聊天模型比较

下表比较了 Spring AI 支持的各种聊天模型，详细说明了它们的功能：

  • 多模态: 模型可以处理的输入类型（例如，文本、图像、音频、视频）。

  • 工具/函数调用: 模型是否支持函数调用或工具使用。

  • 流式传输: 模型是否提供流式响应。

  • 重试: 是否支持重试机制。

  • 可观测性: 用于监控和调试的功能。

  • 内置 JSON: 对 JSON 输出的原生支持。

  • 本地部署: 模型是否可以在本地运行。

  • OpenAI API 兼容性: 模型是否与 OpenAI 的 API 兼容。

提供商 多模态 工具/函数 流式传输 重试 可观测性 内置 JSON 本地 OpenAI API 兼容

Anthropic Claude

文本, pdf, 图像

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Azure OpenAI

文本, 图像

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DeepSeek (OpenAI-proxy)

文本

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Google VertexAI Gemini

文本, pdf, 图像, 音频, 视频

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Groq (OpenAI-proxy)

文本, 图像

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HuggingFace

文本

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Mistral AI

文本, 图像, 音频

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MiniMax

文本

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Moonshot AI

文本

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NVIDIA (OpenAI-proxy)

文本, 图像

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OCI GenAI/Cohere

文本

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Ollama

文本, 图像

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OpenAI

输入: 文本, 图像, 音频 输出: 文本, 音频

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Perplexity (OpenAI-proxy)

文本

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千帆

文本

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智谱AI

文本, 图像, 文档

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Amazon Bedrock Converse

文本, 图像, 视频, 文档 (pdf, html, md, docx …​)

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