语言大模型(LLM)盘点

最新推荐文章于 2025-07-29 21:31:10 发布
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分类专栏： 人工智能 文章标签： 人工智能 LLM Grok 大模型 聊天机器人 GPT
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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

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参考资料

https://artificialanalysis.ai/leaderboards/models

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1、什么是大型语言模型？大模型是一种使用海量参数和数据进行预训练的深度学习模型,可以在多个领域和任务中展现出强大的泛化能力和自监督学习能力。下面列举一系列大模型，及建设方。2、2025年国内AI大模型排行榜第一名：DeepSeekDeepSeek是杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司推出，他是使用数据蒸馏技术，得到更为精炼、有用的数据。由知名私募巨头幻方量化孕育而生，专注于开发先进的大语言模型（LLM）和相关技术。三大模型。
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LLM（Large Language Model，大语言模型）是一种基于“Transformer”神经网络架构、通过海量文本数据训练出来的人工智能模型。它能理解、生成、翻译、总结和对话，像人一样处理自然语言。代表性产品有OpenAI的GPT系列、Google的BERT、Meta的LLaMA等。LLM就像“超级大脑”，能读懂人类的语言，还能写文章、答题、写代码，甚至和你聊天。它的“知识”来自于互联网上成千上万本书、网页和对话。LLM正以前所未有的速度改变我们的生活和工作方式。
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LLM(Large Language Model, 大型语言模型)是指那些规模庞大、参数数量众多的深度神经网络模型，用于理解和生成自然语言文本。在自然语言处理（NLP）领域有着广泛的应用，因其强大的语言理解和生成能力，能够处理各种复杂的文本任务，包括但不限于翻译、问答、文本摘要、对话、文本分类、情感分析、代码生成、创作辅助等。LLM主要基于Transformer架构，该架构由Vaswani等人在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出。
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大语言模型（LLM）用于理解和生成自然语言和编程语言的人工智能模型。它可以帮助完成适用程度和成本效率不同的各种任务。本文通过测试来自同一基础模型的多个独立模型，以找到最佳的大语言模型。这一技术领域发展迅猛，尽管本文已尽可能保持时效性，也还是需要读者随时关注最新发布的模型，根据成本效益判断该模型是否更佳。官方网站：https://openai.com/图片来源：Unsplash。
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07-23 1794
AI（人工智能）是使机器具备类人思考和解决问题能力的技术，其核心是Transformer神经网络模型（如GPT）。大模型应用结合传统编程实现记忆等复杂功能，应用开发技术包括Prompt问答、微调、Agent调用和RAG（外挂知识库），适用于客服、医疗、办公自动化等场景。AI通过数据训练掌握语言规律，处理模糊性问题，与传统程序互补形成强大应用。
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拒绝AI玄学，只聊真技术▲
07-26 2540
RoPE通过几何旋转的统一框架，实现了位置编码的相对性、可逆性与外推性的平衡，成为大模型位置感知的基石技术。跨模态统一：N维李群框架支撑视频、3D点云位置建模动态频率学习：替代预设θbaseθbase​，实现任务自适应编码鲁棒性增强：融合FoPE思想抵抗深层频谱损坏RoPE的本质是将位置关系映射为复数空间的旋转群——它不仅是Transformer的“位置感知器”，更是AI理解时空的数学透镜。当旋转矩阵的维度从文本扩展到图像、视频乃至物理世界，位置编码的数学之美正在重构AI对世界的认知方式。
大模型盘点
03-21
