序言

PREFACE

近年来，AI大模型成为全球科技竞争的焦点。随着美国ChatGPT的出现与爆火，让全世界意识到AI大模型的商业价值和科技潜力，国内的企业或团队迅速行动，推出了众多强大的大模型。这些模型不仅在技术上不逊色于国际同行，更在产业应用中独具特色。今天，我们就来盘点国内最强且最常用的几款AI大模型，看看谁有可能在未来超越ChatGPT，成为行业新标杆。

Q1

DeepSeek——最具潜力的国产AI大模型

提出：由DeepSeek公司开发，创始人梁文锋。

发展历程：2024年12月发布初始模型，2025年3月发布DeepSeek-V3-0324版本，在前端代码的生成上有了质的提升，审美方面也提升巨大。

技术特色：深度学习与大数据分析的极致结合。

过去人工智能采用“大数据+大算力+大模型”的思维定式。严重依赖芯片算力，过分看重数据规模和模型参数量。而DeepSeek采用了一种全新的**细粒度****混合专家模型（Mixture of Experts，MoE）替换Transformer模型中的前馈神经网络层，通过MoE稀疏激活机制大幅减少计算量。利用多头潜在注意力（Multi-Head Latent Attention，MLA）**通过低秩联合压缩键值（KV）缓存，显著减少推理阶段的显存占用和计算量。多Token预测（ Multi-Token Prediction, ，MTP）用于推理加速。首次在一个极大规模的模型上验证了FP8混合精度训练框架的有效性，通过低精度计算减少了 GPU 内存使用和计算开销。

综上，DeepSeek以较低训练成本达到以往AI大模型靠堆算力、拼资金和数据的效果。

强调开源，已在Hugging Face平台开放多个模型代码。

评价：DeepSeek凭借领先的AI算法和强大的效果资源，在国内AI领域脱颖而出，一经发布便掀起了“全民AI”的热潮，目前在国内是当之无愧的第一AI。它的多场景应用，使得其在企业级智能化、语音识别等领域表现强劲。尤其在语义理解和自动化生成的精准度上，DeepSeek有着非常高的期待，未来有可能超越ChatGPT，成为行业的新标杆。

适合人群：技术研发者、各种企业与个人。

模型链接：DeepSeek（点击进入）

Q2

*文心大模型——**产业级应用的领军者*

提出：由百度公司开发。

发展历程：从2023年提出，文心基于百度特色的大模型不断迭代，2025年发布文心大模型4.5和X1版本，支持更复杂的多模态任务。

技术特色：深耕中文语境，聚焦行业解决方案。

依托百度飞桨深度学习平台，采用**“芯片-框架-模型-应用”**的全栈布局。

文心大模型采用Transformer架构，通过多任务联合优化策略，为不同任务设计独立的任务层，同时共享Attention层和FFN层。

通过随机深度、随机宽度和动态Head选择等技术实现轻量化。在Attention层中，Head数目在训练过程中随机可选，结合自监督视觉表征学习方法（如Context Autoencoder），在无标注数据下学习视觉表征。

内容生成高效便捷，在文案撰写、新闻摘要等领域，文心的生成效果远超其他的大模型，生成的文稿更有“人情味”。

评价：文心大模型依托百度的知识图谱积累，在企业数字化转型中表现强劲，是产业智能化的重要推动者。作为排名第二的中国AI大模型，它在中文语境下的优势尤为明显，未来在行业应用中可能发展成为具有中国特色的代表性AI。

适合人群：文员类用户、代码开发者。

模型链接：ERNIE Bot（点击进入）

Q3

*豆包**——新媒体内容创作的AI先锋***

提出：由字节跳动开发。

发展历程：2023年初步提出，2025年v8.4版本发布，在字节跳动公司的多个产品中集成，提供智能问答、内容生成等服务。

技术特色：专注于多媒体内容生成和创作效率提升。

以Transformer架构为核心，利用多头注意力机制，可同时关注输入文本不同位置特征，捕捉长距离语义依赖关系。

豆包内部包含的视觉理解模型（Doubao-1.5-vision-pro）采用了原生动态分辨率架构、自研Doubao ViT框架和动态负载优化算法，视觉理解能力全球领先。全新的实时语音模型采用Speech2Speech端到端框架和语音-文本Token深度融合技术。

不仅能生成文本内容，还能辅助生成视频配音、视觉特效等多模态创作。

适合抖音、快手等短视频创作者，能够自动生成脚本、标题和字幕，甚至直接生成AI视频。

评价：豆包大模型凭借字节跳动的生态优势，尤其在短视频和新媒体创作中表现出色，是提升内容效率的不二之选。豆包大模型显著提高了与AI交流的趣味性，其独创的角色扮演、AI语音对话收获了大批流量。

