用于代码，网络搜索，研究等的前6个SOTA LLM -Analytics Vidhya

在人工智能中，大型语言模型（LLM）已成为必不可少的，是针对特定任务而不是单一实体量身定制的。当今的AI世界具有项目构建的模型，在定义明确的领域中具有重型性能 - 无论是编码助手，他们已经弄清楚开发人员工作流程，或者研究人员在广泛的信息枢纽中导航内容。在本文中，我们分析了一些最佳的SOTA LLM，这些问题可以解决根本性问题，同时又有重大变化，同时将内容纳入了我们的原始内容，并能够获得原始的内容。

了解不同的方向将帮助专业人员选择适合其特定需求的最佳AI适应工具，同时密切遵守越来越多的AI-Enhanced Workstation环境中的频繁提醒。

注意：这是我对所有提到的SOTA LLM的经验，并且可能随您的用例而异。

目录

• 克劳德3.7十四行诗
• 双子座2.0闪光灯
• Openai O3米尼高
• Elevenlabs API
• Openai深入研究
• 困惑AI
• 结论

1。Claude3.7十四行诗

Claude 3.7十四行诗已成为无与伦比的领导者（SOTA LLMS）在不断变化的AI世界中的相关作品和软件开发中。现在，尽管该模型是在2025年2月24日推出的，但它已经配备了能力，可以在除外的地区创造奇迹。根据某些人的说法，这不是一个增量的改进，而是通过AI-Assiscrist编程可以重新定义所有可以完成的突破性飞跃。

无与伦比的编码功能

Claude 3.7十四行诗通过前所未有的编码情报来区分自己：

• 端到端软件开发：从初始项目概念到最终部署，Claude以非常精确的方式处理整个软件开发生命周期。
• 综合代码生成：跨多种编程语言生成高质量的上下文感知代码。
• 智能调试：可能通过类似人类的推理来识别，解释和解决复杂的编码问题。
• 大上下文窗口：最多支持128K输出令牌，从而实现全面的代码生成和复杂的项目计划。

关键优势

• 混合推理：通过复杂的任务进行思考和推理的无与伦比的适应性。
• 扩展上下文窗口：最多128K输出令牌（比以前的版本长15倍以上）。
• 多模式优点：编码，视觉和基于文本的任务方面的出色表现。
• 低幻觉：高度有效的知识检索和问答。

技术创新

高级推理能力

Claude 3.7十四行诗介绍了AI推理的革命性方法：

• 直接响应生成
• 可以观察到透明的逐步思维过程。
• 对计算思维时间的细粒度控制。

多功能用例

该模型知道在不同事物中表现出色：

• 软件开发：计划和维护之间的端到端编码支持。
• 数据分析：从图表和图表中提取高级视觉数据
• 内容生成：以优越的语气理解写作细微差别
• 流程自动化：复杂的指令以下和复杂的工作流程管理。

动手指南：您的第一个Claude 3.7十四行诗项目

先决条件

• 人类控制台帐户
• API键
• Python 3.7或打字稿4.5

分步实现

1。安装人类SDK

 ！PIP安装人类

2。设置您的API环境

导出parthropic_api_key ='your-api-key-here'

3。python代码示例：

导入拟人化
client = anththropic.anththropic（）
消息= client.messages.create（
Model =“ Claude-3-7-Sonnet-20250219”，
max_tokens = 1000，
温度= 1，
System =“您是世界一流的诗人。只有短诗的回应。”，
消息= [
{
“角色”：“用户”，
“内容”： [
{
“ type”：“ text”，
“文字”：“为什么海洋咸？”
}
这是给出的
}
这是给出的
）
打印（消息。

输出

[TextBlock（TextBlock（Text =“海洋的咸盐水，\ Na的时间和设计故事。\ nrocks<br> 和河流，他们的矿物棚，\ \ nacumul在海洋中<br> 床。\雾化将盐留在后面<br> 构成。”，type ='text'）]]

最佳实践

• 利用特定于系统的提示 - 清晰明确
• 尝试温度设置 - 它可能会使您转向新环境
• 利用扩展上下文窗口 - 对于复杂的任务，它通常会导致成功的结果

定价和可用性

• API访问：拟人API，亚马逊基岩，Google Cloud Vertex AI
• 消费者访问：Claude.ai（Web，iOS，Android）
• 定价：
  • 每百万美元输入令牌3美元
  • 每百万美元产出代币15美元
  • 及时缓存最多可节省90％的成本
  • 批处理处理节省50％的成本