<think>好的，我需要处理用户关于大规模机器学习模型及其应用的问题。首先，用户希望得到一份综述和应用场景的总结。我需要确保内容结构清晰，符合他们提到的系统级指令，比如正确使用LaTeX格式，生成相关问题，并添加引用标识。 首先，我应该回顾一下用户提供的引用资料，看看哪些部分可以引用到回答中。引用[3]提到了垂直模型部署和大模型的训练挑战，引用[4]讨论了CVQA模型的结构，这可能对应用场景有帮助。引用[2]提到模型可解释性和使用学生模型，虽然主要关于可解释性，但可能在大规模模型的优化中也有应用。引用[1]关于模型持久化，可能与部署相关。 接下来，我需要确定回答的结构。用户要求结构清晰，逐步解决问题。可能分为几个部分：定义与特点、主流模型、应用场景、挑战与未来方向，最后生成相关问题。 在定义部分，需要说明大规模模型的特点，比如参数数量、计算需求，可能引用垂直部署的问题（引用[3]）。主流模型可能包括Transformer、BERT、GPT系列、ResNet等。这里需要确保模型名称用LaTeX格式，比如$BERT$，不过根据示例，模型名可能不需要公式，但如果有数学部分，比如Transformer中的自注意力机制，需要用$...$。例如，自注意力机制的计算公式可以写成$Attention(Q,K,V) = softmax(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}})V$，但需要检查是否正确。 应用场景部分，可以包括NLP、CV、多模态等。例如，CVQA模型（引用[4]）属于计算机视觉与NLP结合的应用。需要确保每个应用场景有对应的引用，比如在生成文本部分引用[4]，在模型优化部分引用[3]。 挑战与未来方向部分，可以讨论计算资源、可解释性（引用[2]）、部署优化（引用[3]）等。这里需要自然地将引用标识添加到段落末尾，例如在讨论模型压缩时提到引用[3]。 然后生成相关问题，需要确保问题与内容相关，可能包括模型优化、应用案例、挑战等。例如，如何解决大规模模型的计算资源问题？结合引用[3]中的垂直训练方向。 需要注意所有数学内容正确使用LaTeX，例如Transformer中的自注意力公式是否正确，可能需要确认矩阵乘法符号是否正确使用$QK^T$。同时，独立公式需要用$$...$$，比如自注意力机制可能需要独立成行，但如果是行内解释，可能用$...$即可。需要根据情况判断。 最后检查引用是否正确，每个引用标记是否在相应内容的末尾，且与提供的引用资料相关。例如，在讨论模型部署时引用[3]，在图像描述生成引用[4]，模型可解释性引用[2]，模型持久化引用[1]。 可能还需要补充一些其他主流模型，比如扩散模型（如Stable Diffusion），或者MoE模型，确保覆盖全面。同时，应用场景部分需要具体举例，比如GPT-4用于智能客服，ResNet用于医疗影像分析，这样更具体。 现在需要组织这些内容，确保符合格式要求，正确使用引用，语法正确，并且用中文回答。最后生成相关问题，确保问题与内容相关，并且有足够的覆盖面。</think>### 大规模机器学习模型综述及应用场景 #### 一、大规模机器学习模型的定义与特点 大规模机器学习模型通常指参数量超过千万甚至千亿级别的深度学习模型，例如$GPT-4$（参数量约1.8万亿）、$PaLM$（参数量5400亿）等。其核心特点包括： 1. **高计算需求**：需依赖分布式训练框架（如TensorFlow、PyTorch）和多节点GPU/TPU集群[^3]。 2. **数据驱动**：依赖海量标注或非标注数据进行预训练，例如$BERT$基于大规模语料库学习上下文表示。 3. **通用性增强**：通过预训练-微调范式，同一模型可适应多种下游任务，如文本生成、图像分类等[^4]。 #### 二、主流大规模模型分类 1. **自然语言处理（NLP）模型** - **Transformer架构**：基于自注意力机制$Attention(Q,K,V) = softmax\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V$，支持并行化计算。 - **大语言模型（LLM）**：如$GPT$系列、$LaMDA$，擅长文本生成与对话任务[^1]。 2. **计算机视觉（CV）模型** - **卷积神经网络（CNN）**：如$ResNet$、$EfficientNet$，用于图像分类与目标检测。 - **视觉-语言多模态模型**：如$CLIP$、$DALL·E$，实现跨模态推理[^4]。 3. **混合专家模型（MoE）** 如$Switch Transformer$，通过动态路由机制将输入分配给不同的子网络（专家），提升模型容量和训练效率。 #### 三、典型应用场景 1. **智能内容生成** - **文本生成**：$GPT-4$用于自动写作、代码生成。 - **图像生成**：$Stable Diffusion$生成高质量艺术图像。 2. **行业智能化** - **医疗**：$ResNet$辅助医学影像分析，如肿瘤检测。 - **金融**：$BERT$优化风险预测模型，提升信用评估精度[^2]。 3. **多模态交互** - **智能助手**：$ChatGPT$结合语音识别与自然语言理解，实现人机对话。 - **自动驾驶**：$Vision Transformer$处理多传感器数据，优化路径规划[^3]。 #### 四、挑战与未来方向 1. **计算资源限制** 模型参数增长导致训练成本剧增，需探索模型压缩（如知识蒸馏）与垂直分布式训练。 2. **可解释性与安全** 黑盒模型决策过程难以追溯，需结合可解释性方法（如LIME、SHAP）提升透明度。 3. **低碳化训练** 研究低精度训练（FP16/INT8）与动态稀疏计算，减少能耗。
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