composer2.5 有没有每月10刀左右的渠道啊，感觉这个模型会比较便宜。 目前国内的ds4p也还够用，但是没有全模态有点难受。 想试试composer2.5。 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
这里我修改了我的问题，不知道切换到第一次回答为什么问题没有恢复显示 我第一次问的是:我只是因为不会读那个单词，所以我用了缩写，这你都看不懂吗 这一句话是缩写 你们不会也看不懂吧 佬友也说了这一句，所以我还特地把前一个M5改成了my AI这都看不懂，我没辙了 我提示了一下，我用的是缩写 结果还是没救了，抬走吧 智谱glm5.1秒了:(回答的也是一开始的问题) 还贴心的告诉了我读法~ 换了个问法，还是秒了: 没有让他重新回答这个问题，是因为我怕他根本就不提这个事，因为他看得懂… 看懂的话，这个事就没什么值得谈的地方 人家合作伙伴的事，跟我们有什么关系 话题内容来自这里: 通过官方文档解析fable5|千万上下文? 我整理了16个要点(一点一句话 只说核心) 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
被小米唬住了,但是稍微一算就明白了. v2.5pro价格对标ds4pro,小米又引入新单位credits.0.025人民币对应1M缓存输入,每1token缓存输入又对应2.5credits,最后可以算出来,1credits和10的-8次方人民币对应,也就是39元lite套餐能买到41元,以此类推 10 个帖子 - 8 位参与者 阅读完整话题
(「依旧完美」夸的是 MiMo2.5p ) 哈基米3.5闯的祸 由 deepseek glm mimo gemini3.1p gpt5.5 来救场… 难绷 永远永远 不要太信任哈基米2.5以后的任何模型 gemma4-31b是可以信任的 略低配且更慢的2.5p 总之，靠这五员大将 最终的对话结果还是挺好的 22万token… 提示词占了一大部分 尤其是我自己的提示词更新审查网站提供的日志大概就占了几万… https://textflux.stellafortuna.dpdns.org/ 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
随随便便跑几个任务就到5小时限额了，换回国产的要用什么好，最好是容易抢的 各位佬们有什么推荐吗 8 个帖子 - 5 位参与者 阅读完整话题
3月入了L站后接触到了codex后，觉得以前使用古法chat模式做开发真的是太惨了，同时内心中压抑的很久的想法终于压制不住了，于是在4月19，创建了一个llm工程。工程的作用是什么呢，对，就是妄图在gpt的帮助下手搓一个llm。因为当时最强的开源国模，就是glm5.1，而且还是mit协议的，没有太大的协议风险。想着有现成的Tokenizer干嘛不用。于是就以5.1的Tokenizer作为基础开始手搓模型。于是开始了长达10天的llm工程化，于是什么 SwiGLU 、 CLA+GQA 、 RetNet 统统扔进模型里面。然后4.29在开发到从单卡训练转FSDP2下跑多卡训练的时候就发现ds4发布了，还是mit协议的。于是本着反正模型都还没彻底定型，多试几个Tokenizer，看看哪个比较好（单纯是因为5060ti16G练不动了，5.1回家把4060ti16g也插上做双卡）。于是就有了下面的对比。前期实验glmTokenizer时发现占用较高，但是训练出来后 主观感觉 收敛更好。但是因为本身就不是严谨的实验工程，纯个人爱好一时兴起，所以懒得测试两种Tokenizer训练出来的模型性能如何了。 目前单次Tokenizer实验的总结就是：DS伟大无需多言。同样的数据集下，ds4Tokenizer转出来的Token数量更少， Sequence Packing（序列打包）效率更高。不愧是性价比战神！！！ 免责声明：这个测试是孤例，秉承科研界中孤证不立的原则，个人声明本次测试什么都不代表，仅作为LPT工程下指定数据集下的数据结果。不具备任何盖棺定论的属性。实验全是个人见解及倾向。不存在拉踩。 而且因为我显卡不够的问题根本不敢跑多轮训练。无法实际测试同样的模型结构下，哪个Tokenizer的语义表达更好。 由GPT实现并执行生成的实验报告及附录如下： github.com/kenith-z/lpt-llm help/GLM5.1%E5%8F%8ADS4%E7%9A%84Tokenizer%E5%9F%BA%E5%87%86%E5%AF%B9%E6%AF%94%E5%AE%9E%E9%AA%8C/GLM5.1%E5%8F%8ADS4Tokenizer%E5%9F%BA%E5%87%86%E5%AF%B9%E6%AF%94%E5%AE%9E%E9%AA%8C%E6%8A%A5%E5%91%8A.md main # GLM5.1 及 DS4Tokenizer 基准对比实验报告 ## 摘要 本实验比较 GLM5.1 tokenizer 与 DS4Tokenizer（本项目 `ds_tokenizer`）在同一批 1-11 号专升本教材语料上的分词规模、训练吞吐、显存占用与 LongRoPE2 候选因子评测表现。实验使用 416 条结构化 text JSONL 样本作为统一材料，并在同一张 `NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti` 上执行 sequence packing 训练基准与 LongRoPE2 factor sweep smoke 评测。 结果显示，DS4Tokenizer 的总 token 数较 GLM5.1 降低 5.55%，超过 7680 token 的样本数量由 10 条降至 5 条。在 `batch_size=4, train_max_sequence_length=768` 的训练基准中，DS4Tokenizer 相对 GLM5.1 的 active tokens/s 提升约 9.3%-10.2%，峰值 allocated 显存降低约 1.34 GB。在 `train_max_sequence_length=7680` 的长窗口基准中，两种 tokenizer 在 `batch_size=4` 下均发生 OOM；在 `batch_size=1` 下均可运行，DS4Tokenizer 的 wall-clock 更短且峰值 allocated 显存更低。LongRoPE2 factor sweep 在 `text_pretrain` checkpoint 上已完成同阶段对比，DS4Tokenizer 对应 checkpoint 在 smoke 设置下获得更低的 PPL(128)，但生成型 needle 与 retrieval 精确匹配率均为 0.0，说明该结果只能作为链路与相对基线参考，不能作为充分的长上下文能力结论。 ## 1. 实验目的 本实验旨在回答以下问题： 1. 在同一语料上，GLM5.1 tokenizer 与 DS4Tokenizer 的 token 规模差异是否显著。 2. tokenizer 切换是否改变 sequence packing 训练基准中的吞吐与显存表现。 3. 在长窗口训练边界下，较小词表的 DS4Tokenizer 是否带来可观察的显存收益。 4. 在已有 GLM5.1 与 DS 同阶段 `text_pretrain` checkpoint 条件下，LongRoPE2 factor sweep 是否可以完成可比评测。 ## 2. 实验材料与环境 ### 2.1 数据材料 此文件已被截断。 显示原始文件 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
我主要考虑性价比,稳定(输出快),编程能力 大概 价格0.4 编程0.4 稳定0.2 这样的占比 11 个帖子 - 9 位参与者 阅读完整话题