语言大模型(LLM)盘点


大语言模型(LLM,Large Language Model)是近年来自然语言处理(NLP)领域的重要技术突破,它可以基于大量的数据进行训练,从而生成高质量的文本、回答问题、进行对话等。这里对全球各个大厂公司的大模型进行盘点梳理。

排名靠前的模型

排名截止时间为2025-03-11

智能程度输出速度响应速度上下文窗口
GPT-o3-mini 得分66DeepSeek R1 Distill Qwen 1.5B 383 token/sCommand-R (Mar '24) 0.15sMiniMax-Text-01 4m
GTP-o1 得分63Nova Micro 324 token/sAya Expanse 32B 0.16sGemini 2.0 Pro Experimental 2m
DeepSeek-R1 得分60Gemini 1.5 Flash(May) 312 token/sAya Expanse 8B 0.17sGemini 1.5 Pro (sep) 2m

国内外模型系列

OpenAI GPT系列

OpenAI的GPT(Generative Pre-trained Transformer)模型是基于Transformer架构的自然语言处理(NLP)模型,旨在通过大规模的预训练和微调,生成符合上下文的自然语言文本。GPT系列的核心目标是使计算机能够理解和生成自然语言。

DeepSeek系列

DeepSeek系列大模型源自中国深度求索(DeepSeek Inc.)团队的大规模预训练语言模型,以其高效推理、多模态融合及对垂直领域的深度优化而著称。该模型旨在通过技术创新,打破Scaling law,追求“轻量级参数,卓越性能”的完美平衡,同时摆脱对大算力的过度依赖,为复杂任务提供一站式解决方案。

QwQ系列

阿里巴巴的千问模型(Tongyi Qianwen)由阿里巴巴达摩院推出的一款具有强大中文理解与生成能力的大语言模型。它是阿里巴巴在大语言模型领域的核心产品之一,专注于自然语言处理(NLP)任务,尤其在中文语境下展现出色的能力。千问模型不仅仅局限于文本生成,还广泛应用于企业和消费者场景中的智能对话、智能客服、知识管理等多种应用。

Claude系列

Claude系列模型是美国人工智能初创公司Anthropic发布的大型语言模型家族,拥有高级推理、视觉分析、代码生成、多语言处理、多模态等能力,该模型对标ChatGPT、Gemini等产品。2023年3月15日,Anthropic正式发布Claude的最初版本,并开始不断升级迭代,同年7月,Claude 2正式发布,同年11月Claude 2.1正式发布,次年3月4日Claude 3系列正式发布。根据Anthropic官方,Claude 3系列旗舰模型Opus在本科和研究生水平的知识、数学和复杂任务理解方面均超过GPT-4和Gemini 1.0 Ultra。

Gemini系列

Gemini是一款由Google DeepMind(谷歌母公司Alphabet下设立的人工智能实验室)于2023年12月6日发布的人工智能模型,可同时识别文本、图像、音频、视频和代码五种类型信息,还可以理解并生成主流编程语言如Python、Java、C++的高质量代码,并拥有全面的安全性评估。首个版本为Gemini 1.0,包括三个不同体量的模型:用于处理高度复杂任务的Gemini Ultra、用于处理多个任务的Gemini Nano和用于处理"终端上设备的特定任务"的Gemini Pro。

LLama系列

LLaMA是元宇宙平台公司(Meta)公开发布的产品。2023年7月,Meta公司发布了人工智能模型LLaMA 2的开源商用版本,意味着大模型应用进入了“免费时代”,初创公司也能够以低廉的价格来创建类似ChatGPT这样的聊天机器人,2024年7月23日Meta发布LLAMA 3.1 405B开源人工智能模型。

Grok系列

Grok是一个人工智能助理,马斯克旗下xAI团队发布其首个AI大模型产品。2024年1月24日,马斯克xAI团队发布首个AI大模型Grok 1.5;8月xAI发布了一款新的聊天机器人Grok-2;Grok可供X用户使用,并由xAI最先进的大语言模型(LLM)提供支持。

Mixtral系列

‌Mixtral‌是一种具有开放权重的高质量稀疏专家混合模型(Sparse Mixture of Experts, MoE),由Mistral AI公司开发。Mixtral在大多数基准测试中都优于Llama 2 70B,推理速度提高了6倍,并且在成本/性能权衡方面表现出色‌。

详细模型版本列表

在这里插入图片描述

参考资料

https://artificialanalysis.ai/leaderboards/models

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