IDC最新报告，7大维度11家大模型厂商比拼，唯一全优是谁？

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原创最新推荐文章于 2026-06-03 13:01:23 发布 649 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

华为大咖说 | 企业应用AI大模型的“道、法、术”—— 法：场景篇这里其实我们给AI类的投资留了个buffer，就是“3年期ROI”，核心是因为AI大模型的应用太新了，能够上线即巅峰的场景又太少，大部分场景上线以后都不能直接形成价值，需要持续地喂养和优化，因此我们希望资源和人力的投入可以在中期形成真正的业务价值。我们太多场景喜欢用“提效xx%”，年年做，年年提，挤挤总会有，这个游戏很容易玩儿，但是坏处是在业务侧很难形成真正的压力和动力，Nice to have，不做也无所谓，这样的后果就是战略资源被消耗掉了。智能化的基础是数字化，业务数字化的程度，决定了AI能不能落地。阅读详情

如果考试题太简单，学渣也能拿一百昏。在 AI 圈，我们应该拿怎样的「试卷」来检验一直处于流量 C 位的大模型的真实水平？是高考题吗？当然不是！

也有些人认为，在各种 Benchmark 榜单上，谁排第一谁最强。

其实并非如此，有时候，越「权威」的榜单就越容易被策略性刷榜。

因此，模型的「强」不能只是在某个 Benchmark 上排名第一，而是要在多个维度上都很能打。

近日，全球领先的国际数据公司（IDC）最新发布的大模型实测报告《中国大模型市场主流产品评估，2024》从基础能力到应用能力 7 大维度对 11 家大模型厂商的 16 款市场主流产品进行实测。

报告显示，百度文心大模型整体竞争力位于领先水平，产品能力处于第一梯队，是唯一一家在 7 大维度上均为优势厂商的企业。文心一言、文心一格在问答理解类、推理类、创作表达类、数学类、代码类等基础能力，toC 通用场景类、toB 特定行业类等应用能力等 7 大维度均具备领先优势。其他评测厂商中，阿里获 6 项优势维度，OpenAI GPT-4 和商汤分获 5 项。

IDC《中国大模型市场主流产品评估，2024》

要知道这份实测报告不同于以往的评测榜单：

首先，IDC 成立了专门的产品测试团队、邀请外部专家团队，在审核委员会的监督下，保证了评估结果的真实度。

其次，测试的全面性。在 IDC 列出的厂商里，有很多我们熟悉的公司，国外厂商如 OpenAI；国内厂商包括阿里、商汤、科大讯飞、百川、智谱、昆仑万维等 11 家大模型厂商的 16 款产品参与了本次评估。从这可以看出，IDC 集结的这批模型中，可谓是高手云集，想要在这当中拔得头筹，没有两把刷子是不可能占据一席之地的。

除了涵盖众多厂商，IDC 测试题目也涵盖方方面面，分为基础能力和应用能力两个大类共 7 个维度：基础能力包括问答理解类、推理类、创作表达类、数学类、代码类；应用能力主要包含 toC 通用场景类和 toB 特定行业类，每一类单独计分。

IDC 题目类型

7 项维度，主流大模型全面大比武

过去一年，说 AI 领域是「百模大战」一点也不为过。特别是国内，从科技巨头到创业公司都推出了自己的大模型产品。

此次 IDC，就对业内知名的主流基础大模型产品进行了评比。

从 IDC 报告的结果来看，百度文心一言 4.0、文心一格以及 OpenAI 、阿里、商汤、科大讯飞发布的大模型产品位于第一梯队；紧随其后的是百川、智谱、昆仑万维位于第二梯队；联汇、云知声、云从科技暂列第三梯队。

细分来看，在 IDC 评测的 7 个维度上，百度文心大模型在每一项指标上都被列为优势厂商，没有短板，可以说是一位全能选手。其他厂商的大模型均未拿到全优，在一个或多个方面存在短板。阿里获得 6 项优势维度排名第二，OpenAI GPT-4 和商汤获得 5 项优势排名第三。举例来说，排名靠前的 OpenAI 以及阿里在数学类题目上不及百度，商汤在 toC 通用场景类题目上落选。