Claude 3.7十四行诗不仅是某种语言模型。这是一个精致的AI伴侣，不仅可以遵循微妙的说明，而且还可以实施自己的更正并在各个领域提供专家监督。

另请阅读：

• 使用Claude 3.7十四行诗的文档分析
• Claude 3.7十四行诗：迄今为止最好的编码模型？
• 如何访问Claude 3.7十四行诗API？
• Claude 3.7十四行诗vs Grok 3：哪个LLM擅长编码？

2。Gemini2.0闪光灯

了解双子座2.0闪光灯

Google DeepMind通过Gemini 2.0 Flash实现了技术飞跃，超越了与多模式AI交互的极限。这不仅是更新；相反，这是关于AI可以做什么的范式转变。

关键技术进步

• 输入多模式：构建是为了采用用于无缝操作的文本，图像，视频和音频输入。
• 输出多模式：产生图像，文本以及多语言音频。
• 内置工具集成：用于在Google，执行代码和其他第三方功能中搜索的访问工具。
• 增强性能：比任何以前的模型都更好，并且做得如此迅速。

动手指南：Gemini 2.0 Flash的代码执行

先决条件

• Google云帐户
• 顶点AI工作台访问
• Python环境

安装和设置

在运行示例代码之前，您需要安装Google AI Python SDK：

 ！PIP安装Google-generativeai

示例：计算前50个质数的总和

来自Google Import Genai
来自Google.genai导入类型
＃设置您的API密钥
客户端= genai.client（api_keygoogle deepmind =“ gemini_api_key”）
＃创建一个需要代码生成和执行的提示
响应= client.models.generate_content（
型号='gemini-2.0-flash'，
内容='前50个质数的总和是多少？ '
“为计算生成并运行代码，并确保您获得全部50。”
config = type.generatecontentconfig（
工具= [types.tool（
code_execution = types.toolcodeexecution
）]
）
）
＃打印响应
打印（响应。文本）

输出

现实世界应用

Gemini 2.0 Flash使开发人员能够：

• 创建动态和交互式应用程序
• 执行详细的数据分析
• 即时生成和执行代码
• 多种数据类型的无缝集成

可用性和访问

• 实验模型：可通过双子座API获得
• 平台：Google AI Studio，Vertex AI
• 输入模式：多模式输入，文本输出
• 高级功能：文本到语音，本地图像生成（早期访问）

Gemini 2.0不仅是技术进步，而且是通往AI未来的窗口，模型可以理解，推理和行动，跨多个领域，具有前所未有的成熟。

另请阅读：

• Gemini 2.0 - 有关Google最新LLM的所有信息
• Gemini 2.0 Flash vs GPT 4O：哪个更好？

3。Openai O3-Mini-High

OpenAI O3-Mini-High是一种用于数学解决问题并具有高级推理能力的特殊方法。整个模型旨在以空前的深度和精度解决一些最复杂的数学问题。 O3-Mini-High不仅将数字打入计算机，还为数学推理提供了一种更好的方法，这使得可以将相当困难的问题分解为细分市场并逐步回答。

数学推理的本质

数学推理是该模型真正发光的地方。它增强的思想链体系结构可以更加完整地考虑数学问题，从而使用户不仅可以接收答案，还可以详细说明如何得出这些答案。这种方法在科学，工程和研究环境中是巨大的，在这种情况下，对解决问题过程的理解与结果一样重要。

数学领域的性能

模型的性能在所有类型的数学中都非常惊人。它可以非常准确，非常深入地进行简单的计算以及复杂的科学计算。它引人注目的功能是，它解决了令人难以置信的复杂多步骤问题，即使是最佳的标准AI模型也会困难。例如，使用这个很棒的AI工具可以将许多复杂的数学问题分解为直观的步骤。有几种基准测试，例如AIME和GPQA，该模型的性能与某些巨大的模型相当。

解决问题的独特方法

真正使O3米尼高的东西与众不同的是其数学推理的细微差别方法。然后，该变体比标准模型需要更多的时间来处理和解释数学问题。尽管这意味着响应往往会更长，但它可以利用更好，更实现的推理的用户。这个模型只是没有回答。它使用户完成了所有推理和处理，这确实使其成为需要全面数学的教育，研究或专业应用的宝贵工具。

