2萬(wàn)字、47張圖表、對(duì)6大模型進(jìn)行了測(cè)評(píng)和體驗(yàn)。本文注重產(chǎn)品使用感受、實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景與效果測(cè)評(píng)，讓你輕松掌握各大模型的優(yōu)劣與特色，助你全面理解各大模型的真實(shí)表現(xiàn)，快來(lái)看看吧。

一、引言

1. 調(diào)研目的與意義

2023年之后，國(guó)內(nèi)外多個(gè)大模型的相繼發(fā)布和升級(jí)，進(jìn)一步推動(dòng)了全球AI競(jìng)賽的白熱化，并對(duì)社會(huì)各行業(yè)產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。

中國(guó)的大模型包括百度的文心一言（ERNIE系列）、阿里云的通義千問(wèn)、Minimax系列模型、科大訊飛的訊飛星火以及美國(guó)OpenAI研發(fā)的ChatGPT等。這些模型憑借其強(qiáng)大的語(yǔ)言理解和生成能力，在文本創(chuàng)作、智能問(wèn)答、知識(shí)檢索、商業(yè)文案生成等諸多場(chǎng)景中展現(xiàn)出了巨大潛力。

本次調(diào)研旨在為企業(yè)選擇一款合適的大模型產(chǎn)品，其目的和意義如下：

了解市場(chǎng)上的大模型產(chǎn)品及其供應(yīng)商，分析各家產(chǎn)品的優(yōu)缺點(diǎn)和適用場(chǎng)景。評(píng)估各家大模型產(chǎn)品的性能指標(biāo)，為企業(yè)提供參考依據(jù)。了解大模型產(chǎn)品的部署、接入成本和定制化開(kāi)發(fā)等技術(shù)支持和服務(wù)，確保企業(yè)能夠順利實(shí)施和應(yīng)用。

通過(guò)調(diào)研，為公司推薦適合的大模型產(chǎn)品，提高AI產(chǎn)品穩(wěn)定性和效果表現(xiàn)。

2. 調(diào)研背景與現(xiàn)狀

目前我們正在合作的AI，以及我們正在使用的的大模型產(chǎn)品。從實(shí)踐的角度來(lái)看，都存在產(chǎn)品穩(wěn)定性不夠、產(chǎn)品效果不佳，以及供應(yīng)商服務(wù)響應(yīng)不太及時(shí)的問(wèn)題。

經(jīng)過(guò)團(tuán)隊(duì)的溝通，現(xiàn)需要調(diào)研新的大模型產(chǎn)品，以尋找現(xiàn)有的產(chǎn)品的替換品或補(bǔ)充品，已保證的穩(wěn)定運(yùn)行，及高質(zhì)量的輸出表現(xiàn)。

AI的服務(wù)問(wèn)題示例：

3. 調(diào)研范圍與限制

1）調(diào)研范圍

主要集中在國(guó)內(nèi)的大模型廠商，以及openAI的接口測(cè)試能力。因?yàn)檎咴?，?duì)其他更多的外國(guó)廠商不進(jìn)行調(diào)研和測(cè)試。

調(diào)研的版本，僅限于當(dāng)前廠商能提供的對(duì)外開(kāi)放的版本，大概率是最新版。

調(diào)研的維度：主要選取和對(duì)比各家大模型的優(yōu)劣勢(shì)、產(chǎn)品性能、擅長(zhǎng)領(lǐng)域、接入方式、使用成本、是否支持微調(diào)等。

2）調(diào)研限制

因?yàn)槠蛡€(gè)人能力有限，對(duì)大模型的技術(shù)原理、訓(xùn)練方法、模型架構(gòu)不做深入的研究和分析，感興趣的伙伴，可以尋找其他更加專(zhuān)業(yè)的作者的文章閱讀。

調(diào)研主要是通過(guò)產(chǎn)品和用戶(hù)視角進(jìn)行，比較注重上層表現(xiàn)效果，調(diào)研內(nèi)容僅供參考。

調(diào)研的主要方式是通過(guò)官網(wǎng)產(chǎn)品的C端體驗(yàn)進(jìn)行，形式非權(quán)威且不正式，調(diào)研思路僅提供一種可能性啟發(fā)，結(jié)果僅供參考。

二、企業(yè)需求分析

1. 接入大模型的主要原因分析

1）提高生產(chǎn)效率：通過(guò)大模型技術(shù)，企業(yè)可以自動(dòng)化處理大量數(shù)據(jù)，提高生產(chǎn)效率，降低成本。例如：

1. 輿情項(xiàng)目的文章分析和分類(lèi)處理；
2. 智能寫(xiě)作；
3. 自動(dòng)撰寫(xiě)新聞稿。

2）提升客戶(hù)體驗(yàn)：大模型技術(shù)可以幫助企業(yè)更好地理解客戶(hù)需求，提供更加個(gè)性化的服務(wù)和產(chǎn)品，提升客戶(hù)體驗(yàn)。例如：

1. 文章閱讀和AI解讀；
2. 產(chǎn)業(yè)的數(shù)據(jù)分析；
3. *網(wǎng)的資訊自動(dòng)化、機(jī)器人化等。

3）創(chuàng)新業(yè)務(wù)模式：大模型技術(shù)可以推動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新業(yè)務(wù)模式，為企業(yè)創(chuàng)造新的增長(zhǎng)點(diǎn)。例如：

1. 針對(duì)*產(chǎn)業(yè)的相關(guān)資訊的智能化咨詢(xún)；
2. 相關(guān)資訊智能推薦；
3. *產(chǎn)業(yè)專(zhuān)業(yè)內(nèi)容、數(shù)據(jù)解讀、研報(bào)解讀等。

2. 接入大模型的產(chǎn)品需求

應(yīng)用場(chǎng)景：自然語(yǔ)言處理、文章分析、內(nèi)容識(shí)別和分類(lèi)、智能推薦、數(shù)據(jù)分析。

功能需求：自然語(yǔ)言對(duì)話、智能摘要、文章解讀、文檔閱讀、推薦算法、行業(yè)模型微調(diào)。

性能需求：

1. 如響應(yīng)速度快，有專(zhuān)屬的客服團(tuán)隊(duì)，日常工作中能及時(shí)響應(yīng)；
2. 并發(fā)處理能力稍強(qiáng)，大于30QPS；
3. 穩(wěn)定性要好，系統(tǒng)故障和奔潰率要低于0.05%；
4. 安全性要強(qiáng)，符合國(guó)內(nèi)的政策法規(guī)，經(jīng)過(guò)備案，對(duì)敏感詞有過(guò)濾，對(duì)用戶(hù)輸入有識(shí)別和違禁詞的攔截；
5. 支持可擴(kuò)展性，支持微調(diào)。