从实际的模型效果和迭代速度来看，文心大模型在文档 / 长文能力、检索增强、创作智能体等技术和产品创新上比较可圈可点。

拆解基础能力

IDC 咨询发布的基础大模型产品实测结果

百度、GPT-4、阿里、商汤在问答理解类被列为优势厂商。这类题目主要考察模型理解和回答人类问题的能力，IDC 从常识、专业知识、多语言、多模态、角色扮演 + 多轮对话、安全陷阱进行考察。

在安全陷阱这个细分维度，只有百度文心大模型入选。我们推测，这是因为百度在大模型安全问题上进行了全面的研究，确保服务安全。一直以来围绕大模型讨论最多的就是安全和隐私，IDC 的结果表明当前安全陷阱问题仅有少数产品能够识别地较好，需要进一步的优化。

如今大模型的发展方向朝着多模态前进，不但要求大模型在文本上表现良好，在图像、语音等多个方面也要拿出成绩。百度在多模态和角色扮演 + 多轮对话上也表现优异。

推理类题目主要考察大模型基于已知信息推出新结论的思维方式。百度在归纳推理、类比推理两项指标上入选优势厂商。归纳和类比推理通常涉及抽象和高级思维能力，这就需要模型在进行推理时，应能处理并整合来自不同源的信息，包括直接数据和推断出的隐含信息，从而确保模型推理的准确性。

随着生成式 AI 的快速发展，创作表达成为大模型一较高下的赛道。一篇文章只写了开头不知该如何续写、不会起标题…… 这时大模型都能帮你完成。我们以文本风格迁移为例，这项任务要求模型必须准确理解原始文本的内容和意图，这是风格转换的基础。模型需要识别和理解不同的写作风格，这要求模型能够区分例如学术文本、商业报告、新闻报道或口语等不同类型的语言风格。模型在理解原文内容和目标风格的基础上，生成的文本需要保持一致性和连贯性等等。这些都对大模型背后的技术提出了很高的要求。

这一维度的比较结果表明百度在内容创作、生成质量和速度等方面展现出优势，这将在数字内容市场中具有更强的竞争力。

从 IDC 的测试来看，国产大模型在问题解答、推理和创作表达上的成熟度在逐步升高。但在数学和代码这两个基础能力维度上得分率整体较低。

一直以来，大模型被划分为数学上的「差等生」。在数学任务上，大模型不仅需要逻辑推理能力，还需要对问题有很好的解析和理解、抽象出各个问题的逻辑关系，最后给出准确的答案。IDC 报告显示，百度大模型在数学类任务上体现出较强的体系化思维、逻辑思维和抽象思维能力。

代码能力是评估大模型理解、逻辑、推理、生成等综合能力的体现，其已成为程序员辅助编程的必备助手。在代码类所有 6 个细分维度中，百度均入围优势厂商，在代码生成、编程翻译、代码补全、代码纠错等多个方面表现优异。

应用能力评估

除了基础能力，IDC 还对大模型的应用能力进行了全方位测评，主要包括两个方面：面向普通用户服务 ToC，以及面向企业用户服务 ToB。

在 ToC 类场景下，入选的厂商非常少，但百度在这两项指标上均入选。评测结果显示，百度文心大模型、GPT-4 等在搜索、写邮件、文生表图等办公场景下具备优势，此外文心大模型在衣食住行、生活服务、闲聊创意等生活助手场景中被选为优势厂商。

在 toB 特定行业类任务上，文心大模型已经在金融、法律、科研等多个行业落地。GPT-4 在工业、零售电商等落地较好。

技术是通用大模型立身之本

许多人都是从 2022 年底 ChatGPT 发布之后才听过大模型一词。

但其实 ChatGPT 这类大模型产品的爆火背后是 NLP 领域多年技术积累的结果，而这个过程中国科技公司如百度等也从未缺席。

例如，百度早在 2019 年 3 月，就发布了文心大模型 1.0 版，现已升级到文心大模型 4.0 版，实现了基础模型的全面升级，在理解、生成、逻辑和记忆能力上都有着显著提升。

