2024年最佳AI总结工具评测：GPT-4o、GPT-4o-mini、Claude 3.5、Google Gemini Pro等大语言模型对比

引言

随着数字内容的急剧增长，音视频内容的泛滥已成为常态。每日上传到B站等平台的音视频数量巨大，许多重要信息隐藏在视频和播客中，使得人们对音视频内容提取的需求愈发迫切。AI大语言模型（LLM）通过其强大的内容总结能力，正在成为音视频总结问题的核心解决方案。

本文将详细对比主流大语言模型的能力，帮助您了解不同大语言模型的特点，找到最适合的AI总结工具。无论是内容创作者还是热爱学习的用户，都能从中找到提升音视频信息提取能力的最佳解决方案。通过具体案例，您将深入了解各大模型的具体性能和优缺点，为在信息洪流中快速获取关键信息提供有力支持。

大语言模型与内容总结

大语言模型简介

大语言模型（LLM）是由数十亿参数构成的神经网络，通过自监督或半监督学习训练，能处理和生成自然语言。它们是AI总结工具的核心技术，广泛应用于文本处理任务。大语言模型类似于超级自动补全，接收提示并生成合理的后续文本。与传统的关键词匹配不同，它们试图理解用户的提问，并生成适当的回复，应用于音视频总结、客户服务、市场营销材料撰写、会议记录总结等领域。

但大语言模型只能处理文本数据，限制了它们在多媒体内容总结中的应用。为解决这一问题，多模态模型（LMM）应运而生。这些模型不仅能处理文本，还能整合图像、手写笔记、音频、视频等数据类型。虽然多模态模型目前还不如大语言模型普及，但它们在音视频总结中的潜力巨大，能提供更全面和准确的总结。

影响总结质量的五大因素

了解总结质量的影响因素有助于选择和优化大语言模型，以生成更准确和连贯的摘要内容。以下是影响总结质量的五大关键因素：

• 指令微调：提升LLM零样本总结能力的关键。相比模型规模，指令微调对不同任务表现更显著。
• 评估指标：如ROUGE、METEOR、BERTScore等，量化摘要的准确性、流畅性和一致性。
• 文本分块策略：优化向量数据库召回内容的准确性。不同内容需要不同的分块策略。
• 预处理技术：分词、标记化等预处理影响文本理解和处理，进而影响总结质量。
• 上下文理解能力：模型需捕捉上下文和长距离依赖关系，以生成连贯、准确的摘要。

主流大语言模型总结能力对比

在本节中，我们将详细对比以下主流大语言模型的总结能力，帮助您了解它们在音视频内容总结中的表现和特点：

1. GPT-3.5
2. GPT-4o mini
3. GPT-4o
4. Claude 3.5 Sonnet
5. Google Gemini Pro 1.5
6. Gemma 2 9B
7. DeepSeek-V2
8. 通义千问（Qwen）2 72B
9. Meta Llama 3 8B
10. Mistral 7B

通过对这些模型的详细分析，您将能够更好地选择适合自己需求的AI总结大语言模型。

GPT-3.5 模型

特点

GPT-3.5 是 OpenAI 推出的先进语言模型，作为 GPT-3 的升级版本，具备以下特点：

• 自然语言理解与生成：GPT-3.5 具备卓越的自然语言理解和生成能力，支持多种语言和编程语言的输入与输出。其 Turbo 版本不仅提供了更高的响应速度和更低的成本，还能够通过 Chat Completion API 进行高效的对话生成。

• 灵活的上下文窗口：Turbo 版本提供了16,000个上下文窗口（输入和输出），Instruct 版本提供了4,000个上下文窗口，确保长文本的连贯性。

• 多模态支持：目前仅支持文本输入，与GPT-4相比，缺乏图像理解能力。

• 高性价比：Turbo 版本的输入成本为每百万标记 $0.50，输出成本为每百万标记 $1.50；Instruct 版本的输入成本为每百万标记 $1.50，输出成本为每百万标记 $2.00，相比其他模型更具成本效益。

• 优越的性能表现：在多项基准测试中表现出色，适用于多种应用场景，如聊天机器人、自动化文档生成和内容创作工具。

以下是 BibiGPT 使用 GPT-3.5 模型对视频内容进行总结的效果截图。通过这张截图，您可以直观地看到 BibiGPT 在生成文本摘要时的表现，以及其生成的摘要内容的质量和连贯性。