适合人群：短视频博主、新媒体从业者、内容平台运营人员。

模型链接：DouBao（点击进入）

Q4

*KIMI——**“技术+场景”超长文本处理***

提出：由月之暗面开发。

发展历程：2023年9月首次提出，2025年4月提出最新的2.1版本，从单一的文本处理逐步扩展至多模态交互与垂直领域应用。

技术特色：文字处理领域的佼佼者。

KIMI基于Transformer架构进行优化，在训练过程中采用部分展开（Partial Rollouts）策略和长思维链技术（Long-CoT），通过扩展推理链长度，提升复杂推理能力。推理时采用**“长到短”技术（Long to Short）**，将长链思维模型的推理能力迁移到短链思维模型中。

独有的无损长程注意力机制使得KIMI支持200万字级别输入超长文本处理，实现跨章节逻辑推理与细节提取。

评价：KIMI大模型凭借其长文本处理技术，在专业领域（如学术、财经）及企业级应用中表现突出，尤其擅长解决超长文本理解、跨模态内容生成等复杂任务。其开源生态与垂直场景深耕策略，进一步提升了技术普惠性与行业适配性。

适合人群：学术研究者、文本创作者、企业开发者。

模型链接：KIMI（点击进入）

Q5

腾讯元宝——专注社交的指导型模型

提出：由腾讯开发。

发展历程：2024年初步发布，2025年4月最新推出2.18版本，整合腾讯内部应用的多样化数据，带有浓厚的腾讯特色。

技术特色：企业特色突出的AI大模型。

整体框架上采用三层递进式架构：

底层算力层：依托腾讯自研星海AI芯片集群，提供500PFlops混合精度算力支持。中间模型层：构建多模态理解引擎，参数规模达万亿级，集成CLIP-2改进版实现跨模态特征对齐。应用服务层：集成**200+**原子化API，覆盖文档处理、代码生成等垂直领域。

内部结构上设计**Hybrid-Mamba-Transformer架构，**前4层使用Mamba块处理高吞吐请求（如聊天），后8层用Transformer保证生成质量；采用动态路由算法，根据输入复杂度分配计算路径，简单任务仅触发30%参数量。

评价：元宝大模型凭借腾讯在社交、企业服务、行业数据等领域的深厚积累，其与微信、QQ等产品的深度整合，使得模型在社交场景（如微信对话、QQ聊天）与办公场景中具备天然优势，尤其在内容生成、智能助手等方向展现出高效性与实用性。

适合人群：办公人员、公众号运营者。

模型链接：腾讯元宝（点击进入）

Q6

通义千问——电商生态的智能助手

提出：由阿里巴巴开发。

发展历程：2023年上半年正式发布并接通钉钉，2025年发布最新Qwen3系列Plus模型，从电商领域扩展到其他垂直领域实现跨域优化。

技术特色：专注****电商领域的大模型

**多头注意力机制和稀疏注意力机制结合使用，**减少计算复杂度，提高处理长序列的能力。

使用相对位置编码而不是绝对位置编码，可以更好地处理长序列和保持上下文信息的一致性。通过旋转位置编码来增强模型对位置信息的敏感性。

在Transformer模型中插入适配器模块，使其能够快速适应新的任务，而不需要重新训练整个模型，面对新任务时采用**低秩适应技术(Low-Rank Adaptation，LoRA)**只更新一小部分参数，从而减少计算资源需求。

