AI|大模型入门(六):GPT→盘古,国内外大模型矩阵速览

大模型产品层出不穷,面对各种声称“最强”的模型,我们该如何快速理清技术路线和核心差异?本文从基础架构出发,带你一站式浏览国内外主流大模型厂商及其代表产品,最后给出个人使用建议,帮你少走弯路。

一、三大技术路线概览

大部分大模型都基于 Transformer 架构,按照编码与解码模块的不同可分为三类:

  1. 自回归模型(Decoder‑only)

    • 仅用解码器生成文本,典型代表 GPT 系列

    • 优势:对话、生成、指令跟随能力强,无需额外微调即可处理多种任务

  2. 自编码器模型(Encoder‑only)

    • 仅用编码器理解文本,代表 BERT 系列

    • 优势:自然语言理解、文本分类、匹配等任务表现优秀

  3. 序列到序列模型(Encoder‑Decoder)

    • 同时具备编码和解码模块,代表 T5、GLM 系列

    • 优势:翻译、摘要、生成式问答等需要双向理解与生成的场景

图片

二、国际阵营·标杆大模型

1. OpenAI(GPT 系列)

  • ChatGPT(GPT-3.5):首个让大众体验到对话大模型威力的产品(2022.11 发布)

  • GPT-4o:支持多模态输入,开启“全能代理”时代

  • Sora:文本到视频的生成式模型

2. Google

  • BERT / LaMDA:Transformer 和对话模型的开山鼻祖

  • PaLM-E:多模态场景下的融合式大模型

  • Bard 系列:面向消费级对话应用

3. Meta(前 Facebook)

  • LLaMA 系列(LLaMA2、LLaMA3):开源自回归模型,社区活跃

  • SEER:自监督视觉模型

  • data2vec:统一多模态自监督框架

厂商

代表产品

简介

OpenAI

ChatGPT(GPT‑3.5)、GPT‑4o(多模态)、Sora(文本生成视频)

推动对话式大模型革命

Google

BERT、LaMDA、PaLM‑E、Bard

Transformer 架构发明者,多模态先锋

Meta

LLaMA2/3、SEER、data2vec

开源自回归模型,社区活跃,跨模态方向布局

三、国货之光·大模型

1. 腾讯

  • 混元系列:NLP 对话「腾讯元宝」、智能体「腾讯元气」

2. 百度

  • 文心系列:对话应用「文心一言」、知识增强检索等多种衍生服务

3. 阿里巴巴

  • 通义系列:对话「通义千问」、电商场景定制化能力

4. 字节跳动

  • 豆包:以轻量化接入为特色的对话模型

  • 扣子:面向智能体的执行层框架

5. 清华智谱

  • 智谱系列:开源对话「智谱清言」、强调国产化自主可控

6. 华为

  • 盘古系列:自研 GPU 芯片+全栈优化,聚焦企业级场景

7. 月之暗面

  • Moonshot 系列:小众创业团队,产品「kimi」以创新应用见长

四、个人选型建议

  1. 追求稳定与生态:首选大厂成熟产品,如 OpenAI GPT、腾讯混元、百度文心

  2. 研究与二次开发:可考虑开源项目(LLaMA、智谱、GLM),便于微调与扩展

  3. 资源与成本:衡量算力与收费策略,选择最符合使用频率和预算的方案

  4. 场景与能力匹配:生成型内容以自回归模型为主;理解型分析可选自编码或 Seq2Seq

[成熟大厂推荐——生态稳定]
   → OpenAI GPT / 腾讯混元 / 百度文心

[开源探索研究 / 定制开发]
   → LLaMA / 智谱 / GLM

[预算导向 / 使用频率]
   → 选择最符合成本/使用需求的 API 或本地部署方案

五、参考链接

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