2万字大模型调研：横向对比文心一言、百川、Minimax、通义千问、讯飞星火、ChatGPT
一、引言 1. 调研目的与意义2万字、47张图表、对6大模型进行了测评和体验。本文注重产品使用感受、实际应用场景与效果测评，让你轻松掌握各大模型的优劣与特色，助你全面理解各大模型的真实表现，快来看看吧。
2023年之后，国内外多个大模型的相继发布和升级，进一步推动了全球AI竞赛的白热化，并对社会各行业产生深远影响。
中国的大模型包括百度的文心一言（ERNIE系列）、阿里云的通义千问、Minimax系列模型、科大讯飞的讯飞星火以及美国OpenAI研发的ChatGPT等。这些模型凭借其强大的语言理解和生成能力，在文本创作、智能问答、知识检索、商业文案生成等诸多场景中展现出了巨大潜力。
本次调研旨在为企业选择一款合适的大模型产品，其目的和意义如下：
了解市场上的大模型产品及其供应商，分析各家产品的优缺点和适用场景。评估各家大模型产品的性能指标，为企业提供参考依据。了解大模型产品的部署、接入成本和定制化开发等技术支持和服务，确保企业能够顺利实施和应用。
通过调研，为公司推荐适合的大模型产品，提高AI产品稳定性和效果表现。
2. 调研背景与现状
目前我们正在合作的AI，以及我们正在使用的的大模型产品。从实践的角度来看，都存在产品稳定性不够、产品效果不佳，以及供应商服务响应不太及时的问题。
经过团队的沟通，现需要调研新的大模型产品，以寻找现有的产品的替换品或补充品，已保证的稳定运行，及高质量的输出表现。
AI的服务问题示例：
3. 调研范围与限制
1）调研范围
主要集中在国内的大模型厂商，以及openAI的接口测试能力。因为政策原因，对其他更多的外国厂商不进行调研和测试。
调研的版本，仅限于当前厂商能提供的对外开放的版本，大概率是最新版。
调研的维度：主要选取和对比各家大模型的优劣势、产品性能、擅长领域、接入方式、使用成本、是否支持微调等。
2）调研限制
因为篇幅和个人能力有限，对大模型的技术原理、训练方法、模型架构不做深入的研究和分析，感兴趣的伙伴，可以寻找其他更加专业的作者的文章阅读。
调研主要是通过产品和用户视角进行，比较注重上层表现效果，调研内容仅供参考。
调研的主要方式是通过官网产品的C端体验进行，形式非权威且不正式，调研思路仅提供一种可能性启发，结果仅供参考。
二、企业需求分析 1. 接入大模型的主要原因分析
1）提高生产效率：通过大模型技术，企业可以自动化处理大量数据，提高生产效率，降低成本。例如：
- 舆情项目的文章分析和分类处理；
- 智能写作；
- 自动撰写新闻稿。
2）提升客户体验：大模型技术可以帮助企业更好地理解客户需求，提供更加个性化的服务和产品，提升客户体验。例如：
- 文章阅读和AI解读；
- 产业的数据分析；
- *网的资讯自动化、机器人化等。
3）创新业务模式：大模型技术可以推动企业创新业务模式，为企业创造新的增长点。例如：
- 针对*产业的相关资讯的智能化咨询；
- 相关资讯智能推荐；
- *产业专业内容、数据解读、研报解读等。
应用场景：自然语言处理、文章分析、内容识别和分类、智能推荐、数据分析。
功能需求：自然语言对话、智能摘要、文章解读、文档阅读、推荐算法、行业模型微调。
性能需求：
- 如响应速度快，有专属的客服团队，日常工作中能及时响应；
- 并发处理能力稍强，大于30QPS；
- 稳定性要好，系统故障和奔溃率要低于0.05%；
- 安全性要强，符合国内的政策法规，经过备案，对敏感词有过滤，对用户输入有识别和违禁词的拦截；
- 支持可扩展性，支持微调。
成本预算：年成本不高于120w。
服务与支持：考察供应商的售后服务体系，包括技术支持、培训服务、升级维护等。
技术路线与未来发展：考虑产品是否符合行业发展趋势，能否满足企业未来一段时间内的发展需求。
3. 大模型选型原则与标准
基于以上需求，*在选择大模型产品时应该遵循以下原则与标准：