自动生成商品详情页，买家评论分析支持多轮对话，提升客服效率提供企业定制API，便于商家快速部署。

评价：通义千问结合阿里生态，为电商卖家提供了强大的数据支持和应用场景优化，解决行业痛点。通过精准意向分析为电商买家极大减少了搜索时间。

支持多语言处理，适用于阿里巴巴电商贸易的国际化应用。

适合人群：电商从业者、中小型企业。

模型链接：通义千问（点击进入）

Q7

**讯飞星火——**中文语音处理专家

提出：由科大讯飞开发。

发展历程：2023年5月6日，科大讯飞首次发布讯飞星火大模型，2025年推出v3.5版本。其在文本生成、语言理解等方面的卓越能力引发行业内的高度关注。

技术特色：深耕语音识别与智能办公领域

稀疏激活技术和专家模块结合，利用自适应路由算法动态分配计算资源，每次推理仅调用部分参数，兼顾性能与效率。

整合超万亿token高质量数据，结合动态知识图谱技术，通过“增量训练+记忆模块”避免遗忘。

基于**“思维树”架构**，强化因果推理和数学能力，在复杂问题拆解（如奥数题、代码调试）中表现突出，在教育领域应用广泛。

中文语音转文字，能够实现**准确率超98%**智能会议纪要和文档生成，提升办公效率和学习效果。

评价：讯飞星火大模型在语音处理领域占据领先地位，是职场人士提升效率的**必备工具，**同时也是教育相关行业使用最多的AI大模型之一。

适合人群：职场白领、教育从业者。

模型链接：讯飞星火（点击进入）

Q8

SenseChat-Medical——新时代智慧医疗

提出：由商汤科技开发。

发展历程：大医SenseChat-Medical在2024年前后已逐步落地并应用于多家头部三甲医院。

技术特色：AI与医学影像的专业结合

“大医”是独特的医疗健康大语言模型，以千亿参数规模的大语言模型“商量”为基模型，利用超300亿token的高质量医学知识数据训练而成。

在Transformer网络结构中增加了专门的医学知识融合模块，并通过共享底层特征的多任务联合优化策略。支持智慧就医、智慧诊疗、智慧医学科研、智慧医疗云端，在多项医疗任务中表现超越GPT-4。

评价：SenseChat-Medical通过**医****学多场景覆盖，**有助于提升诊疗效率、优化患者就医体验，成为三甲医院智能诊断系统的标配工具和医疗机构、科研人员及患者的可靠助手，未来有望出现基于此模型的“AI医生”“AI医院”。

适合人群：医疗从业者、患者。

模型链接：大医SenseChat-Medical（点击进入）

Q9

华为盘古大模型——企业级AI落地标杆

提出：由华为云团队开发。

发展历程：2021年4月盘古大模型正式提出，目前已发展到5.0版本，包含十亿级、百亿级、千亿级、万亿级等不同参数规模，用户可根据需求自行选择。

技术特色：技术能力与商业价值兼具

华为盘古大模型采用“5+N+X”的分层解耦架构。L0基础层包含自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等5大基础模型；L1行业层覆盖钢铁、汽车等30多个行业的专属模型；L2场景层可快速开发100多个细分场景应用。这种分层设计使大模型能更灵活地适应不同行业需求，开发效率比传统AI提升5倍，并且跨模态理解生成能力更强。

采用了全栈自研技术栈：昇腾AI处理器提供高性能硬件；MindSpore框架支持大规模分布式训练；ModelArts平台简化流程，提高全生命周期管理能力。

评价：盘古大模型已成为企业数字化转型和智能化升级的重要工具。在气象预测、药物研发、矿山巡检等领域展现出了出色应用价值。

适合人群：企业开发者、科研人员。

模型链接：盘古大模型（点击进入）

总结

SUMMARIZE

综上所述，我们在此推文中总结了国内最常用的几种AI大模型，读者可根据自身需求点击模型链接进行使用，其他例如旷视科技的MegEngine，MINIMAX的ABAB大模型等等由于篇幅限制无法全部列出。目前国内大模型的正在向着国产化、成本化、开源化的趋势发展，在医疗、教育、制造等领域AI工具深度渗透，政策支持与市场需求双重驱动。

但与此同时我们也要认识到，在AI大模型领域仍存在众多挑战，如算力瓶颈，高端GPU受到进口限制；部分大模型应用场景同质化，需进一步差异化竞争；在世界竞争中，与GPT-5、Claude 4等国际模型的性能差距仍需追赶；人机关系等伦理道德问题随着技术的发展也愈演愈烈。有人曾向DeepSeek提出“如何看待人机关系”的问题。它的回答是：“每次技术奇点降临，人类都在重演普罗米修斯盗火又惧火的永恒悖论。人机关系如同普罗米修斯之火：既能照亮文明前路，也可能灼伤执火者。”

市场需求双重驱动。

但与此同时我们也要认识到，在AI大模型领域仍存在众多挑战，如算力瓶颈，高端GPU受到进口限制；部分大模型应用场景同质化，需进一步差异化竞争；在世界竞争中，与GPT-5、Claude 4等国际模型的性能差距仍需追赶；人机关系等伦理道德问题随着技术的发展也愈演愈烈。有人曾向DeepSeek提出“如何看待人机关系”的问题。它的回答是：“每次技术奇点降临，人类都在重演普罗米修斯盗火又惧火的永恒悖论。人机关系如同普罗米修斯之火：既能照亮文明前路，也可能灼伤执火者。”

在人工智能这片虚实交织的新大陆，AI的本质是工具，人类主体性与伦理意识，将决定技术发展的方向与边界。作为一名科研工作者，以DeepSeek为代表的国产大模型在未来能够发展到什么高度，无疑是一个值得期待的事情。