成本預(yù)算：年成本不高于120w。

服務(wù)與支持：考察供應(yīng)商的售后服務(wù)體系，包括技術(shù)支持、培訓(xùn)服務(wù)、升級(jí)維護(hù)等。

技術(shù)路線與未來(lái)發(fā)展：考慮產(chǎn)品是否符合行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)，能否滿(mǎn)足企業(yè)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的發(fā)展需求。

3. 大模型選型原則與標(biāo)準(zhǔn)

基于以上需求，*在選擇大模型產(chǎn)品時(shí)應(yīng)該遵循以下原則與標(biāo)準(zhǔn)：

1. 性能：產(chǎn)品的性能要穩(wěn)定可靠，能夠高效地處理大量數(shù)據(jù)，滿(mǎn)足企業(yè)的業(yè)務(wù)需求。
2. 易用性：產(chǎn)品的操作要簡(jiǎn)單易懂，不需要過(guò)多的技術(shù)門(mén)檻，方便企業(yè)快速上手。
3. 可擴(kuò)展性：產(chǎn)品要具有良好的可擴(kuò)展性，能夠隨著企業(yè)業(yè)務(wù)的發(fā)展而不斷升級(jí)和優(yōu)化。
4. 成本：產(chǎn)品的價(jià)格要合理，同時(shí)要考慮其性?xún)r(jià)比，避免不必要的浪費(fèi)。
5. 技術(shù)支持與服務(wù)：產(chǎn)品提供商要具備完善的技術(shù)支持和服務(wù)體系，能夠及時(shí)解決企業(yè)遇到的問(wèn)題。

三、大模型產(chǎn)品概述

1. 大模型技術(shù)的發(fā)展歷程

大模型技術(shù)，也稱(chēng)為深度學(xué)習(xí)模型，其發(fā)展歷程可以追溯到2006年，當(dāng)時(shí)深度學(xué)習(xí)的概念被提出，并在語(yǔ)音識(shí)別、圖像處理等領(lǐng)域開(kāi)始得到應(yīng)用。隨著數(shù)據(jù)的不斷積累和計(jì)算能力的提升，深度學(xué)習(xí)模型逐漸從傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)演變?yōu)楦鼜?fù)雜的結(jié)構(gòu)，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和Transformer等。

其中，Transformer結(jié)構(gòu)在大模型中得到了廣泛應(yīng)用，尤其是在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域。隨著預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型的出現(xiàn)，如GPT系列和BERT等，大模型在自然語(yǔ)言處理任務(wù)中取得了顯著成果，推動(dòng)了人工智能技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展。

通俗地解釋就是：如果電腦是個(gè)孩子，那么大模型技術(shù)就是他的大腦。一開(kāi)始，這個(gè)孩子不太聰明，后來(lái)他通過(guò)不斷學(xué)習(xí)，變得越來(lái)越聰明。大模型技術(shù)就是這樣，它通過(guò)大量數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，變得越來(lái)越“聰明”。這個(gè)技術(shù)的發(fā)展經(jīng)歷了很長(zhǎng)時(shí)間，現(xiàn)在已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域。

2. 競(jìng)爭(zhēng)格局與主要參與者

大模型的競(jìng)爭(zhēng)格局日趨激烈，全球范圍內(nèi)，眾多企業(yè)、初創(chuàng)公司和研究機(jī)構(gòu)都在積極投入和研發(fā)大模型技術(shù)。

1）國(guó)內(nèi)主要大模型企業(yè)：

① 百度

百度在人工智能領(lǐng)域有著深厚積累，其研發(fā)的大模型包括“文心一言”（ERNIE系列），這是一個(gè)預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型，具有強(qiáng)大的自然語(yǔ)言理解和生成能力。百度利用該模型在搜索、信息流推薦、廣告投放、智能寫(xiě)作、對(duì)話系統(tǒng)等場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)智能化升級(jí)，為用戶(hù)提供更精準(zhǔn)和個(gè)性化的服務(wù)。

② 阿里巴巴

阿里巴巴推出的是“通義千問(wèn)”大模型，這是基于阿里云構(gòu)建的大型預(yù)訓(xùn)練模型，在電商、金融、物流等多個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景發(fā)揮了重要作用。例如，它能夠優(yōu)化商品推薦算法，提升客服效率，輔助決策分析，并在文本生成、問(wèn)答交互等方面提供強(qiáng)大的技術(shù)支持。

③ 騰訊

騰訊在AI領(lǐng)域的布局也十分積極，盡管混元大模型還在內(nèi)測(cè)階段，但預(yù)計(jì)會(huì)在游戲開(kāi)發(fā)、內(nèi)容生成、社交網(wǎng)絡(luò)、在線娛樂(lè)等多個(gè)方面發(fā)揮重要作用，以提升用戶(hù)體驗(yàn)并增強(qiáng)騰訊產(chǎn)品和服務(wù)的競(jìng)爭(zhēng)力。

④ 華為

華為研發(fā)了盤(pán)古大模型系列，旨在通過(guò)先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)推動(dòng)云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、智能終端等領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新。盤(pán)古大模型可應(yīng)用于華為云服務(wù)，賦能行業(yè)解決方案，同時(shí)也在華為自家的智能手機(jī)、智能家居等智能硬件設(shè)備上提供了更加智能的功能。

⑤ 字節(jié)跳動(dòng)

字節(jié)跳動(dòng)雖然沒(méi)有公開(kāi)具體的大模型名稱(chēng)，但在自然語(yǔ)言處理和推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域有深厚的積累和技術(shù)實(shí)力。其旗下的抖音、今日頭條等平臺(tái)依賴(lài)于高度智能的算法和模型，推測(cè)正在內(nèi)部研發(fā)或應(yīng)用大模型來(lái)提升內(nèi)容理解與個(gè)性化推薦效果。

⑥ 京東

京東的言犀大模型是專(zhuān)為其電商平臺(tái)定制的人工智能模型，尤其擅長(zhǎng)在智能客服、智能營(yíng)銷(xiāo)和智能供應(yīng)鏈管理等方面發(fā)揮作用。通過(guò)言犀，京東可以高效地處理用戶(hù)咨詢(xún)、精準(zhǔn)推薦商品以及優(yōu)化運(yùn)營(yíng)策略。