考虑和局限性

• 增加令牌的使用
• 响应时间略低
• 更高的计算成本

数学解决问题的实际应用

实际上，O3-Mini-High在应用程序需要高级数学推理的情况下发现了主要价值。这种剖析困难问题的能力对科学研究人员，工程师和高级学生特别有帮助。无论是开发复杂的定义算法，解决多步数学问题还是进行彻底的科学计算，该模型实际上提供了一定程度的数学见解，远远超出了大多数人从传统的计算工具中所期望的任何东西。

技术架构和数学推理

密集的变压器框架构成了模型体系结构的基础，从而以紧密定义的方式实现了所有数学问题的性能。这样的高级模型涉及各种限制和原因，因此验证了验证的步骤，使其最适合非常高级的数学，仅计算不能代表真正的数学理解。

动手：使用O3-Mini-High进行数学问题解决的实用指南

步骤1：注册API访问

如果您尚未属于OpenAI Beta程序，则需要通过访问OpenAI的API页面请求访问。注册后，您可能需要等待批准才能访问O3-Mini型号。

步骤2：生成一个API密钥

访问权限后，登录OpenAI API平台并生成API密钥。此密钥对于提出API请求是必要的。要生成键，请转到API键，然后单击“创建新的秘密键”。生成后，请确保复制密钥并安全保存。

步骤3：安装Openai Python SDK

要与OpenAI API互动，您需要安装OpenAI Python SDK。您可以使用以下命令来执行此操作：

 ！PIP安装OpenAi

步骤4：初始化OpenAI客户端

安装OpenAI SDK后，您需要通过设置API密钥来初始化客户端：

导入操作系统
进口Openai
＃将API密钥设置为环境变量
os.environ [“ openai_api_key”] =“ your_api_key_here”

步骤5：向O3-Mini-High型号提出请求

＃或直接配置客户端
客户端= openai.openai（api_key =“ your_api_key_here”）
＃示例聊天完成请求
响应= client.chat.completions.create（
型号=“ O3米尼高”，
消息= [
{“角色”：“系统”，“ content”：“您是一个有用的助手。”}，
{“角色”：“用户”，“ content”：“写一个函数来计算fibonacci序列。”}}
]，，
温度= 0.7，
max_tokens = 1500
）
＃打印响应
打印（响应。选择[0] .message.content）

理想的用例

O3米尼高特别适合：

• 高级科学计算
• 复杂算法开发
• 多步数学问题解决
• 研究级数学分析
• 需要详细问题解释的教育环境

最肯定的是，Openai O3-Mini-High需要在数学推理方面具有相当大的效果，超出了人们对传统计算的期望。将先进的推理技术与对解决数学问题的方法的透彻理解相结合，为任何需要更多的快速答案提供了一个真正的解决方案。

另请阅读：

• 5 O3米尼提示今天尝试
• 哪个O3米尼推理水平最聪明？
• 对于图像分析，O3米尼比O1更好吗？

4。elevenlabs api

随着AI以惊人的速度发展，ElevenLabs脱颖而出是一种革命性的技术，它永远改变了我们与音频技术的合作方式。从本质上讲，Elevenlabs API体现了语音综合工具的精致生态系统，使开发人员和制作人可以轻松且灵活地创建以前从未产生的非常自然的语音。

技术能力

• 文本到语音转换
• 复杂的语音克隆技术
• 实时语音转换
• 自定义语音模型
• 多语言支持音频内容创建

技术架构和功能

Elevenlabs和传统语音合成工具之间的唯一区别是用于语音生成的基础：前者应用尖端的机器学习算法来涵盖人类语音中所有细粒度的微妙之处。该API允许开发人员以显着的精度微调影响声音的参数。用户可以更改代表情绪强度，参考语音相似性和说话风格强度的参数，从而对音频产生具有前所未有的控制程度。

安装和集成

步骤1：注册Elevenlabs

在Elevenlabs.io上创建一个帐户，然后选择适当的订阅计划。

步骤2：生成一个API密钥

在您的ElevenLabs仪表板中，导航到配置文件部分以创建和复制API密钥。

步骤3：安装SDK

 ！PIP安装ElevenLabs

步骤4：初始化客户端

从ElevenLabs导入set_api_key，生成，播放，保存
＃设置您的API密钥
set_api_key（“ your_api_key_here”）

步骤5：生成语音音频

＃用预制的声音产生演讲
音频=生成（
文字=“ Hello World！这是Elevenlabs文本到语音API。”，，
Voice =“ Rachel”
）
＃播放音频或保存到文件
播放（音频）
保存（音频，“ output_speech.mp3”）

