国内AI大模型已近168个，哪个更有前途？

先揭示几个常见的认知误区：

• 技术指标维度‌

训练数据量大的模型必然碾压小数据集模型吗？

支持多模态的模型必定比单一模态模型更具竞争力吗？‌

推理速度快的模型就比精度优先的模型更实用吗？

• 应用场景维度‌

通用型大模型必然优于垂直领域专用模型吗？

能通过图灵测试的模型就代表商业价值更高吗？‌

具备情感交互能力的模型比纯功能型模型更有发展空间吗？‌

• 行业生态维度****‌

获得资本追捧的项目必然代表技术先进性吗？

绑定头部企业的技术路线就比独立开发者生态更可靠吗？‌

符合当前监管框架的模型架构就代表长期合规性吗？

168个国产大模型，都是什么来头？

1785年，瓦特成功改良蒸汽机，突破传统水力与人力限制，推动工厂生产体系取代手工业作坊，人类正式迈入机械化主导的蒸汽时代。

19世纪70年代，电力技术与内燃机革新催生第二次工业革命，标准化流水线生产模式使人类进入能源驱动规模化发展的电气时代。

20世纪70年代后，半导体技术与计算机科学突破开启数字化浪潮，互联网重构全球信息交互方式，人类社会步入实时互联的数字文明阶段。

当前，以深度学习算法为核心的人工智能技术持续迭代，大型语言模型如GPT系列与GLM系列突破自然语言处理瓶颈，正在重塑知识生产、数据分析与决策逻辑，它引发的生产力变革深度与广度已经可以比肩蒸汽动力和电力革命，预示着智能化社会形态的加速成型‌。

自2017年起步阶段起，国内科研院所与科技企业便以“板凳甘坐十年冷”的定力，在算法优化、算力突破、数据治理等核心领域持续深耕。

历经八载春秋的厚积薄发，我国人工智能大模型已形成涵盖基础层、技术层、应用层的完整生态体系，最新数据显示本土AI大模型研发主体已突破168家！

在这场无声的科技竞速中，既涌现出对标国际顶尖水平的通用大模型，也诞生了聚焦医疗、教育、金融等垂直领域的专业化产品。

正如北斗卫星织就天网、高铁网络重构时空般，这些创新成果正在重塑产业格局，其发展轨迹印证着“科技强则国家强”的深刻命题。科研人员以“十年磨一剑”的恒心突破技术壁垒，用智慧之火点燃了数字时代的复兴之光。

当前人工智能生态体系已形成三大模型矩阵：24个通用模型覆盖智能制造、金融风控、智慧城市等基础领域；40个垂直模型深耕科研探索、医疗辅助诊断、政务智能审批、公共安全预警等专业场景；其余模型聚焦商业服务领域。

