Os principais pontos fortes da estrutura estão refletidos em três áreas:
- controle de custosO custo de raciocínio do Qwen3-8B-CK-Pro é reduzido em 90%+ em comparação com APIs de código fechado, como GPT-4 (dados de teste reais da Tencent).
- soberania dos dadosTodo o processamento de dados é feito localmente, o que é adequado para áreas sensíveis, como saúde e finanças, e evita a saída de dados por meio de APIs.
- escalabilidadeA arquitetura modular permite a personalização, como a adição de um analisador de documentos LaTeX ou a integração do Stable Diffusion para geração de imagens.
Em termos de desempenho, sua precisão (82,11 TP3T) supera o desempenho do Claude 2 (80,31 TP3T) e está próxima do GPT-4 (85,71 TP3T) nas 200 tarefas do benchmark GAIA. A natureza de código aberto também permite que a comunidade otimize continuamente o modelo, por exemplo, os desenvolvedores já contribuíram com um módulo de adaptação para o Llama3-70B.
Essa resposta foi extraída do artigoCognitive Kernel-Pro: uma estrutura para criar inteligências de pesquisa profunda de código abertoO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Quais são as vantagens do Cognitive Kernel-Pro em relação aos sistemas de código fechado?
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