第34章 14B模型（2/3）

的自然语言理解、生成、逻辑推理和初步的多模态处理能力。很高兴为您服务。

速度飞快，回答也更像样，信息量更大。黎阳满意地点头，接着输入：

帮我写段散文，关于‘夏夜江边散步’，要有蝉鸣、晚风和思考人生的感觉，三百字左右。

这次，模型“想”了几秒钟，然后文字流畅地蹦了出来：

江城的夏夜，没了白天的热气，剩下湿润的空气和黑沉沉的夜色。顺着江边公园步道慢慢走，晚风带着水汽吹在脸上，吹动额前的头发，好像也吹跑了心里的烦躁。远处高楼灯火亮得像星星掉进了江里，近处草丛里，蝉叫个没完，一声接一声，好像在跟这短暂的夏天较劲。江水在月光下闪着光，不声不响地流着，就像永远不变的时间。!暁*税￠宅. ′已,发*布.嶵?新?蟑¨結?我停下来，靠着栏杆，看着这安静又深邃的夜。白天那些乱七八糟的想法、未来的计划、眼前的难处，这时候好像都远了。人生，是不是也像这江水，不管拐多少弯，最后都得流进叫‘命运’的大海里？也许，重点不是最后到哪儿，而是路上看见的风景，还有走路时的心情……

黎阳仔细看了看。比7B模型写的那些干巴巴、套模板的东西，14B这文笔明显顺溜多了，也更有味道，逻辑也清楚。虽然还算不上什么惊艳的大作，但拿来当写作助手，己经相当可以了。

接下来，是黎阳最期待的——看图能力。14B模型，是蓝鲸AI系列里第一个正式支持多模态的版本。

他想了下，掏出手机对着窗外拍了张夜景——有远处的江面、对岸的灯火，还有近处居民楼的窗户，然后把照片传到服务器。

[图片文件：night_view.jpg] 分析这张图。

模型处理了几秒，给出回复：

这是一张夜景照片。能看到水面（可能是江或湖），水面反射着对岸建筑的灯光。对岸有很多高楼，灯火通明，看起来是个繁华的城市。照片前面或旁边好像有些矮点的居民楼，有些窗户亮着灯。整张图色调偏暗，光线主要是人造光。

“嗯，大概的东西都认出来了。”黎阳评价道。接着，他问了些更细的或者需要动点脑子的问题。

图里大概有多少扇窗户亮着灯？

模型回应：

图片分辨率和角度问题，没法精确数清所有亮灯窗户。前景居民楼里大概能看到5到8扇亮灯窗户。对岸高楼太远，灯又密，数不清。

能看出这是哪个城市吗？

模型回应：

信息不够，判断不了具体城市。很多大城市都有高楼和江（或湖）的夜景。

这图表达了啥感觉或气氛？

模型回应：

这照片可能表达一种又安静、又繁华、又有点孤单的复杂感觉。亮闪闪的灯火代表城市活力，但大片的夜空和水面又让人觉得安静甚至有点空。不同人看了，可能感觉不一样，比如向往城市生活、喜欢夜晚的安静，或者身在闹市里的一点点疏离感。

黎阳摸了摸下巴。测试结果跟他预想的差不多：能认出图里主要是个啥玩意、啥场景，也能根据图里的东西做点很简单的计数或判断属性。对于抽象点的气氛、感情解读，它能给些基于常识和模式匹配的、比较“标准”的答案。

但是，它理解不了更深的意思、复杂的关系或藏着的信息。比如，它看不出拍照的人啥心情，认不出特定的地标建筑，更别说图片背后的文化或历史了。细节也抓得不够准，容易被光线、遮挡啥的干扰。

“能看懂‘是啥’，但离理解‘为啥’和‘咋样’还差得远。”黎阳心里总结，“不过，这己经是一大步了。起码，能试试搞些图文结合的应用了，比如看图说话、商品识别、简单的图片内容审核……”

接着，黎阳又测了14B的代码能力。他丢给模型一个自己以前写的Python脚本，里面故意埋了几个逻辑坑和能优化的地方。

分析这段代码，找找有啥问题，给点优化建议。

这次，14B模型展现出远超7B的实力。它不光飞快指出了几处明显的逻辑错误，还对算法效率提了改进方案，甚至对代码风格和可读性也提了点建议。给出的代码示例也更简洁、高效。

“可以啊！”黎阳眼睛放光，“有这水平的代码助手，团队开发效率能提一大截！陈东要是知道有这‘神器’……”他笑了笑，暂时把分享的念头压下去。蓝鲸AI这事，自然不会让任何人知道。

测完核心能力，黎阳开始看性能消耗。他跑了几个简单的压力测试脚本，模拟很多人同时访问14B模型。

很快，服务器的各项监控指标又一次飙升。分给14B模型的两块M40显卡利用率长时间顶在90%以上，CPU占用率也一首很高，内存更是快要摸到分配上限的边儿了。

黎阳盯着响应延迟的变化。当同时访问的用户数增加到三百左右，模型响应速度开始肉眼可见地变慢。等到快五百人时，有些请求甚至开始超时。

“果然……”黎阳心里有数了。14B模型是