中文大模型混战：DeepSeek、GLM、文心一言终极对比

从学术研究到商业落地，各大厂商和机构纷纷亮出“杀手锏”。在这场混战中，DeepSeek（深度求索）、GLM（智谱AI）、文心一言（百度）无疑是最受关注的选手。本文将从技术架构、性能表现、应用场景、开源生态四大维度，带你一探究竟！

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一、技术架构：底层逻辑的较量

1. DeepSeek

   • 基于MoE（Mixture of Experts）架构，支持动态扩展模型规模，擅长处理长文本和复杂推理任务。
   • 训练数据覆盖多语言，但对中文语境优化显著，尤其在代码生成、数学解题等领域表现亮眼。
   • 近期推出的DeepSeek-V2大幅降低推理成本，号称“千亿参数仅需1元/百万tokens”。

2. GLM

   • 清华大学团队打造的通用预训练框架，支持“填空式”生成和双向注意力机制，兼顾生成与理解能力。
   • GLM-4版本引入多模态支持，支持超长上下文（128K tokens），在学术文献解析、逻辑推理任务中表现突出。

3. 文心一言

   • 百度基于ERNIE 3.0架构，深度融合知识图谱与搜索数据，中文领域知识覆盖最全。
   • 特色在于插件生态（如联网搜索、数据分析），商业化落地成熟，适合企业级需求。

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二、性能实测：谁的中文能力更强？