摘要
Dify.AI v0.3.13 版本正式发布，新增对 Llama2、ChatGLM、Baichuan 及 Qwen-7B 等热门开源 LLM 的全面支持。本次更新大幅降低模型调用与筛选门槛，内置最优 System Prompt 与微调配置，助力开发者快速构建高性能 AI 应用。

Dify.AI v0.3.13 版本发布：轻松调用 Llama2、ChatGLM 等顶级开源 LLM

许多细心的用户注意到，我们的产品在周末悄然更新。我们接入了多家模型供应商的新款 LLM。这是许多朋友期待已久的 V0.3.13 版本。

此前，Dify 已陆续支持 OpenAI 的 GPT 系列、Anthropic 的 Claude 系列以及 Azure OpenAI 系列。本次更新让大家能轻松使用 Llama2、ChatGLM、Baichuan 和 Qwen-7B 等热门开源 LLM。对于托管在 Hugging Face 和 Replicate 上的模型，只需在 Dify 填入 API Key，即可轻松调用。

轻松调用顶级开源 LLM

Dify 全面支持 Replicate 和 Hugging Face 上的所有模型。你可以快速部署这些开源 LLM，高效构建高性能 AI 应用。以 Replicate 上的 Llama2 为例，看看如何在 Dify 中轻松调用！

探索 Dify.AI 上不同模型的潜力

快速切换，测试性能。 基于 Dify 内置的 LLM，你可以在应用页面快速切换不同模型。几分钟内，即可评估各模型在特定场景下的表现。这能帮你根据测试结果做出更明智的选择，获得最佳体验。

降低模型对比与筛选成本。 过去探索不同模型的能力边界，需要反复研究性能、调整参数，耗时耗力。现在只需在应用模型选择器中点击切换，即可对比能力。此外，Dify 已对每个模型进行微调，并配置了最优的 System Prompt。复杂的参数设置已被简化。你无需掌握每个模型的使用细节，直接在 Dify 选择即可获得最优方案。这大幅降低了模型筛选与调优门槛，让你更高效地构建 LLM 应用。

该选用哪款大语言模型？

今年新模型层出不穷，迭代速度惊人。我们真正进入了“百花齐放”的时代。部署成本、训练难度、推理性能、模型能力等因素，都对选型至关重要。以下整理了部分热门开源 LLM 的优势与能力，供参考（基于各大专业机构评估及官方披露）：

Llama2
Meta 的 Llama 系列堪称开源模型的“始祖”，其能力甚至超越 GPT-3，但早期版本不支持商用。近期 Meta 发布了 Llama 2 系列，正式开放商用权限。任何企业或开发者均可将其用于商业用途，且在参数量、训练数据和架构上均有显著提升。相比 Llama 1，Llama 2 的预训练数据增加了 40%，达到 2000 亿 tokens。同时，上下文长度翻倍至 4096 tokens，使其更擅长处理长文本任务。

ChatGLM
ChatGLM-6B 是由智谱 AI 推出的中英双语对话模型，参数量为 62 亿。它支持在消费级 GPU 上运行。该模型基于 10 万亿中英双语 tokens 训练，并经过多项技术优化。虽然受限于模型规模，在记忆和语言处理能力上略有不足，但大幅降低了部署门槛，提升了运行效率。

ChatGLM2-6B 是 Hugging Face 上的第二代版本。它在保持对话流畅的同时，全面提升了性能、效率与兼容性。

Baichuan
百川智能推出了 Baichuan 模型系列，已开源 7B 和 13B 版本。

Baichuan-7B 拥有 70 亿参数，基于约 1200 亿 tokens 训练。

Baichuan-13B 则采用更大的参数与数据规模，预训练和对齐效率更高。官方透露，百川将于下月发布闭源的 53B 模型，并提供在线平台与 API 服务。

Qwen-7B
阿里云开源了 Qwen-7B，属于 Qwen 系列。该模型拥有 70 亿参数，迅速成为 Hugging Face 上仅次于 Llama2 的第二大热门文本生成模型。Qwen-7B 基于涵盖海量文本、书籍、代码等多样化预训练数据训练而成。丰富的语料为 Qwen-7B 奠定了坚实的知识基础，使其在对话、文本生成、问答等多种任务中具备极强的适应性。

除上述模型外，Dify 还将持续支持 Google PaLM、百川 53B 以及微调后的本地模型等。

更多功能更新与修复详情，请访问：
https://github.com/langgenius/dify/releases/

via @dify_ai

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