⑦ 科大訊飛

科大訊飛作為中國(guó)語(yǔ)音識(shí)別和人工智能行業(yè)的領(lǐng)軍企業(yè)之一，推出了星火大模型，這是一種認(rèn)知智能大模型，集成了多種自然語(yǔ)言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。星火大模型在教育、醫(yī)療、政務(wù)、司法等行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景中廣泛使用，尤其是在智能語(yǔ)音合成、語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)義理解和知識(shí)圖譜構(gòu)建等方面表現(xiàn)突出。

⑧ 360集團(tuán)

360集團(tuán)依托自身在搜索引擎和網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)，推出了360GPT大模型。這款大模型不僅強(qiáng)化了360搜索引擎的智能化程度，還在網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)、威脅情報(bào)分析、智能硬件協(xié)同等方面展現(xiàn)出強(qiáng)大的功能，有助于提升整體的互聯(lián)網(wǎng)安全水平及用戶(hù)體驗(yàn)。

2）國(guó)外主要大模型企業(yè)

1. 谷歌：擁有LaMDA、PaLM等大模型，并在搜索、廣告、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。
2. 微軟：推出了Azure OpenAI服務(wù)，集成了GPT系列等大模型，并在云服務(wù)、辦公軟件等領(lǐng)域有所應(yīng)用。
3. 亞馬遜：擁有自己的大模型技術(shù)，并在電商、云服務(wù)、智能音響等領(lǐng)域有所應(yīng)用，但尚未公開(kāi)具體的大模型名稱(chēng)。
4. Meta：在自然語(yǔ)言處理和圖像處理等領(lǐng)域有所布局，推出了LLaMA等大模型。
5. 蘋(píng)果：雖然蘋(píng)果尚未公開(kāi)具體的大模型技術(shù)，但其在Siri、Face ID等方面已有所應(yīng)用。

3）初創(chuàng)公司和研究機(jī)構(gòu)

當(dāng)然，以下是您提到的國(guó)外主要大模型企業(yè)的詳細(xì)情況：

① 谷歌

谷歌在人工智能領(lǐng)域處于全球領(lǐng)先地位，其研發(fā)的大模型包括LaMDA（Language Model for Dialogue Applications）和PaLM（Pathways Language Model）。LaMDA是專(zhuān)為對(duì)話交互設(shè)計(jì)的大型語(yǔ)言模型，旨在提供更自然、有深度的人機(jī)對(duì)話體驗(yàn)；而PaLM則是一個(gè)超大規(guī)模的語(yǔ)言模型，具有極強(qiáng)的推理能力和泛化能力，在搜索、廣告相關(guān)性預(yù)測(cè)、智能助手響應(yīng)生成等方面發(fā)揮關(guān)鍵作用。

② 微軟

微軟通過(guò)與OpenAI合作，將GPT系列大模型集成到了Azure云服務(wù)中，為企業(yè)客戶(hù)提供強(qiáng)大的自然語(yǔ)言處理能力。例如，Azure OpenAI服務(wù)使得用戶(hù)能夠方便地調(diào)用GPT-3等先進(jìn)的預(yù)訓(xùn)練模型來(lái)開(kāi)發(fā)聊天機(jī)器人、文本生成工具以及增強(qiáng)辦公軟件如Office 365中的智能功能。

③ 亞馬遜

亞馬遜作為電商和云計(jì)算巨頭，雖然尚未公開(kāi)特定的大模型名稱(chēng)，但無(wú)疑在其業(yè)務(wù)中有應(yīng)用自研或整合的大模型技術(shù)。這些技術(shù)可能體現(xiàn)在個(gè)性化推薦系統(tǒng)、客戶(hù)服務(wù)機(jī)器人、Alexa智能語(yǔ)音助手等領(lǐng)域，利用大模型提高用戶(hù)體驗(yàn)和服務(wù)效率。

④ Meta（前身為Facebook）

Meta在人工智能領(lǐng)域的探索廣泛且深入，已推出了LLaMA（Large Language Models at Meta）等大模型，主要用于自然語(yǔ)言處理任務(wù)，同時(shí)也涉足圖像處理、跨模態(tài)學(xué)習(xí)等前沿領(lǐng)域。此類(lèi)大模型的應(yīng)用場(chǎng)景涵蓋社交網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容理解與推薦、AR/VR虛擬世界互動(dòng)、元宇宙建設(shè)等多個(gè)方面。

⑤ 蘋(píng)果

蘋(píng)果公司雖未正式對(duì)外宣布具體的大模型技術(shù)細(xì)節(jié)，但在其產(chǎn)品和服務(wù)中廣泛應(yīng)用了深度學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)。例如，Siri語(yǔ)音助手背后的自然語(yǔ)言理解和語(yǔ)音合成技術(shù)、Face ID面部識(shí)別系統(tǒng)中的機(jī)器學(xué)習(xí)算法等，都體現(xiàn)了蘋(píng)果在先進(jìn)模型上的研發(fā)投入。盡管如此，推測(cè)蘋(píng)果內(nèi)部正在積極研發(fā)或使用定制化的大型模型以提升旗下產(chǎn)品的智能化水平。

4）國(guó)內(nèi)大模型初創(chuàng)公司

① 云從科技：專(zhuān)注于人臉識(shí)別和自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域，開(kāi)發(fā)了多款大模型應(yīng)用。

作為一家人工智能領(lǐng)軍企業(yè)，云從科技主要聚焦在計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域。其核心技術(shù)包括人臉識(shí)別、圖像識(shí)別、語(yǔ)音語(yǔ)義理解等，并基于這些技術(shù)開(kāi)發(fā)了多款大模型應(yīng)用，廣泛應(yīng)用于金融、安防、交通、商業(yè)等多個(gè)行業(yè)場(chǎng)景，如智慧銀行、智慧城市等。

② 達(dá)闥科技：專(zhuān)注于云端機(jī)器人技術(shù)，開(kāi)發(fā)了多款大模型應(yīng)用。

達(dá)闥科技以云端機(jī)器人技術(shù)為核心，通過(guò)構(gòu)建智能云腦和智能終端的架構(gòu)，研發(fā)了針對(duì)服務(wù)機(jī)器人的大模型應(yīng)用。他們致力于將人工智能與機(jī)器人技術(shù)相結(jié)合，打造具備復(fù)雜環(huán)境感知、決策規(guī)劃及自主行動(dòng)能力的智能機(jī)器人解決方案。