值得关注的是开源阵营中，智谱AI与清华大学KEG实验室联合研发的ChatGLM、百川智能推出的Baichuan2等标杆项目，正加速技术民主化进程。

当我们从科幻畅想转向真实对话，从表层交互深入神经网络架构，大模型已演变为人类认知的体外延伸。

虽当前国内AI发展仍处初级阶段，但技术演进路线已清晰可见。随着行业应用深化，大模型算法工程师成为职场新贵，相关岗位呈现爆发式增长态势。

去年大模型算法工程师的平均月薪已超 4w，今年 AI 大模型相关岗位需求增长超 300%，现在正是程序员和产品经理等技术相关人才入局的最佳时机。

对于希望把握AI时代机遇的从业者，建议系统化学习大模型技术体系。以智能文档解析、多模态数据处理为代表的实战课程，快速提升职场竞争力。

开源大模型一定比闭源的有前途吗？

如何评价一个AI大模型“有没有发展”“好不好”，就躲不掉“开源”和“闭源”两条发展路径。

我国当前主流大模型体系呈现双轨并行的发展态势，技术架构层以自主创新模型为核心驱动，应用生态层则强调场景化服务能力的深度适配。

通用开源模型通过扩展汉字编码集与优化中文语料配比实现语义理解精度的提升，典型代表如ChatGLM系列在中文语境下展现出接近人类水平的交互能力‌。

这类模型依托高性能GPU集群即可完成部署，其开源特性既降低了企业技术准入门槛，也便于开发者进行参数微调和功能扩展‌。

在工程实践层面，大模型的实际推理效果与理论指标仍存在动态偏差，需持续迭代语料清洗算法优化语义理解精度。

具身智能领域的前沿探索已开始整合感知-决策闭环技术，通过环境交互实现动态学习优化，这种多模态融合趋势正在重构人机协作的边界。

部分领先架构在智慧法院、智慧检务等公共服务场景的应用，验证了基石模型作为数字技术市场“看门人”的底层支撑价值。

当前大模型技术发展呈现出显著的垂直领域深耕趋势，国内168个大模型中约85%采用开源架构二次开发模式，其中基于Llama系列的开源生态尤为活跃。

Llama2系列通过引入RMSNorm层标准化、SwiGLU激活函数等技术革新，将训练数据量提升40%并扩展至2万亿token规模，其7B至70B的多梯度参数架构为行业应用提供了灵活选择。

在金融风险预测、医疗影像分析等垂直场景中，部分优化模型通过融合强化学习框架，在F1值等核心指标上已接近GPT-4水平，其中代码生成任务的准确率较通用模型提升27%。

开源社区的协同创新机制使企业可基于LLaMA架构调整注意力机制、扩展多语言词表，形成差异化竞争优势，这种技术路径使国内大模型在6个重点行业的渗透率突破43%。

‌当前我国人工智能领域的发展格局中，服务型商业大模型占据主流地位，典型代表包括百度文心、讯飞星火等通用大模型。

这类闭源模型通过API接口或云服务平台向用户提供智能化服务，其商业模式既包含基础的交互功能订阅收费，也涵盖金融、医疗、教育等垂直领域的定制化解决方案。

头部企业通过算法优化与场景深耕形成竞争壁垒，例如在智能客服、内容生成等高频应用场景中持续迭代服务能力。

开源技术的突破正在重塑行业生态，以Llama2为代表的可商用开源模型展现出惊人的性价比优势。通过参数蒸馏、量化压缩等技术手段，中小型开源模型能够以十分之一的训练成本实现近似GPT-3.5级别的性能表现。

低秩自适应（LoRA）等创新方法更使得企业可在有限算力条件下完成模型微调，这种技术民主化趋势正在动摇传统闭源模式的垄断地位。

但开源并非万能——模型安全性、知识产权保护及商业变现路径等现实问题，仍是决定技术路线成败的关键维度‌。

参数量大的模型一定就比小模型有前途吗？

前段时间，微软一篇论文中提及ChatGPT的参数量仅为20B（200亿），而非此前广泛推测的100B以上，引发行业热议。

尽管该论文后续因“参数信息未经证实”而被撤回，但撤稿声明并未直接否认参数量的准确性，而是强调数据源引用存在疏漏。

这一争议反映出参数量并非评价大模型的唯一标尺，其技术维度、商业应用潜力及伦理责任等综合因素更为关键。

从技术维度看，模型的深度学习架构、训练数据质量及算力资源分配直接影响其性能上限。

例如，有观点认为即便参数量缩减，通过剪枝、量化等优化手段仍可保持模型效能，这挑战了传统“参数规模决定论”的固有认知。

另一方面，商业应用层面需考量模型的实际落地成本与效率，参数精简可能为部署和迭代提供更高灵活性；伦理责任

则涉及数据隐私、算法偏见等长期议题，这些因素共同构成大模型发展的多维评价体系。

从应用视角观察，大模型厂商是否构建起具有战略前瞻性的技术迭代路径与商业生态闭环，直接关联着其商业生命周期的可持续性。

厂商选择的垂直赛道能否深度适配行业数字化转型的核心需求，在特定场景中实现算法优势与产业痛点的精准匹配，并通过差异化服务构建竞争壁垒，将成为其拓展市场份额的决定性因素。

而市场对于解决方案的接受度、付费意愿及规模化落地能力，最终会作为检验商业模式有效性的终极试金石‌。

人类文明正站在一个前所未有的十字路口——机器伦理与合规已成为悬在科技穹顶之上的达摩克利斯剑。

当DeepSeek等AI模型以惊人性价比突破技术壁垒时，其算法决策中潜藏的价值取向正在重塑社会运行法则：某些模型在自动驾驶的"电车难题"中展现出对人本主义的坚守，而另一些则在舆情操控中暴露出工具理性的冰冷。