GPT-4o mini 模型

特点

GPT-4o mini 是 OpenAI 推出的最具成本效益的小型模型，具备以下特点：

• 自然语言理解与生成：GPT-4o mini 具备卓越的自然语言理解和生成能力，支持多种语言和编程语言的输入与输出。其多模态功能不仅允许处理文本，还能处理图像和音频输入，提供更加丰富和生动的交互体验。

• 超大的上下文窗口：提供了128,000个上下文窗口（输入和输出），确保能够处理和生成长文本，适用于复杂的对话和文档处理任务。

• 多模态支持：不仅支持文本输入，还可以处理图像和音频输入，使其在多模态交互中表现尤为出色，能够满足多种应用场景的需求。

• 高性能与高性价比：GPT-4o mini 的输入成本为每百万标记 $0.15，输出成本为每百万标记 $0.60，相比其他模型更具成本效益。其在编码准确度和多模态处理上的表现使其物有所值。

• 优越的性能表现：GPT-4o mini 在多项基准测试中表现出色，如MMLU、HumanEval和MGSM等，适用于智能助手、内容创作和复杂任务处理等多种应用场景。

• 内置安全措施：GPT-4o mini 具备与GPT-4o相同的安全措施，通过预训练和后训练的多种技术确保模型的安全性和可靠性。

通过对 GPT-4o mini 的详细描述，我们可以看出它在处理高级推理和复杂文本任务方面的卓越能力，以及在大规模应用中的优势和成本考量。

以下是 BibiGPT 使用 GPT-4o mini 模型对视频内容进行总结的效果截图。通过这张截图，您可以直观地看到 BibiGPT 在生成文本摘要时的表现，以及其生成的摘要内容的质量和连贯性。

GPT-4o 模型

特点

GPT-4o 是 OpenAI 推出的最先进多模态语言模型之一，具备以下特点：

• 自然语言理解与生成：GPT-4o 具备卓越的自然语言理解和生成能力，支持多种语言和编程语言的输入与输出。其多模态功能不仅允许处理文本，还能处理图像和音频输入，提供更加丰富和生动的交互体验。

• 超大的上下文窗口：提供了128,000个上下文窗口（输入和输出），确保能够处理和生成长文本，适用于复杂的对话和文档处理任务。

• 多模态支持：不仅支持文本输入，还可以处理图像和音频输入，使其在多模态交互中表现尤为出色，能够满足多种应用场景的需求。

• 高性能与高性价比：GPT-4o 的输入成本为每百万标记 $5（使用 Batch API 时为 $2.50），输出成本为每百万标记 $15（使用 Batch API 时为 $7.50）。其在编码准确度和多模态处理上的表现使其物有所值。

• 优越的性能表现：GPT-4o 在 HumanEval 编码测试中的准确度高达 90.2%。在多项选择题、推理和小学数学测试中的表现也非常出色，适用于智能助手、内容创作和复杂任务处理等多种应用场景。

以下是 BibiGPT 使用 GPT-4o mini 模型对视频内容进行总结的效果截图。通过这张截图，您可以直观地看到 BibiGPT 在生成文本摘要时的表现，以及其生成的摘要内容的质量和连贯性。

Claude 3.5 Sonnet 模型

特点

Claude 3.5 Sonnet 是由 Anthropic 推出的高级语言模型，在推理、知识和编程能力方面达到了新的行业标准。以下是该模型的关键特点：

• 高级推理与编程：在高级推理和编程任务中，Claude 3.5 Sonnet 展现了卓越的能力，能够处理大学水平的学术知识和编程任务。其上下文窗口达到200,000个标记，远超许多其他模型，能够高效处理非常长的文档和复杂的多步骤任务。

• 高准确性与多功能性：Claude 3.5 Sonnet 以其高准确性和多功能性著称，其编码准确度达到73.00%。它在处理复杂任务和长文本方面表现尤为出色。

• 实际表现：根据 vellum.ai 提供的 LLM 排行榜数据，Claude 3.5 Sonnet 在多项基准测试如 MMLU、HellaSwag、HumanEval 等中都取得了优异成绩，使其在复杂文本处理和高精度编码任务中成为一个强有力的工具。

• 成本与资源需求：虽然 Claude 3.5 Sonnet 展现了卓越的性能，但其高昂的计算资源和成本需求是一个需要考量的因素。对于大规模应用，需要确保有足够的资源和预算支持。

