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:
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自回归模型(Decoder‑only)
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仅用解码器生成文本,典型代表 GPT 系列
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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
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自编码器模型(Encoder‑only)
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仅用编码器理解文本,代表 BERT 系列
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优势:自然语言理解、文本分类、匹配等任务表现优秀
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序列到序列模型(Encoder‑Decoder)
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同时具备编码和解码模块,代表 T5、GLM 系列
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优势:翻译、摘要、生成式问答等需要双向理解与生成的场景
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二、国际阵营·标杆大模型
1. OpenAI(GPT 系列)
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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)
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GPT-4o:支持多模态输入,开启“全能代理”时代
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Sora:文本到视频的生成式模型
2. Google
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BERT / LaMDA:Transformer 和对话模型的开山鼻祖
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PaLM-E:多模态场景下的融合式大模型
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Bard 系列:面向消费级对话应用
3. Meta(前 Facebook)
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LLaMA 系列(LLaMA2、LLaMA3):开源自回归模型,社区活跃
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SEER:自监督视觉模型
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data2vec:统一多模态自监督框架
厂商 | 代表产品 | 简介 |
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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 |
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
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混元系列:NLP 对话「腾讯元宝」、智能体「腾讯元气」
2. 百度
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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
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通义系列:对话「通义千问」、电商场景定制化能力
4. 字节跳动
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豆包:以轻量化接入为特色的对话模型
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扣子:面向智能体的执行层框架
5. 清华智谱
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智谱系列:开源对话「智谱清言」、强调国产化自主可控
6. 华为
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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
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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
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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
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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
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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
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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