步骤6：语音自定义

来自elevenlabs.api导入的声音，配音
音频=生成（
text =“这使用自定义语音设置。”，
语音=语音（
Voice _，＃Rachel的语音ID
设置=配音（
稳定性= 0.7，
相似性_boost = 0.5
）
）
）

语音自定义功能

Elevenlabs背后的真正力量在于非常广泛的定制。开发人员可以将声音设置调整为细节细节。稳定性设置控制着情绪变化的重点，而相似性的增强设置提高了语音复制精度。这样的工具可用于产生具有可调性的人类声音，并具有可调节功能的不同用例。

实际应用

• 叙事是由内容创作者以一致且高质量的叙述为录音者创建的。
• 学校可以通过电子学习平台提供互动学习体验。
• 动态角色可以通过游戏公司适应叙事环境的声音。
• 可访问性工具可以为具有视觉障碍的用户提供更活泼，更多的个人音频体验。

最佳实践和考虑因素

随着这种权力，需要仔细实施考虑。必须优先考虑API密钥安全性，必须尊重速率限制，并且错误处理必须优先实现。兑现生成的音频将被证明是性能促进，同时消除了一些API电话。对这些方面的良好认识可能会赋予平稳的集成，并最佳利用该平台提供的功能。

成本和可访问性

Elevenlab提出了一个被认为具有包容性和灵活性的定价系统。自由层支持开发人员播放和原型，而高级用例则使用付款方式和订阅模型。基于令牌的定价是一个优势，因为它允许开发人员仅根据项目的需求支付所消耗的资源，无论规模如何。

故障排除和支持

该平台认识到使用高级AI技术可以提出挑战。

• 提供全面的文档和支持机制
• 验证API密钥权限
• 检查网络连接
• 确保音频文件格式的兼容性

语音技术的未来

Elevenlab不仅仅是API，还可以瞥见人类计算机相互作用的未来。该平台确实通过使高端语音合成技术民主化，可以打开高级沟通，娱乐和可访问性的障碍。

对于想要推动音频技术边缘的开发人员和创作者，ElevenLabs提供了一个合适而灵活的解决方案。考虑其功能和自定义选项；然后，创新者可以将它们用于创建听起来自然的引人入胜的音频体验，以及这些创新者希望完成的几乎所有其他事情。

5。Openai深入研究

在越来越多地针对大型语言模型的舞台上，OpenAI的深入研究是一种专门为详尽研究而设计的开创性解决方案。与通常在文本生成或编码中良好的通常LLM相反，深入的研究本身就是一个绝对的新范式，即AI如何自动浏览，合成和文档信息从Web上进行自动导航，合成和文档信息。

研究强国

深入的研究远不止浏览功能的最新开发，而是建立在Openai即将推出的O3推理模型上的独立代理，它使AI研究本质上可以做什么。如果典型的LLM仅在及时及时涉及自己的情况下，深入的研究才能使主题更彻底和完整的文档。

就其独立的研究流程而言，该工具与其他工具不同：

• 多阶段调查：它在Open Web上浏览数百个来源
• 涵盖阅读：通过文本，PDF，图像和各种其他内容格式
• 结构化综合：数据转化为一致，组织良好的报告
• 清晰的文档：所有源文档都被完美地引用。

打破基准的性能

Deep Research的功能不仅是营销主张，还以令人印象深刻的基准表现为支持，这表明了其研究优越性：

• 人类的最后考试：获得26.6％的准确性，极大地超过了以前的模型，例如Openai的O1（9.1％），DeepSeek-R1（9.4％）和Claude 3.5十四行诗（4.3％）
• GAIA基准：在所有难度级别上设置新的最新记录，在复杂级别的3个任务上特别强大的性能需要多步推理

表演随着任务的复杂性而扩展的能力特别有趣。根据OpenAI的内部评估，深入研究的准确性随着工具调用的数量而提高。因此，研究路径探索了最终产出中平行质量的平行质量。

实施研究代理

请遵循文章中的详细指南，以建立您的深入研究代理：
？建立自己的深入研究代理

这篇文章将引导您完成：

1. 设置OpenAI和Tavily搜索API键。
2. 为任务自动化配置Langchain和Langgraph。
3. 建立一个进行研究，总结数据并生成报告的系统。

当传统的LLMS不足时？

标准语言模型在生成文本，回答问题或基于其培训数据编写代码方面表现出色。但是，他们从根本上挣扎：

• 超出他们的培训数据以外的当前专业知识
• 系统地探索多个信息源
• 为其输出提供可验证的引用
• 执行多小时的研究任务，使人类研究人员不堪重负

细心的研究助理实际上是深入的研究，这就是克服各种局限性的方式。它没有像典型的聊天机器人那样行动，而是有助于调查研究和评估进行编译。从根本上讲，这改变了知识工作者如何使用AI之类的东西。