通过对 Claude 3.5 Sonnet 的详细描述，我们可以看出它在处理高级推理和复杂文本任务方面的卓越能力，以及在大规模应用中的优势和成本考量。

以下是 BibiGPT 使用 Claude 3.5 Sonnet 模型对视频内容进行总结的效果截图。通过这张截图，您可以直观地看到 BibiGPT 在生成文本摘要时的表现，以及其生成的摘要内容的质量和连贯性。

Google Gemini Pro 1.5 模型

特点

Gemini Pro 1.5 是 Google DeepMind 推出的高级语言模型，继承了 LaMDA 和 PaLM 2 的技术，并进行了显著的改进和优化。该模型在多模态处理和长文本理解方面表现卓越，被广泛应用于高级对话系统和自动化内容生成等领域。

1. 多模态理解与生成：Gemini Pro 1.5 支持多模态数据的输入与输出，包括文本、图像和音频等。这使得它在处理复杂对话和多种数据分析任务时表现出色。其长达 1,000,000 个 tokens 的上下文窗口允许模型处理超长文本，适用于更复杂的任务和对话场景。

2. 高性能表现：在 HumanEval 编码测试中的得分显著高于竞品，达到了 71.90%。此外，在最新的 LLM Leaderboard 中，Gemini Pro 1.5 在多项测试中表现优异，包括多项选择题、推理、Python 编码和小学数学等方面。

3. 低成本高效能：Gemini Pro 1.5 的输入和输出成本分别为每百万标记 $3.50 / $7.00 和 $10.50 / $21.00。不同价格的原因在于，当提示词长度超过 128K tokens 时，处理成本会显著增加，因此价格也相应提高。

4. 高准确度：该模型在编码准确度方面达到 71.90%，远超 GPT-3.5 的 48.10%。这使得 Gemini Pro 1.5 在多模态理解与生成任务中具有显著优势。

此外，Gemini Pro 1.5 还提供了上下文缓存功能，价格为每百万标记 $0.875（对于提示词长度不超过 128K tokens）和 $1.75（对于提示词长度超过 128K tokens），以及每小时 $4.50 的存储费用。这些功能进一步提升了模型的效率和灵活性，适用于各种复杂应用场景。

以下是 BibiGPT 使用 Gemini Pro 1.5 模型对视频内容进行总结的效果截图。通过这张截图，您可以直观地看到 BibiGPT 在生成文本摘要时的表现，以及其生成的摘要内容的质量和连贯性。

Gemma 2 9B 模型

特点

Gemma 2 9B 是 Google 推出的先进语言模型，具有卓越的性能和较高的性价比。主要通过 Google 的 API 提供服务，适用于各种应用，如聊天机器人、自动化文档生成等。

• 自然语言理解与生成：Gemma 2 9B 具备出色的自然语言理解和生成能力，支持多种语言和编程语言的输入与输出。其优化的架构设计使得性能和推理效率在同类产品中处于领先地位。

• 灵活的上下文窗口：提供了 8,000 个上下文窗口，尽管较小，但足以满足大多数应用需求。

• 开源特性：作为开源模型，用户可以自由使用和修改，适用于各种研究和开发需求。

• 性能表现优越：在多项基准测试中表现优异，例如 HumanEval 编码测试的得分为 45.10%，多项选择题、推理、Python 编码和小学数学的平均分分别为 66%、72%、84% 和 45%。

• 局限性：模型的训练数据可能包含偏见，且上下文窗口相对于其他模型较小，需要确保生成内容的安全性和可靠性。

• 实际应用：适用于各种应用场景，如聊天机器人、自动化文档生成和内容创作工具，是研究和开发人员的理想选择。

以下是 BibiGPT 使用 Gemma 2 9B 模型对视频内容进行总结的效果截图。通过这张截图，您可以直观地看到 BibiGPT 在生成文本摘要时的表现，以及其生成的摘要内容的质量和连贯性。

DeepSeek-V2 模型

特点

DeepSeek-V2 是幻方推出的先进专家混合（MoE）语言模型，以其卓越的性能在自然语言处理领域中备受关注。DeepSeek-V2 在多个主流基准测试中表现出色，特别是在编码和数学问题求解方面，通过官网和开放平台提供服务，适用于各种应用，如聊天机器人、自动化文档生成等。

• 自然语言理解与生成：DeepSeek-V2 拥有卓越的自然语言理解和生成能力，支持多种语言的输入与输出。其独特的专家混合架构（MoE）在生成过程中激活21B的参数，增强了模型的处理能力。支持高达128K的上下文窗口，使其在复杂对话和长文本生成任务中表现出色。此外，DeepSeek-V2 还引入了多层激活（MLA）机制，进一步提升了模型的效率和准确性。