- 性能：产品的性能要稳定可靠，能够高效地处理大量数据，满足企业的业务需求。
- 易用性：产品的操作要简单易懂，不需要过多的技术门槛，方便企业快速上手。
- 可扩展性：产品要具有良好的可扩展性，能够随着企业业务的发展而不断升级和优化。
- 成本：产品的价格要合理，同时要考虑其性价比，避免不必要的浪费。
- 技术支持与服务：产品提供商要具备完善的技术支持和服务体系，能够及时解决企业遇到的问题。
大模型技术，也称为深度学习模型，其发展历程可以追溯到2006年，当时深度学习的概念被提出，并在语音识别、图像处理等领域开始得到应用。随着数据的不断积累和计算能力的提升，深度学习模型逐渐从传统的神经网络演变为更复杂的结构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和Transformer等。
其中，Transformer结构在大模型中得到了广泛应用，尤其是在自然语言处理领域。随着预训练语言模型的出现，如GPT系列和BERT等，大模型在自然语言处理任务中取得了显著成果，推动了人工智能技术的进一步发展。
通俗地解释就是：如果电脑是个孩子，那么大模型技术就是他的大脑。一开始，这个孩子不太聪明，后来他通过不断学习，变得越来越聪明。大模型技术就是这样，它通过大量数据的学习，变得越来越“聪明”。这个技术的发展经历了很长时间，现在已经被广泛应用于各种领域。
2. 竞争格局与主要参与者
大模型的竞争格局日趋激烈，全球范围内，众多企业、初创公司和研究机构都在积极投入和研发大模型技术。
1）国内主要大模型企业：
① 百度
百度在人工智能领域有着深厚积累，其研发的大模型包括“文心一言”（ERNIE系列），这是一个预训练语言模型，具有强大的自然语言理解和生成能力。百度利用该模型在搜索、信息流推荐、广告投放、智能写作、对话系统等场景中实现智能化升级，为用户提供更精准和个性化的服务。
② 阿里巴巴
阿里巴巴推出的是“通义千问”大模型，这是基于阿里云构建的大型预训练模型，在电商、金融、物流等多个业务场景发挥了重要作用。例如，它能够优化商品推荐算法，提升客服效率，辅助决策分析，并在文本生成、问答交互等方面提供强大的技术支持。
③ 腾讯
腾讯在AI领域的布局也十分积极，尽管混元大模型还在内测阶段，但预计会在游戏开发、内容生成、社交网络、在线娱乐等多个方面发挥重要作用，以提升用户体验并增强腾讯产品和服务的竞争力。
④ 华为
华为研发了盘古大模型系列，旨在通过先进的深度学习技术推动云计算、物联网、智能终端等领域的技术创新。盘古大模型可应用于华为云服务，赋能行业解决方案，同时也在华为自家的智能手机、智能家居等智能硬件设备上提供了更加智能的功能。
⑤ 字节跳动
字节跳动虽然没有公开具体的大模型名称，但在自然语言处理和推荐系统等领域有深厚的积累和技术实力。其旗下的抖音、今日头条等平台依赖于高度智能的算法和模型，推测正在内部研发或应用大模型来提升内容理解与个性化推荐效果。
⑥ 京东
京东的言犀大模型是专为其电商平台定制的人工智能模型，尤其擅长在智能客服、智能营销和智能供应链管理等方面发挥作用。通过言犀，京东可以高效地处理用户咨询、精准推荐商品以及优化运营策略。
⑦ 科大讯飞
科大讯飞作为中国语音识别和人工智能行业的领军企业之一，推出了星火大模型，这是一种认知智能大模型，集成了多种自然语言处理和机器学习技术。星火大模型在教育、医疗、政务、司法等行业应用场景中广泛使用，尤其是在智能语音合成、语音识别、语义理解和知识图谱构建等方面表现突出。
⑧ 360集团
360集团依托自身在搜索引擎和网络安全领域的优势，推出了360GPT大模型。这款大模型不仅强化了360搜索引擎的智能化程度，还在网络安全防护、威胁情报分析、智能硬件协同等方面展现出强大的功能，有助于提升整体的互联网安全水平及用户体验。
2）国外主要大模型企业