现实世界应用优势

对于进行认真研究的专业人员，深入研究提供了与传统LLM的不同优势：

• 财务专业人员可以接受全面的市场分析，并引用权威来源
• 科学家可以在几分钟而不是几天内收集数百个出版物的文学评论
• 法律研究人员可以用适当的引用来编译案件先例和法定参考
• 做出高风险购买决策的消费者可以接受详细的多因素比较

在需要1-3个小时的人类研究时间的情况下，该工具特别闪耀 - 任务太复杂了，无法进行快速的网络搜索，但并非如此专业，以至于它们需要专有的知识来源。

AI研究助理的未来

深入研究是一种新型的AI工具中的第一个，它将自动研究研究。仍然在早期阶段非常多，并且会偶尔会出现关于快速变化状态的错误和混乱，但它表明，AI超越了简单的文本生成，成为了研究的真正合作伙伴关系。

在Openai继续发展的过程中，计划的未来改进是：

• 改进的数据可视化
• 嵌入式图像支持
• 访问私人和基于订阅的数据源
• 移动集成

深入的研究是一种AI，它将为知识工作者和研究专业人员提供有关机器将来将如何改变信息的收集和综合的偷偷摸摸的预览。

6。困惑AI

Clelplexity AI是AI搜索工具竞争激烈的域名中最新的参与者，因为它在与Google，Bing和ChatGpt浏览功能（例如Google，Bing和ChatGpt）等现有企业中的巨大潜力。但是，不仅仅是实际的网络曲折能力使人相距甚远。相反，这是交付，展示和集成信息的机制，这些信息正在重塑搜索体验。

搜索技术的新范式

与通常产生的传统搜索引擎相反，这种搜索引擎的形式是需要进一步探索的超链接形式，这是一种根本不同的方法：

• 直接答案：提供全面和消化的信息，无需用户深入研究多个网站。
• 丰富的视频集成：搜索直接包括相关图像，视频和其他媒体，以进一步实现这一目的。
• 清晰的源归因：所有信息都带有清晰的引用，以便于验证。
• 无广告体验：信息可以摆脱赞助内容或广告的混乱。

因此，研究从多步骤过程转变为本质上是一种在时间和对认知能量投资投资方面巨大节省的信息经验。

驱动性能的关键功能

快速搜索与专业搜索

困惑提供了两种截然不同的搜索经历：

快速搜索为直接查询提供了快速，简洁的答案 - 事实检查或基本信息需求的理想。

PRO搜索代表搜索技术的重大发展：

• 吸引用户参与对话发现
• 问澄清的问题以了解搜索意图
• 根据用户偏好提供个性化的全面结果
• 从各种来源汲取可提供平衡的信息
• 将复杂主题汇总到可消化格式

安装和集成

要实现困惑AI进行Web搜索，您需要使用其API。下面是有关如何使用Python安装和实现困惑AI的逐步指南。

步骤1：获取API键

1. 在困惑中注册：访问困惑网站并注册一个帐户。
2. 生成API密钥：注册后，导航到您的帐户设置以生成API密钥。

步骤2：安装所需软件包

您需要提出HTTP请求的请求，并且需要选择用于管理API键的Python-DotEnv。

 ！pip安装请求Python-Dotenv

步骤3：实施困惑AI搜索

这是如何使用困惑API进行网络搜索的一个基本示例：

导入请求
导入操作系统
来自dotenv import load_dotenv
＃使用.env文件加载API键
load_dotenv（）

＃设置API密钥
PERPLEXITY_API_KEY = OS.GEGENV（'PERPEXITY_API_KEY'）
def Perplexity_search（查询）：
url =“ https://api.perplexity.ai/chat/completions”
标题= {
“接受”：'application/json'，
'content-type'：'application/json'，
'授权'：f'bearer {perplexity_api_key}'
}

数据= {
“模型”：“ Mistral-7b-Instruct”，
“流”：false，
“ max_tokens”：1024，
“频率_penalty”：1，
“温度”：0.0，
“消息”：[
{
“角色”：“系统”，
“内容”：“提供简洁的答案。”
}，，
{
“角色”：“用户”，
“内容”：查询
}
这是给出的
}
响应= requests.post（url，标头=标题，json = data）
如果响应。STATUS_CODE== 200：
返回响应json（）
别的：
没有返回
＃示例用法
查询=“以银河系有几颗恒星？”
响应= Perplexity_search（查询）
如果响应：
打印（响应）
别的：
打印（“无法检索响应。”）