• 多功能性：DeepSeek-V2 在各种自然语言处理任务中均表现出色，包括编码、数学问题求解和多轮对话生成。其强大的多功能性和高效率使其成为当前开源领域的领先模型之一。

以下是 BibiGPT 使用 DeepSeek-V2 模型对视频内容进行总结的效果截图。通过这张截图，您可以直观地看到 BibiGPT 在生成文本摘要时的表现，以及其生成的摘要内容的质量和连贯性。

通义千问（Qwen）2 72B 模型

下面是有关通义千问（Qwen）2 72B 模型的详细介绍。我们的数据来源包括阿里云的文档和官网信息，Vellum 的 LLM Leaderboard 页面，以及其他相关文献。

特性

Qwen 2 72B 是阿里云推出的先进语言模型，具备卓越的自然语言处理能力和多语言支持能力。主要通过阿里云的 API 提供服务，适用于包括企业应用、科研、高级对话系统等各种应用场景。

特点

• 自然语言理解与生成：Qwen 2 72B 具有卓越的自然语言理解和生成能力，支持多种语言的输入和输出。其上下文窗口高达128,000 tokens，使其在处理长文本时具有显著优势。模型在多个基准测试中表现优异，例如在 HumanEval 编码测试中的得分为89.00%。

• 高精确度：Qwen 2 72B 在多项基准测试中表现出色，编码准确度达到89.00%。

• 多语言支持：该模型支持多种语言的输入和输出，适合全球化应用需求。

• 广泛的应用场景：Qwen 2 72B 适用于企业应用、科研、高级对话系统和内容创作工具等各种应用场景。

• 支持细化调整（Fine-Tuning）：用户可以根据具体需求对模型进行细化调整，使其在特定任务中表现更佳。

• 高计算资源需求：模型的训练和运行需要大量计算资源，这可能限制其在某些场景中的应用。

• 高成本：尽管模型开源，但其运行和维护成本较高，用户需考虑其高成本。

• 安全性问题：用户需要注意确保生成内容的安全性和可靠性。

以下是 BibiGPT 使用 Qwen 2 72B 模型对视频内容进行总结的效果截图。通过这张截图，您可以直观地看到 BibiGPT 在生成文本摘要时的表现，以及其生成的摘要内容的质量和连贯性。

Meta Llama 3 8B 模型

特点

Meta Llama 3 8B 是 Meta 推出的新一代开源超大规模语言模型，拥有80亿参数。它在多个自然语言处理任务上表现出色，如文本摘要、文本分类、情感分析和语言翻译，适用于聊天机器人、内容生成和文本分析等多种应用场景。

• 自然语言理解与生成：Llama 3 8B 具备卓越的自然语言理解与生成能力。其强大的推理速度和生成质量使其在文本摘要、文本分类以及其他NLP任务中表现优异。

• 开源可用：作为一个开源模型，Llama 3 8B 为开发者和研究人员提供了一个强大的工具。

• 高精度和强适应性：该模型在处理各种自然语言任务时表现出色，其高适应性使其适用于不同的应用场景。

• 计算效率高：Llama 3 8B 的计算效率高，能够在较短时间内完成处理任务。

• 局限性：尽管 Llama 3 8B 具有许多优点，但也存在一些局限性。训练数据可能包含偏见，运行大规模模型需要大量计算资源，并且需要确保生成内容的安全性和可靠性。

以下是 BibiGPT 使用 Meta Llama 3 8B 模型对视频内容进行总结的效果截图。通过这张截图，您可以直观地看到 BibiGPT 在生成文本摘要时的表现，以及其生成的摘要内容的质量和连贯性。

Mistral 7B 模型

特点

Mistral 7B 是 Mistral AI 推出的先进语言模型，具有以下特点：

• 自然语言理解与生成：Mistral 7B 具备强大的自然语言理解和生成能力，支持多种语言的输入与输出。其设计初衷是提供一种高效、可扩展的解决方案，适用于各种应用场景。

• 高效性能：Mistral 7B 使用滑动窗口注意机制（Sliding Window Attention，SWA），这使得模型在处理长序列时具有更高的效率。与 Llama 2 等更大参数的模型相比，Mistral 7B 在多项基准测试中表现优异，甚至超越了参数更大的模型。

• 微调能力：模型易于进行微调，根据具体需求进行定制。Mistral 7B Instruct 模型在微调后的表现甚至超过了 Llama 2 13B 的对话模型。

• 成本和内存效率：Mistral 7B 在记忆和吞吐量方面表现出色，其参数较少但性能优异。输入成本为每百万标记 $0.25，输出成本为每百万标记 $0.25，使其在高性能和低成本之间达到了良好的平衡。

