腾讯终究还是出了大模型，测了下感觉还行

今天，腾讯腾讯官宣亮相了混元大模型。终究

6 月中旬，腾讯曾推出了自己面向 B 端行业的大模 MaaS（ Model-as-a-service，模型即服务 ）解决方案，型测下感行方案中包含了很多行业大模型，觉还但没有通用大模型。腾讯

现在，终究腾讯终究还是还出忍不住了。

这次，大模知危编辑部也想办法获得了混元大模型的型测下感行体验资格，下面就带大家看看混元的觉还能力。

首先是腾讯常规的对话，我们先看看多轮对话：

以上内容仅能展示连续对话，内容真实性无法验证

正常的还出问题是可以一直聊下去的（ 与其他同行相同，混元也有最大连续对话数的限制 ），回答的内容也尚可，并且它会知道哪些信息可以说、哪些信息不可以说。

下面我们看看它提供方案的能力：

策略上没有什么太大的问题，考虑得相对周到，还是有一定参考价值的。

再让它生成一个演讲稿：

觉得有些太正式官方了，让他调整了一下：

混元的表现尚可，还是可以起到启发或者生产力工具的作用的。

下面我们再看看它的语义理解能力：

当我们要求进一步解释时，混元应对的也比较好：

除了常规的对话，混元还给出了比较丰富的 “ 特调 ” 应用，叫作 “ 灵感发现 ”，囊括了各个场景下的诸多功能：

我们测试了一下社群营销文案，刚好最近中秋节要到了，看到一些社群在发月饼团购文案，就让混元也试了一下。

作为对比，我们先找了一下盒马社群关于月饼的社群营销文案看看大概什么样：

混元的表现如下：

感觉味儿还是对的，随便修修改改就能用。

除此之外，还有专门的代码模式和代码解释器。

我们先让混元生成了一段 2048 游戏的代码：

然后再把它生成的代码扔进它的代码解释器功能里，它解释的还行：

好了，编辑部的测试大概就是这么多，总地感觉下来，混元的水平跟国内一线大厂持平，说不上惊艳，但也没掉队，执行各种不同领域任务时的表现在 GPT-3.5 水平上下浮动。

自打 8 月 15 日《 生成式人工智能服务管理暂行办法 》开始施行后，行业开始有了明晰的规范，已经有一批大厂的大模型获得了全量面向公众开放的资格。

这意味着行业迎来了一个成熟的时机：数量不设限的用户可以更好地给大模型提供训练资料，让大模型更快成长。

所以，腾讯大模型的发布，极有可能是看中了这一点。

如此一来，最后一个一线大厂也加入了通用大模型的 “ 大乱斗 ” 中。

希望未来某一天，它们能卷出点让人眼前一亮的东西。

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