ByteDance BAGEL AI: 今すぐ使えるGPT-4ビジョンの無料代替品

バイトダンスTikTokの背後にある会社は、強力な新しいツールをリリースしたばかりです 人工知能 世界: ベーグルエア。GPT-4 VisionやGoogleのジェミニのような一般的なツールとは異なり、 BAGELは完全に無料でオープンソースです。

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つまり、誰でも1セントも払わずに使用し、変更し、その可能性を最大限に引き出すことができるということです。あなたが コンテンツクリエーター、 開発者、または単にAIの未来に興味があるだけの人なら、BAGELはエキサイティングに垣間見せてくれます 今日のビジュアル AI で可能なこと。

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この記事では、ダイロックスがBAGELが特別な理由、他のトップモデルとの比較、そして今すぐBAGELを使い始める方法を詳しく説明します。

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I. BAGEL AIとは何ですか？また、BAGEL AIでできることは何ですか？

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1。簡単な説明

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ベーグルエア 高価な商用AIモデルに対するByteDanceの対応は次のようなものです GPT-4 ビジョン。それは マルチモーダル AIつまり、複数の種類のコンテンツ、特に画像を処理して理解できるということです。

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何がこれを作っているのか ジェネレーティブAI 印象的なのは、それが組み合わさっていることです 画像理解、画像生成、画像編集 1つのツールに。そして、これをすべて使って行うことができます シンプルなテキストコマンド。

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BAGELができることは次のとおりです。

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画像を理解する: 写真について質問すると、何が起こっているのかを説明できます。

画像を生成: 説明を入力すると、イメージを一から作成できます。

画像を編集する: 写真の背景を変えたいですか？あなたが欲しいものを説明するだけで、BAGELはそれを実現させます。

ビジュアルに関する理由: ミーム、インフォグラフィック、科学図などの複雑なビジュアルを解釈できます。

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最も重要な部分は？ 無料でオープンソースです の下に アパッチ 2.0 ライセンスつまり、誰でも使用してその上に構築できるということです。

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2。主な技術仕様 (技術ユーザーおよび SEO 向け)

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より技術的に興味がある人のために、BAGELは以下で運営されています 70億パラメーターモデル、と 合計140億個のパラメーター を横切って 混合変圧器専門家 (MoT) 建築。テキスト、画像、動画、Web からの何兆ものデータポイントでトレーニングされました。

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その デュアルビジュアルエンコーダー 画像の細部（ピクセルレベル）を確認させ、全体像（セマンティックレベル）も理解させます。これにより、以下の強力な組み合わせが得られます。 低レベルの精度 そして 高レベルの推論。

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3。現実世界のアプリケーション

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コンテンツクリエーター向け: ベーグルを使えば簡単にできます コンテンツを生成 ソーシャルメディア用、 商品写真を編集、または 新しいデザインを試してみる たった一文で。

企業向け: 役に立つ 画像データを分析する、 マーケティングビジュアルの生成、または 大量のビジュアルコンテンツを処理 自動的に。

個人使用用: 編集 家族写真 自然（例：「空を夕日のように見せる」）、作成 パーソナライズされたイラストまたは複雑なデコード 図 または ミーム。

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II。ベーグルと人気の AI モデルの比較

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画像を理解して生成するAIツールに関しては、BAGELだけではありません。次のような業界の巨人と競合しています。 オープンアイのチャット GPT-4.5 そして グーグルのジェミニ2.5。では、ベーグルの相性はどのようになっているのでしょうか？

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主な違いをいくつか見てみましょう。

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1。機能比較:ベーグル対チャットGPT対ジェミニ

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すぐに目立つのは BAGEL のオープンソースモデル。サブスクリプションや開発者アカウントが必要なChatGPTやGeminiとは異なり、 BAGELは誰でも自由にダウンロードして使用できます。

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Geminiのような巨大なコンテキストウィンドウはないかもしれませんが、提供されています 素晴らしいバランス の間 能力 そして アクセシビリティ。

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2。ベンチマークの比較:理解と生成

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これらのモデルがどのように機能するかを確認するために、AI研究者は以下を使用します ベンチマークテスト。これらのテストでは、モデルがどの程度画像を理解して生成できるかをチェックします。

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BAGELはすべてのカテゴリーでトップかそれに近いランクにあります、特に MM ベンチ そして MVetこれは、モデルがさまざまなタスクにわたって画像をどの程度理解しているかを測定します。これは、BAGELの優れた能力を示しています。 視覚的に推論する、オブジェクトを認識するだけではありません。

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