这种分野源于开发者是否将《阿西莫夫机器人三定律》的古老智慧注入代码底层，或是仅将伦理条款当作应付监管的装饰性文本。

当某些系统通过"联邦学习"收集用户数据时，其隐私保护承诺往往在商业利益面前如同沙堡般脆弱，这让人不禁想起冷冻舱里苏醒的最后一个人类面对执行程序的机器人时，那种裹挟着希望破灭的复杂神情。

或许正如霍金预言的悖论——我们既需要像中国科技企业般在角斗场式的竞争中锤炼出坚不可摧的伦理框架，又要时刻警醒不要让《终结者》的末日预言在算法失控中照进现实‌。

而对于非投资市场及终端用户的业内人士来说，评价一个大模型的是非功过则更以数据和实践见真章。

‌榜单排名高的大模型一定更有前途吗？

其实，内网也早已流传着一份针对于中文通用大模型的综合性测评基准（SuperCLUE），月度更新。

根据SuperCLUE最新一期（2023.07）中文通用大模型榜单排名显示，目前排在前三位的分别是来自百度的文心一言（v2.2.0），来自智谱的ChatGLM-130B，以及来自科大讯飞的讯飞星火（v1.5）

当然，榜单仅供参考。毕竟某厂“喜欢给自己飞小红花”的名声过于昭著。

对于用户来说，开源/闭源，语料库的偏向性，应用赛道的数据需求等等问题太多了。面对着一个还没有蓄满水的鱼塘，从哪片浅滩挖蛤蜊，就是非常见仁见智的事情。

某AI大厂的架构师就曾经私下说，他们在开发自己的应用模型时，把C-Eval排行靠前的几家都试了一下，效果不好说，某个炒的比较热的模型甚至很意外的崩了。

虽然他总是嚷嚷着公司抠没钱自己开源，但好处是也让他挖掘到了一些物美价廉的小LLM，发现实际体验感反而不错。

因此，排名不能完全代表“有前途”，投得热也代表不了“有前途”，甚至广泛意义上对话的人数量够多….好吧，在某种程度上来说可以代表它或许比较有前途。

但在2026年高质量语库即将耗尽的预告下，人工喂养也将不再成为强壮大模型的重要决定因素。就当下来说，哪个模型使用感更好，就押宝在哪个模型，无脑傻白甜，最香。

AI大模型涌现元年，资本巨头联合科技大佬们开始一场“诸神之战”，不断扩展数据池，升级硬核算力。高昂的成本，意味着绝对高门槛。

不只如此，AI 2.0的创业者们要玩得起，技术要求也跃升了一个档次。据悉，能够把基础模型打造成工程化产品的公司，在一两百个大模型中，用两只手就数的过来。

也正是因为如此，招兵买马是头等大事，毕竟国内主导深度学习框架和AI框架的高手寥寥可数。

而我们流浪在这一波跨时代，跨世代，甚至跨越人类文明历史的科技变革浪潮中，能做的，只有随之进化，成为超级个体。

随着我们一步一步对人工智能的开发和了解，从科幻作品中的描摹，到第一次尝试对话的新奇接触，到深入大模型的底层架构，掌握它，训练它，将大模型作为自己在物理态存在之外的，前人永远无法想象的智慧之触，只用了短短几十年。

这些触角最后汇聚在数据的终点，终将可以拨开我们科技未来的层层迷雾。正如现在，虽然对于中国的人工智能来说仍然是路漫漫其修远兮，但我们正慢慢走出这混沌而曲折的序章，奔向光明的前途之路。

那么，如何系统的去学习大模型LLM？

作为一名深耕行业的资深大模型算法工程师，我经常会收到一些评论和私信，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？我自学没有方向怎么办？这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！这些问题啊，也不是三言两语啊就能讲明白的。

所以我综合了大模型的所有知识点，给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢，我就曾放空大脑，以一个大模型小白的角度去重新解析它，采用基础知识和实战项目相结合的教学方式，历时3个月，终于完成了这样的课程，让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。

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我们这套大模型资料呢，会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。

👉①.基础篇👈

基础篇里面包括了Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程，带你学习大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念，用最易懂的方式带你入门大模型。

👉②.进阶篇👈

接下来是进阶篇，你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署，学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合，学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。

👉③.实战篇👈

实战篇会手把手带着大家练习企业级的落地项目（已脱敏），比如RAG医疗问答系统、Agent智能电商客服系统、数字人项目实战、教育行业智能助教等等，从而帮助大家更好的应对大模型时代的挑战。

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