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2k字给你说清楚这3个大模型的能力测试和对应结果，想用AI做excel的友友必看系列～
就目前，市面上不乏声称能够轻松处理Excel文件的各类AI大模型，但说实话，它们的表现却是参差不齐。像KiMI、豆包和智谱清言这样的工具在处理数据时确实令人眼前一亮，不过有的处理起Excel文件来就显得力不从心了，不是图表呈现不够直观，就是数据准确性让人捏把汗。更别提偶尔会算错数字，实在让人头疼不已。接下来，让我们一起探讨这些AI模型在处理Excel文件时的表现和差异吧！
一、计算能力数据准确性
计算总和
在计算总和的能力上，不同AI模型的表现各异。经过多次严谨测试，我发现智谱清言在准确性和计算能力上都表现最为可靠，而KIMI和豆包则在某些方面存一些不足。
我上传一个关于全球总人口数量的文件，先以最简单的求和问题，询问表中每年的总人口数量是多少，并希望以表格的形式表现出来。
KiMI很快的计算出了结果，并且表格的形式呈现，但每年的结果是错误的。（图表中有世界这一栏，给出的是世界这一栏的答案）
豆包也计算出来了结果，并且以表格的形式形式呈现，很明显计算结果有误。（图表中有世界这一栏，给出的是世界这一栏的答案）
智谱清言的速度相比较KIMI和豆包比较慢，因为它需要先思考在执行，最后出结果，但是虽然慢结果是正确的。 从以上分析可以看出只有智谱清言的计算总和能力没问题。
查找数据计算总和
我以“我想知道中国这几年的人口数量总和，将每一年的数据列出来，在列出来总和”为问题，看看各家模型给出的答案，而总和应该是6728055000。
KIMI的答案：查找数据没问题，计算总和有问题。
豆包的答案：查找数据没问题，计算总和没问题。
智谱清言的答案：查找数据没问题，计算总和也没问题。
排序问题
我以“我想知道每年人口数量最多的10个国家，并且用图表表现出来”这个问题，测试下各家模型的排序问题，以及是否把结果现出图表。 不管我是按照一个图表进行排序还是每个图表进行排序，前10名分别是世界、中低收入国家、中等收入国家、中低等收入国家、中高等收入国家、南亚、中国、高收入国家、印度、撒哈拉以南非洲地区。
KIMI的答案：没有答案，只提供了方法。
豆包的答案：答案错误，不知道是否认为【中高等收入国家】这种不是国家，所以给出的答案都是国家，但是我想处理的仅仅是这个表格，答案不是我想要的。 豆包目前无法生成图表，只能以表格形式呈现。
智谱清言的答案：答案完全正确，并且生成了图表，图表也可以进行下载。
计算增长率
计算增长率涉及减法及除法，我以‘地区代码以a开头的国家，每5年的增长率是多少’为题，看各模型的答案。 KIMI的答案：依然告诉我方法，没办法告诉我实际的答案。
豆包的答案：查找数据正确，计算数据正确，但是缺少2016-2021年的增长率数据。
智谱清言的答案：这次让我很遗憾，智谱清言只查找了数据，无法进行计算。 我尝试了其他的方法来进行人口增长率的计算，它告诉我无法进行计算，
二、图表呈现能力
通过以上数据的分析，可以知道KIMI和豆包只能提供表格样式。
智谱清言可以提供图表形式，接下来测试是否提供其他形式，比如饼状图、柱状图等。
通过以上测试，基本生活中需要的图表都可以生成，这点而言我目前还未发现其他模型可以完成。
三、其它模型
讯飞星火可以支持上传Excel文件，但是目前问题只有第一个问题回答了总和，其他问题都没回答出来。
通义千问可以支持上传Excel文件，但是没有一个问题回答出来。
总之国内的AI大模型在支持Excel文件上传及分析方面各有千秋。
智谱清言不仅支持包括Excel在内的各种格式文件上传，还能对上传的文件进行进一步的数据分析，并给出相应的分析结果，同时数据的准确性是最高的，还可以生成各种需要的图表，以出色的文件分析和结果输出能力而脱颖而出。
这对于需要进行复杂数据处理的用户来说，无疑是一个巨大的便利。
其次是豆包，豆包数据处理上基本上比较准确，只是图表的多样性有待提高。
与智谱清言、豆包相比，KIMI可以接受Excel文件的上传，它没有提供针对Excel文件的直接分析功能，很多问题只能提供方法都不能提供直接的分析结果，意味着用户在上传数据后，还需借助其他工具或方法来完成数据分析的工作。
通义千问以及讯飞星火虽然支持文件上传，但在数据分析功能上还有待提升。
值得注意的是，文心一言目前只支持PDF文件的上传，暂时还不支持Excel文件。
用户在选择使用这些大模型进行数据分析时，需要根据自己的需求来做出最合适的选择。