这些提升靠什么做到的？主要是百度在芯片、框架、模型和应用上的全栈布局，尤其是飞桨深度学习平台和文心大模型的联合优化。

具体来说，在训练方面，百度采用块状稀疏掩码注意力计算、超长序列分片并行、灵活批次虚拟流水并行、并行计算与通信深度联合优化等技术，提高模型整体训练效率和性能；在推理部署方面，百度创新了 INT4 无损量化加速、注意力机制协同优化、精调模型集约化部署、异构多芯混部推理等技术，在模型精度、推理性能、部署成本等方面均取得了较好成果。

相比 2023 年文心一言发布时，文心大模型训练效率提升到当时的 5.1 倍，推理性能提升到 105 倍。

反映到用户数据上，2024 百度 Create AI 开发者大会的最新数据显示，文心一言累计用户规模已达 2 亿，日均调用量也达到了 2 亿。

增效降本的实际应用

大模型不仅掀起了一场 AI 技术变革，还在一定程度上重塑了我们的生产和生活方式，提高了生产力。

在大模型应用落地过程中，效果、效率和成本都很重要，我们需要从实际应用的场景需求出发，选择最适合的模型。从研发侧来说，需要持续不断进行高效、低成本的模型生产；在应用侧，则需要充分发挥按需调度的原则，利用任务需求的不同设计多模型的组合推理机制。

在 IDC 评测报告中，我们可以看到百度文心大模型在 toC 和 toB 应用场景中均有出色表现。这源于百度在大模型应用落地中的两个关键考量：一方面是高效低成本的模型生产；另一方面是多模型推理。

高效低成本模型生产方面，百度研制了大小模型协同的训练机制，可以有效进行知识继承，高效生产高质量小模型，也可以利用小模型实现对比增强，帮助大模型的训练。同时，建设了种子模型矩阵，数据提质与增强机制，以及从预训练、精调对齐、模型压缩到推理部署的配套工具链。高效低成本模型生产机制，助力应用速度更快、成本更低、效果更好。

多模型推理方面，百度研发了基于反馈学习的端到端多模型推理技术，构建了智能路由模型，进行端到端反馈学习，充分发挥不同模型处理不同任务的能力，达到效果、效率和成本的最佳平衡。

基于上述两方面的设计，文心大模型已经发展出基础模型应用、智能体模式应用、多模态应用等多种创新应用模式，真正地把大模型能力转化成了生产力的提升。

例如在行业落地上，百度智能云推出千帆大模型平台，以一站式企业级大模型开发及服务运行平台服务大众。2024 年 5 月底，百度宣布文心大模型的两款主力模型 ERNIE Speed、ERNIE Lite 免费。截至目前，包括国家电网、浦发银行、中国航天、吉利、长安汽车、泰康保险、TCL、上海辞书出版社、荣耀、三星、蔚来汽车、南方电网、山东港、汽车之家、毕马威等都成为百度文心大模型的用户和合作伙伴。文心大模型已经拥有中国最广泛的产业落地规模。

结语

除了 IDC 这份报告，我们也关注到文心大模型和文心一言在近期多个评测的不俗表现。

不久之前，清华的《SuperBench 大模型综合能力评测报告》共评测了 14 个海内外具有代表性的模型，结果显示文心一言 4.0 表现亮眼，作为国内头部模型，与国际一流模型水平接近。

沙利文发布的《2024 年中国大模型能力评测》报告显示百度文心一言稳居国产大模型首位，拿下了数理科学、语言能力、道德责任、行业能力及综合能力等五大评测维度的四项第一。

回顾从 2012 年开始的深度学习革命，百度就一直看重 AI 技术的发展与应用。一直到这波大模型浪潮，百度率先推出国产大模型产品，并不断迭代技术、推进落地应用。而经过一年半的「百模大战」，大模型进入了拼落地应用的阶段。这个过程中，百度大模型的生成质量、生成速度与使用成本也许会成为这场战争的胜负手。