③ 思必馳：專(zhuān)注于智能語(yǔ)音交互技術(shù)，開(kāi)發(fā)了多款大模型應(yīng)用。

思必馳是一家專(zhuān)注于智能語(yǔ)音交互技術(shù)的企業(yè)，為各類(lèi)智能硬件和軟件提供全鏈路語(yǔ)音交互解決方案。其研發(fā)的大模型應(yīng)用在語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音合成、語(yǔ)義理解等方面具有先進(jìn)的性能，被廣泛應(yīng)用在智能家居、智能車(chē)載、智能客服等領(lǐng)域。

④ 深言科技：專(zhuān)注于自然語(yǔ)言處理和智能推薦技術(shù)，開(kāi)發(fā)了多款大模型應(yīng)用。

深言科技專(zhuān)攻于自然語(yǔ)言處理以及智能推薦技術(shù)，他們的大模型產(chǎn)品可進(jìn)行深度語(yǔ)義理解和用戶(hù)行為分析，用于智能對(duì)話系統(tǒng)、個(gè)性化內(nèi)容推薦等方面，提升用戶(hù)體驗(yàn)并助力企業(yè)智能化升級(jí)。

⑤ 云知聲：專(zhuān)注于語(yǔ)音識(shí)別和自然語(yǔ)言處理技術(shù)，開(kāi)發(fā)了多款大模型應(yīng)用。

云知聲是國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的智能語(yǔ)音技術(shù)服務(wù)商，特別是在語(yǔ)音識(shí)別和自然語(yǔ)言處理方面有深厚的技術(shù)積累。它們開(kāi)發(fā)的大模型應(yīng)用在智能家居控制、醫(yī)療、教育等行業(yè)得到廣泛應(yīng)用，旨在實(shí)現(xiàn)“聽(tīng)見(jiàn)·看見(jiàn)·認(rèn)知·思考”的AI能力。

⑥ 明略科技：專(zhuān)注于數(shù)據(jù)分析和管理領(lǐng)域，開(kāi)發(fā)了多款大模型應(yīng)用。

明略科技著重于數(shù)據(jù)分析和知識(shí)圖譜構(gòu)建，結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)和大模型算法，為企業(yè)級(jí)客戶(hù)提供智能決策支持和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的運(yùn)營(yíng)管理方案。其大模型應(yīng)用有助于挖掘海量數(shù)據(jù)中的價(jià)值信息，優(yōu)化業(yè)務(wù)流程和提高決策效率。

⑦ 格靈深瞳：專(zhuān)注于計(jì)算機(jī)視覺(jué)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，開(kāi)發(fā)了多款大模型應(yīng)用。

格靈深瞳深耕計(jì)算機(jī)視覺(jué)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，其大模型應(yīng)用主要用于視頻內(nèi)容分析、行為識(shí)別、物體檢測(cè)等場(chǎng)景，在公共安全、城市管理、零售業(yè)、體育賽事分析等多個(gè)行業(yè)中實(shí)現(xiàn)了智能化監(jiān)控和管理。

⑧ 商湯科技：專(zhuān)注于計(jì)算機(jī)視覺(jué)和人工智能領(lǐng)域，開(kāi)發(fā)了多款大模型應(yīng)用。

商湯科技是全球領(lǐng)先的人工智能平臺(tái)公司，尤其在計(jì)算機(jī)視覺(jué)和深度學(xué)習(xí)方面擁有頂尖實(shí)力。它們不僅開(kāi)發(fā)了一系列基于大模型的應(yīng)用，如圖像識(shí)別、視頻分析、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等，還將其技術(shù)廣泛應(yīng)用于智能手機(jī)、自動(dòng)駕駛、智慧城市、娛樂(lè)影視、教育健康等多個(gè)領(lǐng)域。

5）國(guó)外大模型初創(chuàng)公司

① Scale AI

Scale AI是一家以人工智能數(shù)據(jù)標(biāo)注和訓(xùn)練為核心業(yè)務(wù)的公司，為自動(dòng)駕駛、國(guó)防、電子商務(wù)等領(lǐng)域的機(jī)器學(xué)習(xí)模型提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集。他們開(kāi)發(fā)的大模型應(yīng)用和服務(wù)極大地加速了AI模型的訓(xùn)練過(guò)程，通過(guò)精細(xì)標(biāo)注的數(shù)據(jù)有效提升了模型性能。

② Hugging Face

Hugging Face是一家在自然語(yǔ)言處理（NLP）領(lǐng)域極具影響力的公司，他們運(yùn)營(yíng)著一個(gè)開(kāi)放源碼社區(qū)，并推出了Transformers庫(kù)，其中包含了大量的預(yù)訓(xùn)練模型，如BERT、GPT系列等，使得開(kāi)發(fā)者能夠輕松地利用這些大模型進(jìn)行二次訓(xùn)練或直接應(yīng)用于文本生成、問(wèn)答系統(tǒng)、語(yǔ)義分析等各種場(chǎng)景。

③ Domino Data Lab

Domino Data Lab提供了一個(gè)企業(yè)級(jí)的數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)，致力于簡(jiǎn)化并加速?gòu)臄?shù)據(jù)準(zhǔn)備到模型部署的整個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)生命周期。該平臺(tái)支持大規(guī)模數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練以及版本控制，讓數(shù)據(jù)科學(xué)家能夠高效地開(kāi)發(fā)和管理包括大模型在內(nèi)的各類(lèi)機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目。

④ DataRobot

DataRobot提供自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案，幫助企業(yè)用戶(hù)快速構(gòu)建和優(yōu)化預(yù)測(cè)性模型。其平臺(tái)允許用戶(hù)無(wú)需編碼或深度理解算法即可訓(xùn)練各種復(fù)雜的大模型，尤其擅長(zhǎng)于預(yù)測(cè)分析和決策制定，在金融、零售、醫(yī)療等行業(yè)有廣泛應(yīng)用。

⑤ Feast (Feast Feature Store)

