多模态模型：输入的多样性
多模式模型是可以获取不同形式数据（文本、视频、图像和音频）的人工智能模型。
示例： OpenAI 的 GPT-4o 和带有 Vision 的 GPT-4；谷歌的 Gemini 系列模型；Meta 的Llama 4
对企业的重要性：人工智能模型现在可以读取、分析和解释多种形式的数据，这对于使用 PDF、Excel 表格、PowerPoint、传真和其他形式文档的企业来说非常实用。
优点：更好地理解上下文，从而带来更广泛的用途
缺点：需要更多数据和计算能力来训练和部署
开源与封闭或专有模型
开源 AI 模型 通常可以免费使用、修改和共享，具体限制取决于其使用的许可证类型。其代码和权重均公开可用。
封闭式或专有的AI模型并非免费，它们是由私人公司开发的。用户无法查看或修改这些模型。
例子：
-开源：Meta 的 Llama 系列；Google 的Gemma 系列；多个Mistral模型；EleutherAI的GPT-NeoX
-已关闭：OpenAI 的GPT-3及更高版本；Google 的 Gemini；Anthropic 的 Claude
对企业的重要性：封闭式模型通常功能更强大、使用更便捷，并且有公 捷克共和国电报数据 司提供支持。开放式模型价格更便宜，用户拥有更多控制权和定制机会。企业可以根据具体用例部署这两种模型。
优点：
-开源：免费、透明、可定制、更多控制
缺点：
-开源：更多DIY和责任，功能可能较弱或不太安全。
-封闭：透明度有限，价格更高，可定制性较差
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