(tài)大模型的圖文感知能力達到全球領先水平，在權威綜合基準測試MMBench中綜合得分排名首位，在多個知名多模態(tài)榜單MathVista, AI2D, ChartQA, TextVQA, DocVQA, MMMU 取得領先成績。

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「日日新5.0」在應用產品層面也實現了更卓越的多模態(tài)能力，支持高清長圖的解析和理解以及文生圖交互式生成，還可以實現復雜的跨文檔知識抽取及總結問答展示，還具備豐富的多模態(tài)交互能力，下面看幾個具體例子。

首先是一個很常見的例子，針對信息長圖做核心內容的提煉和分析。有時長圖尺寸很大，很多多模態(tài)大模型支持不了很大的圖像分辨率，而「日日新5.0」提供了非常大的分辨率接口。

以商湯絕影SenseAuto的宣傳長圖為例，放到「日日新5.0」大模型中可以對長圖內容進行提問，如“請描述一下這張圖片的細節(jié)”。模型對長圖分析后，能夠對長圖的標題和內容進行總結

大家有時會把打車軟件截圖發(fā)給等待的朋友，這里面有司機信息、車的信息、車牌信息、時間信息等等一系列文字和圖片信息，信息密度非常高。對于大模型的信息提取分析很有挑戰(zhàn)。

「日日新5.0」展現出了對于中文理解的優(yōu)勢，特別是對文本的分析和對場景的理解上非常出色，識別出來有手機信號中國移動和中國聯通雙卡雙待，GPT-4沒有識別出來的。包括對車牌、司機姓名等細節(jié)內容的提取，GPT-4的識別也有錯誤。

「日日新5.0」對這類多模態(tài)信息的獲取更加準確

最后，再看看「日日新 5.0」對應的數理能力。

上周，中國首位F1車手周冠宇完成了他在F1中國大獎賽的比賽。用大模型統(tǒng)計下周冠宇和F1賽事的情況。

用商湯“辦公小浣熊”處理這個任務，只要導入數據表格，通過自然語言和模糊的人類交互方法，分析統(tǒng)計出2022年、2023年、2024年的周冠宇參賽信息。其中包括引導模型將數據庫中拼音的guanyu-zhou與人類搜索的漢字周冠宇實現匹配，打通任務鏈。還有更復雜的任務，如統(tǒng)計F1總共有多少車手，有哪些獲得過總冠軍，獲獎次數從高到低排列，這涉及更大的數據表格和圈數、領獎數等更多維度的細節(jié)信息，最終也都給出了完全正確的答案，還能自動生成雷達圖