• 开源和易用性：Mistral 7B 采用 Apache 2.0 许可发布，用户可以自由使用和部署该模型。该模型兼容多个云服务提供商（如 AWS、GCP 和 Azure），并且有详细的参考实现供用户使用。

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如何选择合适的AI总结工具

了解了不同大模型的特点，那如何选择一款合适的AI总结工具呢？接下来我们将探讨AI考虑不同AI总结工具时应考虑的关键因素。

选择考虑因素

1. 准确性和可靠性：选择AI总结工具时，最关键的点在于音视频总结的准确性和可靠性。一个好的总结工具应该能够抓住音视频的内容核心要点，并生成逻辑清晰且利于理解的内容。
2. 多样性和灵活性：AI总结工具对于处理多种语言和不同类型内容的能力也非常重要。无论是线上音视频平台，如B站，YouTube等视频平台，或者线下的音视频文件，优秀的总结工具都应该灵活应对。
3. 用户体验：一个友好的用户界面和简便的操作流程不仅能提高用户的使用效率，还能显著提升用户的满意度。选择那些操作简单直观、界面设计合理的工具，会让用户的使用体验更加愉悦。
4. 支持与服务： 当遇到问题或需要帮助时，客服是否能及时有效地提供支持，是判断一个工具好坏的重要标准。此外，工具的持续升级和功能迭代也是需要考虑的因素，选择那些能不断更新和改进的工具，可以确保用户享受到最新技术成果。

BibiGPT介绍：一站式视频总结的优质选择

作为备受关注的AI总结工具，BibiGPT提供了方便、高效和准确的视频总结解决方案，用户可以通过视频下载、视频转录和视频总结三个环节完成全面的总结工作，实现一站式视频总结的良好方案。

1. 多模型支持 BibiGPT提供多种语言模型选择，如GPT-4、Claude 3.5、Gemini Pro等，用户可以根据具体需求选择最合适的模型。多模型的支持确保了工具在不同场景下都能提供最佳的总结效果。同时，BibiGPT支持多个平台的使用，满足用户在不同设备上的需求。您可以在官网 bibigpt.co (opens in a new tab) 体验这些功能。
2. 方便性 BibiGPT拥有强大的计算能力和先进的算法，能够快速生成高质量的总结。用户可以方便地通过视频下载、视频转录和视频总结三个步骤完成视频内容的总结，确保准确且易于理解。
3. 用户体验 BibiGPT注重用户体验，提供了友好的用户界面和简便的操作流程。即使是技术小白也能轻松上手，快速生成所需总结。同时，BibiGPT还提供详细的使用指南和教程，帮助用户更好地利用工具。
4. 技术支持 BibiGPT提供全天候的客户服务和技术支持，确保用户在使用过程中遇到任何问题都能及时得到解决。无论是功能咨询还是技术故障，用户都能获得满意的服务。此外，BibiGPT不断进行功能迭代和升级，确保用户始终享受到最新的技术成果。若您在使用过程中有任何问题或建议，欢迎通过🍻 BibiGPT 反馈收集表 (opens in a new tab)进行反馈。

未来展望与结论

关键总结与发展趋势

本文对比了当前主流的大语言模型在音视频内容总结上的表现，包括OpenAI的GPT-3.5和GPT-4、Anthropic的Claude 3.5 Sonnet、Google的Gemini Pro 1.5和Gemma 2 9B、DeepSeek-V2 Chat、Qwen 2 72B、Meta的Llama 3 8B以及Mistral 7B。通过详细的测试和评估，本文揭示了各大模型在不同类型内容上的表现特点和优势。

随着科技的不断进步，AI总结技术展示出强大的发展潜力。未来，AI总结不再仅限于文字内容，还将深入音频和视频等多媒体内容的精简和提炼。尤其是随着语音识别和自然语言处理技术的日益成熟，AI能够更准确地捕捉和理解音视频中的重要信息，从而生成高质量的摘要。多模态的视频总结能力是AI技术的一个重要方向。通过整合视频中的视觉、听觉和文本信息，AI可以提供更为全面的总结。例如，通过分析视频中的图像、语音和背景音乐，AI能够解读视频中隐含的情感和意图，从而生成更加贴近原始内容的总结。这种能力不仅有助于提高信息传达的准确性，还能为用户提供更丰富的信息体验。

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