ERNIE X1: Baidus Deep-Thinking-Modell als Konkurrent von DeepSeek R1 211

Was ist das Wenxin X1 Großmodell?

Das Wenxin X1 Großmodell ist ein von Baidu veröffentlichtes Deep-Thinking-Modell, dessen Leistung auf DeepSeek R1 ausgerichtet ist. Es verfügt über eine starke „Long Chain-of-Thought"-Fähigkeit und ist besonders gut in Fragen mit chinesischem Wissensbezug, literarischer Kreativität, logischem Reasoning und ähnlichen Aufgaben. Darüber hinaus verfügt es über multimodale Fähigkeiten und die Möglichkeit, mehrere Werkzeuge aufzurufen. Es kann Bilder verstehen und erzeugen sowie Werkzeuge nutzen, um Code, Diagramme und andere umfangreiche Inhalte zu erstellen.

Funktionsmerkmale des Wenxin X1 Großmodells

• Fähigkeit zum Deep Thinking: Das Wenxin-Großmodell X1 verfügt über starke Fähigkeiten im Verstehen, Planen, Reflektieren und in der Weiterentwicklung und kann komplexe Aufgaben des logischen Reasonings sowie Long-Chain-of-Thought-Aufgaben bewältigen.

• Multimodale Fähigkeiten: Unterstützt das Verstehen und Erzeugen von Bildern und kann multimodale Inhalte verarbeiten.

• Aufruf mehrerer Werkzeuge: Unterstützt Werkzeuge wie erweiterte Suche, Dokumentenfragen, Bildverstehen, AI-Bildgenerierung, Code-Interpreter, Lesen von Webseiten-Links, TreeMind Mindmaps, akademische Baidu-Suche, Abfrage von Geschäftsinformationen, Abfrage von Franchise-Informationen und mehr.

• Technische Optimierung: Verwendet Schlüsseltechnologien wie progressives Reinforcement Learning, End-to-End-Training basierend auf Chains-of-Thought und Chains-of-Action, ein vielfältiges und vereinheitlichtes Belohnungssystem und senkt durch die gemeinsame Optimierung von PaddlePaddle und Wenxin die Inferenzkosten deutlich.

Technische Prinzipien des Wenxin X1 Großmodells

• Progressives Reinforcement Learning: Verbessert die Reasoning-Fähigkeit bei komplexen Aufgaben durch schrittweise Optimierung des Entscheidungsprozesses des Modells.

• Training von Chain-of-Thought und Chain-of-Action: Kombiniert Zwischen-R Reasoning-Prozesse (Chain-of-Thought) und dynamische Aktionsentscheidungen (Chain-of-Action), damit das Modell seine Strategie beim Nachdenken flexibel anpassen kann.

• Vielfältiges Belohnungssystem: Kombiniert verschiedene Belohnungsmechanismen, um dem Modell umfassendere Trainingsrückmeldungen zu geben.

• Wissensanreicherung: Integriert Wissensgraphen und riesige Datenmengen, um das Wissensverständnis und die Generierungsfähigkeit des Modells zu verbessern.

• Pre-Training + Fine-Tuning: Durch umfangreiches Pre-Training und gezieltes Fine-Tuning werden unterschiedliche Aufgabenanforderungen erfüllt.

• Gemeinsame Optimierung mit PaddlePaddle: Optimierungstechnologie basierend auf der PaddlePaddle-Plattform, die die Inferenzkosten senkt und die Leistung verbessert.

Anwendungsszenarien des Wenxin X1 Großmodells

• Inhaltserstellung: Literarisches Schaffen, Verfassen von Texten, Schreiben von Manuskripten usw.

• Wissensfragen: Chinesische Wissensfragen, akademische Suche, Abfrage von Geschäftsinformationen usw.

• Logisches Reasoning und Datenanalyse: Komplexe Berechnungen, logisches Reasoning, Diagrammerzeugung usw.

• Multimodale Interaktion: Bildverstehen und -erzeugung, Erstellung multimedialer Inhalte.

• Werkzeugaufruf und Automatisierung: Automatisierte Aufgabenverarbeitung durch den Aufruf verschiedener Werkzeuge.

Verwendung des Wenxin X1 Großmodells

Privatnutzer

1. Auf der offiziellen Website von Wenxin Yiyan anmelden: https://yiyan.baidu.com/.

2. Wählen Sie in der Navigation das Wenxin X1-Modell aus.

3. Geben Sie Ihre Frage ein und senden Sie sie ab.

Entwickler und Unternehmenskunden

• API-Aufruf über die Qianfan-Großmodell-Plattform von Baidu Cloud

Preis des Wenxin X1 Großmodells

• Eingabepreis: 0,002 Yuan pro 1.000 Tokens.

• Ausgabepreis: 0,008 Yuan pro 1.000 Tokens.

Dieser Preis liegt bei etwa der Hälfte des Vergleichsmodells DeepSeek R1.

Produkte wie Baidu Suche und die Wenxiaoyan APP werden dieses Modell nach und nach integrieren.