困惑AI提供了一系列用于网络搜索的模型，可满足不同的需求和复杂性水平。默认模型针对速度和Web浏览进行了优化，提供了适合快速搜索的快速准确答案。对于更高级的任务，困惑Pro订户可以访问GPT-4 Omni，Claude 3.5十四行诗等模型，以及其他领导AI公司的模型。这些模型在复杂的推理，创造性的写作和更深入的分析中表现出色，使其非常适合需要细微的语言理解或解决问题的任务。此外，Perplexity Pro允许用户通过访问多个来源执行深入的Internet搜索，从而增强了搜索结果的广度和深度。这种模型使用户能够选择最适合其特定要求的方法，无论是简单的查询还是更复杂的研究任务。

集成功能

困惑性通过强大的集成而超出独立搜索的范围：

• GitHub Copilot扩展：允许开发人员访问最新信息，文档和行业趋势，而无需离开其IDE
• 文件上传功能：使用户能够在内部搜索并上下文化他们自己的文档
• 空间和线程：为团队环境组织具有协作功能的研究项目

现实世界的应用优势

困惑表现出在几个关键领域的特殊卓越：

1。信息发现

当搜索当前事件（例如巴黎圣母院大教堂恢复）时，《困惑》提供了具有关键日期，关键细节和多媒体内容的全面摘要，所有这些都以易于消化的格式呈现。

2。专业研究

对于企业和专业用户，困惑在：

• 竞争分析
• 市场研究
• 产品比较
• 技术文档

3。学术应用

学生和研究人员受益：

• 跨不同来源的文献评论
• 关于复杂主题的平衡观点
• 清晰引用以进行参考验证

4。实践计划

通过困惑的方法，日常任务变得更加有效：

• 与全面目的地信息一起旅行计划
• 与比较分析的产品研究
• 食谱发现和自定义

与其他领先工具相比如何？

与其他顶级搜索和AI解决方案形成对比时：

对Google/bing：

• 消除了浏览多个搜索结果的需求
• 删除赞助内容和广告
• 提供直接答案，而不仅仅是链接
• 更无缝地集成多媒体内容

与chatgpt：

• 通过实时搜索提供更多最新信息
• 提供更清晰的来源引用
• 通过集成媒体更有效地格式化信息
• 为事实查询提供更快的结果

电力用户的优化提示

为了最大化困惑的能力：

1. 战略提示：
   • 使用特定的关键字进行集中结果
   • 上传有关上下文搜索的相关文件
   • 利用专业搜索来满足复杂的研究需求
2. 个性化选项：
   • 调整语言偏好，输出格式和音调
   • 更新个人资料信息以提高相关性
   • 在主题空间中组织研究
3. 协作功能：
   • 合作有益时公开分享线程
   • 邀请贡献者参加团队研究的空间
   • 根据项目需求灵活调整隐私设置

AI驱动搜索的未来

困惑不仅仅是搜索工具。它预示着我们在线与信息交互的方式改变了范式。令人困惑的是，其基础是用AI桥接搜索的最佳方面：而传统的搜索引擎的设计和构建好，好像它们将保持主导地位。

对于寻求一种更有效，完整和透明的信息发现的用户而言，困惑性正在瞥见搜索的未来：查找信息少于单击链接，而更多地是关于直接接收上下文验证的知识。

另请阅读：

• 困惑深度研究对Openai＆Gemini进行
• 困惑AI移动助手 - 我们都需要的主人AI应用程序
• 困惑声纳API：可靠，可扩展且对开发人员友好

结论

随着专门的Sota LLMS处于中心位置，通才AI的时代正在逐渐消失。 Openai的深入研究可以自动化复杂的引文支持的询问，而困惑AI则通过丰富的媒体结果改变了Web搜索。这些不仅仅是升级 - 他们在访问和应用知识的方式上的范式转变。

成功不会取决于选择一个AI，而是利用正确的工具来完成任务。通过整合这些专业系统，知识工作者可以实现前所未有的生产力，更深入的见解和更明智的决策。未来不属于一个主导的AI，而属于专家驱动模型的生态系统。

以上是用于代码，网络搜索，研究等的前6个SOTA LLM -Analytics Vidhya的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！