前段时间，OpenAI 的 Deep Research 与 X 平台主推的 Grok Deepsearch 强大的信息整合能力让大家眼前一亮。但每月200美金的高昂订阅成本、仅限单一模型，依赖社交数据等现状，还是造成了部分应用场景的局限，在专业领域应用时难以满足部分开发者的严苛要求。而现在，专注于向量数据库的在开发者社区给出了新的解法——接近6k stars的订阅成本：即刻部署，使用可切换：自由切换DeepSeek/Qwen等顶尖大模型。

GPT-4 是 OpenAI 此前的旗舰模型，可以处理由图像和文本混合而成的信息，并能完成诸如从图像中提取文字或描述图像内容等任务，GPT-4o 则在此基础上新增了语音处理能力。听起来，GPT-4o 的语音也太自然了，对答如流，可以唱歌，回应还可以有幽默娇羞这些情绪。相较于之前的模型，GPT-4o在语音交互方面实现了显著进步。以往的 ChatGPT 对话模式存在较高的延迟，而 GPT-4o 通过一个统一的模型直接处理所有输入和输出，无需通过多个模型转换，从而减少了信息丢失，提升了交互的直接性和效率。

自从 Llama3 模型发布以来，它在多个领域引起了极大的关注，并激发了众多基于该模型的演示应用程序的开发。这些应用程序的表现和效果不仅依赖于 Llama3 模型自身的对话能力、逻辑推理和上下文理解等核心特性，而且在实际部署和运行中，它们的表现也极大地受到计算资源的制约。在现实世界的应用场景中，一定规模的语言模型，尤其是像 Llama3 这样复杂的模型，需要大量的计算资源来支持其运行。这包括但不限于处理能力（CPU 或 GPU）、内存、存储空间以及网络带宽。