自从年初以ChatGPT为代表的人工智能大模型爆火之后，市场上随之出现了很多大模型相关的工具。作为一个IT行业的技术人员，肯定不会放过这种对新技术尝鲜的机会。
最近腾讯推出了自己的大模型：混元。目前刚开始内测，为此我特意找认识的腾讯小伙伴帮我开通了内测资格，提前体验了一下腾讯的混元大模型在实际工作中的表现，结果效果超过了我的预期。
先说结论：腾讯混元大模型在代码生成和图文理解及图片生成方面的性能以及准确性，在我看来和之前体验过的ChatGPT已经没有明显差别，甚至在中文语境下的上下文理解和给出建议方面，更有优势。
代码生成能力
作为一名软件工程师，工作的日常大多要和代码打交道。一般在开发阶段，为了快速测试自己实现的业务功能代码是否符合预期，我们都会先进行本地测试。
但很多时候限于其他上下游依赖服务的开发进度，比较好的方法是自己实现一个mock接口，然后通过它快速验证。先来看看混元大模型的代码生成能力：
from flask import Flask, jsonify
app = Flask(__name__)
@app.route('/api/users', methods=['GET'])
def get_users():
users = [
{'id': 1, 'name': 'Alice'},
{'id': 2, 'name': 'Bob'},
{'id': 3, 'name': 'Charlie'}
]
return jsonify(users)
if __name__ == '__main__':
app.run()
除了示例代码，混元大模型还可以根据提示给出精准的优化建议，这其实节省了大量的重复劳动，可以让开发者将精力放在对业务的理解和性能优化方面。
代码优化能力
下面这段代码是我16年初入行时写的一段批量执行测试用例的自动化脚本，来看看混元大模型能给出什么优化建议：
# coding=utf-8
import unittest
from unittest import defaultTestLoader
# 测试用例存放路径
case_path = './Testcase/case'
# 获取所有测试用例
def get_allcase():
discover = unittest.defaultTestLoader.discover(case_path, pattern="test*.py")
suite = unittest.TestSuite()
suite.addTest(discover)
return suite
if __name__ == '__main__':
# 运行测试用例
runner = unittest.TextTestRunner()
runner.run(get_allcase())
可以看到，经过混元大模型优化以后，代码的可读性不仅大大增加，且代码的维护和扩展能力也得到了进一步增强。
解决方案能力
在日常工作中除了实现需求排查问题之外，还要写很多的技术方案。比如有一个新服务要上线，为了保障服务上线后的稳定性，需要对该服务进行性能测试，一般我们都需要先写一份技术方案，评审通过才能开始执行性能测试。
很多同学对于写技术方案很抗拒，因为方案需要考虑整体的设计以及可行性，要耗费不少脑细胞。借助腾讯的混元大模型，我们看看他能帮我们给出什么建议？
提示词：现在有这样一个性能测试需求：要针对一个新上线的应用进行性能测试，目的是对线上的容量规划进行评估。请告诉我如何设计一个性能测试方案。
对混元大模型给出的几点建议进行解析：
确定目标范围：这点至关重要，只有明确了关键目标和范围，才能开展正确的测试活动。
设计测试场景：无论是研发还是测试，我们所有的技术实现都要基于具体的业务需求和场景。
制定负载模型：这里我特别喜欢它的最后一句“包括不同用户类型的混合比例、请求分布特征”，这其实就是我在性能测试文章和一些技术大会上分享时提到的业务模型、数据模型和流量模型。只有这三大模型做对了，才能保障性能测试的结果不会存在偏差。
沟通至关重要：很多同学会觉得性能测试就是找个工具压测一下，其实不然。
性能测试是一个很重视团队协作和沟通配合的软件工程，而混元大模型能给出这个建议，确实是超出我的预料。本以为它只能给出简单的流程，结果它还能考虑到团队协作以及沟通配合的重要性，这点也是很多技术同学工作中容易忽视的。
图文解析能力
提示词一：生成一个青年男性在马路上，路两侧都是金黄色的落叶，远方背景是一座大山，天空有候鸟飞过的图片。
下图是腾讯混元大模型帮我生成的图片：
文生图是一直是AIGC领域的核心技术之一，也是体现通用大模型能力的试金石，对模型算法、训练平台、算力设施都有较高的要求。古代对于诗词和文章有一个很好的评价就是“望文生义”，而混元大模型给我的惊喜不亚于此。
作为一个日更型的博主，我最苦恼的其实是每次发布文章时找不到合适的配图。以前只能通过搜索引擎去各种找，还要从很多图片中挑选不带水印、分辨率高且没有版权纠纷的，老实说每次光找配图就要浪费不少时间。
自从试用了混元大模型后，我最近的几篇文章，配图和封面都是直接用大模型直接生成的。只需要说明配图的要求，混元大模型就能在几秒钟内生成我脑海中的配图，简单快捷还清晰。
对于我这种创作者来说，能快速把脑海中的灵感变现，是一个强需求。以前都是要么随身带记事本或者手机，想办法加深灵感记忆，然后花很多时间将灵感拼凑出内容。
但现在有灵感了，只需要随时借助混元大模型，就能随时变现，可以说是即为我节省了时间，还能让我更高效的产出更多的原创内容。
提示词二：如何理解轻舟已过万重山？面对当下的裁员潮，求职者如何面对呢？
最近网上短视频，有一个关于“轻舟已过万重山”的解释很火。以前只觉得这首古诗词写的好，但好的哪里一直不得甚解，试了试混元大模型的解释，豁然开朗。
人生很难一路平坦，很多时候我们面临眼下的困境时会畏缩不前。但如果将困难看作是一种磨练和提升自己的机会，也许很久之后，当我们渡过难关成就了新的人生，反而会感谢这段经历，也会对诗人“轻舟已过完重生”的豪迈心境敬佩不已。
正如当下，很多同学咨询我目前找工作难，很多公司都在裁员，觉得前途无望心灰意冷。
但其实当下的困境只是暂时的，而且市场并不是缺少岗位，只是要求变了，作为求职者调整好心态，提升自己的能力，优化简历的同时找机会内推，也有很多不错的岗位。正如混元大模型的建议：
将当下的严峻形势当作自己成长的过程，通过学习和实践提高自己的专业能力，优化简历，重点突出自己的优势，面试提前准备好常见问题和应对的回答方式，调整好心态，总会遇到好的机会和平台。
从个人这段时间的使用体验来看，腾讯混元大模型的优势主要有如下几项：
- 快捷的代码生成和优化能力，不仅能生成代码，还能给出切实可行的优化建议；
- 快速精准的问题解答能力，比如设计性能测试方案，能节省不少时间，并提供切实可行的思路。
- 快速生成图片海报的能力，这种能力如果用一个词来形容，那就是“所说即所得，所想即所得”。
- 很切合实际语境的文本理解和表达能力，并且对于一些常见的疑惑，也能给出专业详尽的建议。
如果要整体概括混元大模型对日常工作和内容创作的帮助，我觉得，那就是对生产效率的革新，最切中它的价值。
腾讯混元大模型官方入口:https://hunyuan.tencent.com/
标签：__,混元大,模型,实测,测试,腾讯,性能 From： https://www.cnblogs.com/imyalost/p/17859072.html