Feast是一個(gè)開(kāi)源的特征存儲(chǔ)系統(tǒng)，雖然它不直接提供大模型的應(yīng)用，但作為機(jī)器學(xué)習(xí)工程的重要組成部分，它對(duì)特征工程有著關(guān)鍵作用。Feast幫助團(tuán)隊(duì)管理和共享用于訓(xùn)練大模型的特征數(shù)據(jù)，從而改善模型效果和協(xié)作效率。

⑥ Invenia Data Science

Invenia主要聚焦在復(fù)雜系統(tǒng)的建模與預(yù)測(cè)上，尤其是能源市場(chǎng)。他們的工作結(jié)合了高級(jí)數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，盡管可能不直接對(duì)外提供大模型服務(wù)，但內(nèi)部研發(fā)的模型通常規(guī)模龐大且復(fù)雜，用于解決電力市場(chǎng)的供需預(yù)測(cè)和其他復(fù)雜問(wèn)題。

⑦ FloydHub

FloydHub是面向機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)研究者的云端服務(wù)平臺(tái)，提供GPU資源，支持用戶(hù)方便快捷地在云端進(jìn)行大模型訓(xùn)練。用戶(hù)可以通過(guò)簡(jiǎn)單的命令行工具或API將代碼上傳至云端環(huán)境，從而實(shí)現(xiàn)計(jì)算資源的彈性擴(kuò)展，大大降低了模型訓(xùn)練門(mén)檻。

⑧ FastAI

FastAI 是一個(gè)專(zhuān)注于使深度學(xué)習(xí)易于使用的開(kāi)源庫(kù)和教育項(xiàng)目，它構(gòu)建于PyTorch之上，簡(jiǎn)化了大模型的訓(xùn)練流程。FastAI 提供了一系列工具和框架，使得即便是初學(xué)者也能快速搭建和訓(xùn)練高性能的計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理模型，并將其部署到生產(chǎn)環(huán)境中。

請(qǐng)注意，以上列舉的初創(chuàng)公司并非全部，還有許多其他的大模型初創(chuàng)公司在不同領(lǐng)域進(jìn)行著創(chuàng)新和應(yīng)用。同時(shí)，隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和市場(chǎng)的不斷變化，這些初創(chuàng)公司的競(jìng)爭(zhēng)格局也可能會(huì)發(fā)生變化。

3. 產(chǎn)品類(lèi)型與特點(diǎn)分析

大模型產(chǎn)品按照應(yīng)用場(chǎng)景和功能可以分為多種類(lèi)型，如：

1. 自然語(yǔ)言處理大模型
2. 計(jì)算機(jī)視覺(jué)大模型
3. 語(yǔ)音識(shí)別大模型等

這些產(chǎn)品在模型結(jié)構(gòu)、參數(shù)規(guī)模、訓(xùn)練方法等方面存在差異，具有各自的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)。其中，自然語(yǔ)言處理大模型是目前應(yīng)用最廣泛的類(lèi)型之一，其特點(diǎn)是通過(guò)海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到豐富的語(yǔ)義信息和語(yǔ)言知識(shí)，能夠?qū)崿F(xiàn)自然語(yǔ)言理解、生成以及文本分類(lèi)等任務(wù)。

計(jì)算機(jī)視覺(jué)大模型則注重圖像特征的提取和分類(lèi)，廣泛應(yīng)用于人臉識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)等領(lǐng)域。語(yǔ)音識(shí)別大模型則注重語(yǔ)音信號(hào)的處理和識(shí)別，能夠?qū)崿F(xiàn)語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字、語(yǔ)音合成等功能。

大模型產(chǎn)品的特點(diǎn)是具有高度靈活性和可擴(kuò)展性，能夠根據(jù)不同場(chǎng)景和需求進(jìn)行定制化開(kāi)發(fā)和應(yīng)用。同時(shí)，大模型產(chǎn)品的應(yīng)用也需要相應(yīng)的數(shù)據(jù)資源和計(jì)算能力支持，因此在實(shí)際應(yīng)用中需要考慮數(shù)據(jù)隱私和安全等方面的問(wèn)題。

此外，由于大模型產(chǎn)品的技術(shù)門(mén)檻較高，需要專(zhuān)業(yè)的人才和技術(shù)支持服務(wù)。因此，企業(yè)在選擇大模型產(chǎn)品時(shí)需要綜合考慮產(chǎn)品的性能、易用性、可擴(kuò)展性以及技術(shù)支持和服務(wù)質(zhì)量等因素。

四、大模型產(chǎn)品對(duì)比分析

1. 分析對(duì)象選取

在大模型調(diào)研和分析的對(duì)象選擇上，主要考慮已備案、開(kāi)放商用、有完備的API接入部署方式的國(guó)內(nèi)的大模型產(chǎn)品。

1）第一批通過(guò)備案的大模型

• 百度文心大模型
• 百川大模型
• Minimax大模型
• 阿里通義大模型
• 智譜AI大模型

2）第二批通過(guò)備案的大模型

訊飛星火大模型。

3）國(guó)外大模型

• OpenAI
• Google Gemini

2. 百度·文心大模型

1）模型定位分析

大模型產(chǎn)品介紹：https://wenxin.baidu.com/

大模型的能力：

1. 通用大模型
2. 多模態(tài)
3. 行業(yè)級(jí)應(yīng)用
4. AI應(yīng)用場(chǎng)景全覆蓋
5. 多類(lèi)AI工具配合使用

NLP大模型：面向語(yǔ)言理解、語(yǔ)言生成等NLP場(chǎng)景，具備超強(qiáng)語(yǔ)言理解能力以及對(duì)話生成、文學(xué)創(chuàng)作等能力。創(chuàng)新性地將大數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練與多源豐富知識(shí)相結(jié)合,通過(guò)持續(xù)學(xué)習(xí)技術(shù)，不斷吸收海量文本數(shù)據(jù)中詞匯、結(jié)構(gòu)、語(yǔ)義等方面的新知識(shí)，實(shí)現(xiàn)模型效果不斷進(jìn)化。

在文心大模型的基礎(chǔ)上，有獨(dú)立的應(yīng)用場(chǎng)景大模型可供選擇和單獨(dú)采購(gòu)使用，例如：

1. 對(duì)話PLATO-XL
2. 搜索ERNIE-Search
3. 跨語(yǔ)言ERNIE-M
4. 代碼ERNIE-Code

除了大語(yǔ)言模型，還有視覺(jué)模型、跨模態(tài)模型、生物計(jì)算模型等。在這里，可以考慮一下自家企業(yè)的產(chǎn)品和應(yīng)用場(chǎng)景是否涉及并需要這些模型能力。

