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3款通用AI工具在医学期刊校对中的应用效能分析
武玉欣, 于溪
中国科技期刊研究, 2025, 36(9): 1280-1287.   DOI: 10.11946/cjstp.202507300919

项目 豆包 Kimi DeepSeek
开发公司 字节跳动 月之暗面 深度求索
版本号 1.5深度思考模型 VL相关版本 V3
公开时间

2023年8月(内测)

2024年1月(全面开放)

2023年10月(测试版)

2024年3月(正式版)

2023年9月(模型发布)

2024年6月(V2迭代)

网址 https://www.doubao.com https://kimi.moonshot.cn/ https://www.deepseek.com

核心技术

特点

基于 Transformer 架构,经海量文本预训练,语言理解与生成能力强 自研大模型,擅长超长文本处理,具备智能搜索与多模态交互能力 采用 MoE 架构,强化学习实现 “自我进化”,推理能力突出

医学数据

训练来源

通用语料含部分医学文献 整合PubMed等公开论文摘要 专有医学知识库(含临床指南、术语标准)

最大文本

长度

100000个汉字 200000个汉字 128000个汉字
是否免费
表1 豆包、Kimi和DeepSeek的基本信息
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