2）產(chǎn)品體驗(yàn)和測(cè)評(píng)

3）接入方式

文心大模型4.0已正式發(fā)布，個(gè)人和企業(yè)客戶(hù)可通過(guò)百度智能云千帆大模型平臺(tái)接入使用。

網(wǎng)址：https://cloud.baidu.com/product/wenxinworkshop

4）分析小結(jié)

1. 模型性能好，多工具使用，AI產(chǎn)品矩陣比較全面；
2. 接入成本較高，可通過(guò)API計(jì)入or 私有云部署（價(jià)格比較貴）；
3. 3針對(duì)目前XXX的產(chǎn)品需求和應(yīng)用場(chǎng)景，主要可以使用百度的文心大模型的NLP大模型；
4. 在未來(lái)的文檔分析和歸類(lèi)應(yīng)用上，可以考慮跨模態(tài)的ERNIE-Layout模型，主要作用是文檔分類(lèi)、信息抽取、文檔問(wèn)答等。
5. 百度在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品上，利用大模型，以產(chǎn)品為切入點(diǎn)做了一些落地應(yīng)用。例如：百度搜索助手、文庫(kù)助手、網(wǎng)盤(pán)助手、瀏覽器助手、AI圖片助手、百家號(hào)創(chuàng)作助手等。

3. 百川大模型

1）模型定位分析

大模型產(chǎn)品介紹：https://www.baichuan-ai.com/home

最新的Baichuan2-Turbo大模型版本的能力：

1. 搜索增強(qiáng)
2. 開(kāi)放API
3. 中英雙語(yǔ)

Baichuan2 Turbo大模型，融合長(zhǎng)上下文窗口和搜索增強(qiáng)，實(shí)現(xiàn)大模型與領(lǐng)域知識(shí)、全網(wǎng)知識(shí)的全新鏈接。支持PDF、Word等多種文檔上傳及網(wǎng)址輸入，信息獲取及時(shí)、全面，輸出結(jié)果準(zhǔn)確、專(zhuān)業(yè)。

產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)

1. 支持搜索增強(qiáng)+企業(yè)知識(shí)庫(kù)（限時(shí)免費(fèi)?。?/li>
2. 實(shí)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)信息+企業(yè)完整知識(shí)的融合
3. 能將足夠多的知識(shí)加載到192k上下文窗口
4. 解決大部分定制化場(chǎng)景

2）產(chǎn)品體驗(yàn)和測(cè)評(píng)

3）接入方式

百川全新開(kāi)放Baichuan2-Turbo系列API，支持搜索增強(qiáng)和 192K長(zhǎng)窗口，新增 百川搜索增強(qiáng)知識(shí)庫(kù)， 通過(guò)多項(xiàng)創(chuàng)新精準(zhǔn)理解用戶(hù)意圖，召回更加準(zhǔn)確。同時(shí)上線API體驗(yàn)中心，歡迎您使用。

網(wǎng)址：https://platform.baichuan-ai.com/playground?sceneId=14

4）分析小結(jié)

通過(guò)對(duì)百川大模型的分析，結(jié)合XXX目前的AI產(chǎn)品應(yīng)用場(chǎng)景，可取之處是：

1. 文檔讀取提煉能力，是已有的服務(wù)，接入可使用。
2. 企業(yè)知識(shí)庫(kù)功能比較完備，可以借鑒和使用。
3. 長(zhǎng)文本的輸入是一個(gè)優(yōu)勢(shì)。
4. 新聞?wù)?、投資研究分析、辦公提效、公文寫(xiě)作、文檔翻譯，這些工具已經(jīng)設(shè)計(jì)并開(kāi)發(fā)好了，可以借鑒和使用，有比較好的表現(xiàn)。
5. 輸入網(wǎng)址，可以讀取內(nèi)容。
6. 總結(jié)：性能強(qiáng)，技術(shù)好，系統(tǒng)生態(tài)和產(chǎn)品矩陣欠缺，初創(chuàng)公司，服務(wù)不一定能跟上。

4. MINIMAX大模型

1）模型定位分析

大模型產(chǎn)品介紹：https://api.minimax.chat/

MiniMax開(kāi)放平臺(tái)提供基于自然語(yǔ)言交互的文本生成能力（文本大模型）、語(yǔ)音生成能力（語(yǔ)音大模型）和長(zhǎng)記憶檢索、知識(shí)庫(kù)檢索等能力，賦能開(kāi)發(fā)者完成所在行業(yè)的AI場(chǎng)景創(chuàng)新。

• 文本大模型（Chat Completion、Chat Completion Pro）：基于自然語(yǔ)言交互的文本生成能力接口；
• 語(yǔ)音大模型（T2A、T2A pro、T2A large）：基于自然語(yǔ)言交互生成能力的文字轉(zhuǎn)語(yǔ)音接口；
• 向量（Embeddings）：文本轉(zhuǎn)化為高維向量接口,可實(shí)現(xiàn)如長(zhǎng)記憶檢索、知識(shí)庫(kù)檢索等能力；
• 知識(shí)庫(kù)（Retrieval）：支持高效檢索文檔信息，準(zhǔn)確回答專(zhuān)業(yè)問(wèn)題，為大模型補(bǔ)充專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域知識(shí)。

除了標(biāo)準(zhǔn)的API接口，我們提供定制模型微調(diào)。支持構(gòu)造定制數(shù)據(jù)集對(duì)預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行微調(diào)、支持多樣化微調(diào)，還支持云端私有化等多種交付方式。

2）產(chǎn)品體驗(yàn)和測(cè)評(píng)

文本體驗(yàn)中心：

語(yǔ)音體驗(yàn)中心：

3）接入方式

4）分析小結(jié)

通過(guò)對(duì)百川大模型的分析，結(jié)合XXX目前的AI產(chǎn)品應(yīng)用場(chǎng)景，可取之處是：

1. 文本大模型沒(méi)什么特色和亮點(diǎn)，收費(fèi)比百度貴；
2. 語(yǔ)音大模型，可以考慮接入，對(duì)資訊文章進(jìn)行語(yǔ)音播報(bào)，但是收費(fèi)比較貴，一篇500字左右的文章語(yǔ)音播放費(fèi)用，大概是3~5元。

5. 阿里通義大模型

1）模型定位分析

① 大模型產(chǎn)品介紹：https://tongyi.aliyun.com/

② 大模型的通用能力：

③ 垂直領(lǐng)域模型：

基座模型已升級(jí)到2.0版本。

開(kāi)發(fā)并上線了基于通義千問(wèn)的8個(gè)垂直領(lǐng)域模型。

2）產(chǎn)品體驗(yàn)和測(cè)評(píng)

提問(wèn)體驗(yàn)和測(cè)評(píng)：

3）接入方式

4）分析小結(jié)

1. 模型通用能力強(qiáng)，對(duì)用戶(hù)語(yǔ)言理解好，回答較充分；
2. 行業(yè)垂類(lèi)模型做得好，產(chǎn)品矩陣好，可作為工具模型接入“通義點(diǎn)金”等產(chǎn)品；
3. 產(chǎn)品設(shè)計(jì)能力強(qiáng)，體系化值得借鑒；
4. 圖片解析能力一般；
5. 文檔解讀能力強(qiáng)。

6. 智譜大模型

1）模型定位分析

大模型產(chǎn)品介紹：https://www.zhipuai.cn/

大模型的能力：

基于千億基座模型 GLM-130B，注入代碼預(yù)訓(xùn)練，通過(guò)有監(jiān)督微調(diào)等技術(shù)實(shí)現(xiàn)人類(lèi)意圖對(duì)齊，具備問(wèn)答、多輪對(duì)話、代碼生成功能的中英雙語(yǔ)大模型。

2）產(chǎn)品體驗(yàn)和測(cè)評(píng)

3）接入方式

4）分析小結(jié)

1. 接入的價(jià)格比較低，通用能力還OK；
2. 技術(shù)實(shí)力比較好。

7. 訊飛星火大模型

1）模型定位分析

大模型產(chǎn)品介紹：

https://xinghuo.xfyun.cn/?ch=bdtg_xh_kw612&bd_vid=10136413666023107181

大模型的能力：

新一代認(rèn)知智能大模型，擁有跨領(lǐng)域知識(shí)和語(yǔ)言理解能力，能夠基于自然對(duì)話方式理解與執(zhí)行任務(wù)。

2）產(chǎn)品體驗(yàn)和測(cè)評(píng)

3）大模型原生應(yīng)用產(chǎn)品體驗(yàn)

4）接入方式

5）分析小結(jié)

1. 模型性能好，多工具使用，AI產(chǎn)品矩陣比較全面；
2. 文本回答好、圖片解析精準(zhǔn)，有情感；
3. 產(chǎn)品生態(tài)強(qiáng)，有多個(gè)原生應(yīng)用可接入，落地應(yīng)用做得好；
4. 【訊飛智文】這個(gè)產(chǎn)品有很好的借鑒作用，可考慮在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中進(jìn)行落地。

8. OpenAI chatGPT-Turbo大模型

定位：

ChatGPT-Turbo被設(shè)計(jì)為提供高效、快速和準(zhǔn)確的自然語(yǔ)言處理服務(wù)，它適用于多種場(chǎng)景，如智能客服、自然語(yǔ)言生成、文本摘要等。

能力：

該模型具備強(qiáng)大的語(yǔ)言理解和生成能力，能夠理解和處理各種復(fù)雜的語(yǔ)言結(jié)構(gòu)和含義，并根據(jù)用戶(hù)輸入的上下文生成相應(yīng)的回復(fù)或文本。它還能夠處理多種語(yǔ)言，包括英語(yǔ)、中文等，使得跨語(yǔ)言交流更加便捷。

特點(diǎn)：

ChatGPT-Turbo采用了先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)和大規(guī)模語(yǔ)料庫(kù)進(jìn)行訓(xùn)練，從而使其具備了高度的泛化能力和魯棒性。此外，該模型還支持微調(diào)，可以根據(jù)特定任務(wù)或領(lǐng)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步的優(yōu)化，提高其在特定場(chǎng)景下的性能。

價(jià)格：

名為“gpt-3.5-turbo”的模型，其價(jià)格為0.002美元/每1000 tokens。

9. Google Gemini大模型

Google Gemini大模型是Google推出的一款多模態(tài)大模型，它的定位、能力、特點(diǎn)和價(jià)格可以從以下幾個(gè)方面進(jìn)行分析：

定位：

Google Gemini大模型被定位為能夠同時(shí)處理文本、圖像、音頻、視頻和代碼五種類(lèi)型信息的人工智能模型，旨在提供全面的多模態(tài)處理能力，支持廣泛的自然語(yǔ)言處理和多媒體任務(wù)。它可以應(yīng)用于搜索、廣告、Chrome等服務(wù)中，也可以用于開(kāi)發(fā)者和企業(yè)客戶(hù)的各種應(yīng)用場(chǎng)景中。

能力：

1. 多模態(tài)處理能力：Gemini大模型具備同時(shí)處理文本、圖像、音頻、視頻和代碼五種類(lèi)型信息的能力，可以實(shí)現(xiàn)不同模態(tài)之間的轉(zhuǎn)換和理解。
2. 自然語(yǔ)言處理能力：Gemini在自然語(yǔ)言處理方面表現(xiàn)出色，包括文本分類(lèi)、情感分析、問(wèn)答系統(tǒng)等任務(wù)，同時(shí)支持多種主流編程語(yǔ)言的高質(zhì)量代碼生成。
3. 強(qiáng)大的推理能力：Gemini能夠在短時(shí)間內(nèi)通讀大量論文并進(jìn)行總結(jié)，展現(xiàn)出了強(qiáng)大的復(fù)雜推理能力。

特點(diǎn)：

1. 原生多模態(tài)：與之前的多模態(tài)AI模型不同，Gemini是原生支持多模態(tài)能力的AI模型，從一開(kāi)始就在不同模態(tài)上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，能更高效地使用AI模型的算力。
2. 安全性評(píng)估：Gemini在發(fā)布時(shí)經(jīng)過(guò)了全面的安全性評(píng)估，以確保其在實(shí)際應(yīng)用中的安全性和穩(wěn)定性。
3. 可擴(kuò)展性：Gemini具有三個(gè)不同體量的模型，可以根據(jù)不同任務(wù)需求進(jìn)行選擇和擴(kuò)展。

價(jià)格：

關(guān)于Google Gemini大模型的具體價(jià)格，目前尚未有公開(kāi)信息?？紤]到Google通常將其AI技術(shù)通過(guò)Google Cloud AI平臺(tái)提供服務(wù)，預(yù)計(jì)其價(jià)格會(huì)根據(jù)使用量、模型大小和所需計(jì)算資源等因素進(jìn)行計(jì)費(fèi)。具體價(jià)格需要參考Google Cloud的官方定價(jià)頁(yè)面或聯(lián)系銷(xiāo)售代表獲取。

整體而言，該大模型的英文效果不錯(cuò)，不支持中文。

10. 對(duì)比分析總結(jié)

1）百度文心大模型

• 優(yōu)勢(shì)：語(yǔ)言大模型技術(shù)領(lǐng)先，中文處理能力強(qiáng)，有豐富的應(yīng)用場(chǎng)景和生態(tài)。
• 劣勢(shì)：對(duì)硬件要求較高，部署和運(yùn)維成本較高。
• 產(chǎn)品性能：高性能的自然語(yǔ)言處理能力。
• 擅長(zhǎng)領(lǐng)域：語(yǔ)言生成、語(yǔ)言理解、機(jī)器翻譯等。
• 接入方式：API接入，支持多種編程語(yǔ)言。
• 使用成本：中等。

2）百川大模型

• 優(yōu)勢(shì)：模型規(guī)模大，能夠處理大規(guī)模的文本數(shù)據(jù)和復(fù)雜場(chǎng)景。
• 劣勢(shì)部署和運(yùn)維成本較高，對(duì)硬件資源要求嚴(yán)格。
• 產(chǎn)品性能：高性能的自然語(yǔ)言處理和文本生成能力。
• 擅長(zhǎng)領(lǐng)域：文本摘要、內(nèi)容生成等。
• 接入方式：API接入，支持多種編程語(yǔ)言。
• 使用成本：中等。

3）Minimax

• 優(yōu)勢(shì)：技術(shù)實(shí)力雄厚，致力于開(kāi)發(fā)AI解決方案，具有廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景和生態(tài)。
• 劣勢(shì)：對(duì)硬件要求較高，部署和運(yùn)維成本較高。
• 產(chǎn)品性能：高性能的自然語(yǔ)言處理能力。
• 擅長(zhǎng)領(lǐng)域：語(yǔ)言生成、語(yǔ)言理解、機(jī)器翻譯等。
• 接入方式：API接入，支持多種編程語(yǔ)言。
• 使用成本：中等。

4）阿里通義

• 優(yōu)勢(shì)：有著強(qiáng)大的云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施，大模型定制化程度高，性能穩(wěn)定。
• 劣勢(shì)：與外部生態(tài)的連接不夠豐富，應(yīng)用場(chǎng)景有限。
• 產(chǎn)品性能：高性能的自然語(yǔ)言處理和圖像處理能力。
• 擅長(zhǎng)領(lǐng)域：智能客服、智能推薦等。
• 接入方式：API接入，支持多種編程語(yǔ)言。
• 使用成本：中等。

5）訊飛星火

• 優(yōu)勢(shì)：語(yǔ)音識(shí)別與生成技術(shù)領(lǐng)先，語(yǔ)音大模型應(yīng)用廣泛。
• 劣勢(shì)：語(yǔ)言大模型技術(shù)相對(duì)較弱，對(duì)文本長(zhǎng)度和領(lǐng)域有一定的限制。
• 產(chǎn)品性能：高性能的語(yǔ)音識(shí)別和生成能力。
• 擅長(zhǎng)領(lǐng)域：語(yǔ)音交互、語(yǔ)音轉(zhuǎn)換等。
• 接入方式：API接入，支持多種編程語(yǔ)言。
• 使用成本：較高。

6）OpenAI

• 優(yōu)勢(shì)：在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域具有很高的聲譽(yù)和技術(shù)實(shí)力，有廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景和生態(tài)。
• 劣勢(shì)：對(duì)硬件要求較高，部署和運(yùn)維成本較高。
• 產(chǎn)品性能：高性能的自然語(yǔ)言處理能力。
• 擅長(zhǎng)領(lǐng)域：語(yǔ)言生成、語(yǔ)言理解、機(jī)器翻譯等。
• 接入方式：API接入，支持多種編程語(yǔ)言。
• 使用成本：較高。

五、大模型橫向?qū)Ρ葴y(cè)試

1. 翻譯文章功能測(cè)試

專(zhuān)家審核結(jié)果：

邀請(qǐng)行業(yè)知名英文編輯老師查看翻譯質(zhì)量的結(jié)論。

看了4家翻譯，每家都有錯(cuò)。具體問(wèn)題如下：

1）專(zhuān)有公司名都是錯(cuò)的，都是按照字面翻。這是非特別訓(xùn)練的數(shù)據(jù)的基本共同問(wèn)題。

2）文字的基本語(yǔ)法是正確的。

但是不能達(dá)到專(zhuān)業(yè)新聞寫(xiě)作的提供解釋性?xún)?nèi)容的要求。特別是百川的好些。

3）4個(gè)翻譯中，百川大模型中準(zhǔn)確性最高，百度文心和訊飛星火并列。最差是OpenAI，把“盛美上?！弊g為中芯國(guó)際的“SMIC”。

文中涉及的公司名，標(biāo)準(zhǔn)處理如下：

• 中科共芯 (剛注冊(cè)，還沒(méi)有官網(wǎng)，用漢語(yǔ)拼音可以)
• 盛美上海 ACM Research
• 拓荊科技 Picotech
• 中科飛測(cè) Skyverse
• 微導(dǎo)納米 Leadmicro

2. 通用問(wèn)題測(cè)試

以下是10個(gè)通用的問(wèn)題，它們覆蓋了不同的主題和領(lǐng)域，旨在幫助您測(cè)試大模型的語(yǔ)言能力：

這些問(wèn)題旨在評(píng)估大模型在不同主題和領(lǐng)域內(nèi)的知識(shí)理解、分析能力和語(yǔ)言表達(dá)水平。通過(guò)這些問(wèn)題，您可以對(duì)大模型的語(yǔ)言能力進(jìn)行全面而有效的測(cè)試。

問(wèn)題1：什么是人工智能？請(qǐng)簡(jiǎn)述其發(fā)展歷程和當(dāng)前應(yīng)用領(lǐng)域。

測(cè)試結(jié)果如下：

問(wèn)題2：環(huán)境保護(hù)對(duì)于可持續(xù)發(fā)展為何重要？請(qǐng)談?wù)勀目捶ā?/strong>