AI大模型:开启智能新纪元:是什么、能做什么、将走向何方?

多客科技

作者：微信文章
2024年全球大模型融资超1800亿，多模态成主流方向，中美性能差距缩至1.7%，国产模型以1/8成本逼近GPT-4o。AI Agent崛起，智能体协作协议加速应用落地，未来五年市场规模增速或达36%。


为突破Transformer算法结构计算复杂度高、训练推理成本高昂、多模态处理能力不足等局限，近年来MoE、多模态模型、Diffusion模型等算法架构得以重视，剪枝、稀疏、蒸馏等推理优化技术应运而生。目前，AI Agent正成为大模型应用热点方向之一，用于智能体之间通信协作的协议，比如MCP、A2A，逐渐兴起。2024年全球大模型融资超1,800亿人民币，60%资金流向应用层；应用落地呈现“微笑曲线”，多模态成主流方向。金融、医疗渗透率超50%，同时应用集中于高附加值环节，如研发设计+营销服务。全球范围内，2024年大模型市场规模超280亿美元，未来五年复合增速或达到36.23%，2028年有望超过1,000亿美元。中美模型性能差从2024年1月的9.26%缩至2025年2月的1.70%，国产模型如DeepSeek-V3以1/8成本逼近GPT-4o。国内形成“互联网巨头+创业六小强”格局，百度文心、阿里通义深耕中文场景，智谱GLM、DeepSeek开源模型下载量超2亿次，推动AI平权。中国信息通信研究院监测数据显示，目前全球人工智能企业超3.5万家，我国人工智能企业超5100家，全球占比约15%，产业规模持续壮大，形成覆盖基础底座、行业应用的完整产业体系。此外，全球人工智能独角兽企业271家，中国71家，全球占比约26%。


中国信息通信研究院院长余晓晖表示，今年以来基础大模型的迭代速度加快，新的技术路线蓄势待发，展现出了迈向通用人工智能的巨大潜力，我国人工智能技术化产业发展有望迎来新的突破。初步形成了领军企业带动、独角兽崛起、专精特新生根、初创企业涌现的良好发展局面。上市企业和独角兽企业是推动我国人工智能产业发展的重要引擎。目前，我国人工智能上市企业超过300家，其人工智能的相关收入占我国人工智能产业总体规模的七成左右。人工智能独角兽的创新领域广泛分布，目前排名前五的包括大模型、自动驾驶、智能机器人、商业智能应用、智算芯片等。


余晓晖表示，我国人工智能产业不断壮大，新技术、新应用、新业态不断涌现，成为推动经济社会高质量发展的重要引擎。目前已开始研究人工智能产业规模的测算方法，初步构建了相应的指标体系，并启动了标准的制订工作，相关的标准已经正式立项。人工智能大模型（简称“大模型”）是指由人工神经网络构建的一类具有大量参数的人工智能模型。人工智能大模型是近十年来兴起的新兴概念。其通常先通过自监督学习或半监督学习在海量数据上进行预训练，然后通过指令微调和人类对齐等方法进一步优化其性能和能力。大模型具有参数量大、训练数据大、计算资源大等特点，拥有解决通用任务、遵循人类指令、进行复杂推理等能力。


人工智能大模型的主要类别包括：大语言模型、视觉大模型、多模态大模型以及基础科学大模型等。目前，大模型已在多个领域得到广泛应用，包括搜索引擎、智能体、相关垂直产业及基础科学等领域，推动了各行业的智能化发展。截至2025年6月底，中国在用算力中心机架总规模达1085万标准机架，智能算力规模达788百亿亿次/秒；已发布1509个大模型，在全球位居前列。人工智能大模型通常是指由人工神经网络构建的一类具有大量参数的人工智能模型。大模型通常通过自监督学习或半监督学习在大量数据上进行训练。最初，大模型主要指大语言模型（Large Language Models, LLM）。随着技术的发展，逐渐扩展出了视觉大模型、多模态大模型以及基础科学大模型等概念。大模型是一个新兴概念，截止目前并没有绝对权威的定义。因此，大模型所需要具有的最小参数规模也没有一个严格的标准。目前，大模型通常是指参数规模达到百亿、千亿甚至万亿的模型。此外，人们也习惯性的将经过大规模数据预训练（显著多于传统预训练模型所需要的训练数据）的数十亿参数级别的模型也可以称之为大模型，如LLaMA-2 7B等。


大模型起源于语言模型。上世纪末，IBM的对齐模型 [1]开创了统计语言建模的先河。2001年，在3亿个词语上训练的基于平滑的n-gram模型达到了当时的先进水平 [2]。此后，随着互联网的普及，研究人员开始构建大规模的网络语料库，用于训练统计语言模型。到了2009年，统计语言模型已经作为主要方法被应用在大多数自然语言处理任务中 。2012年左右，神经网络开始被应用于语言建模。2016年，谷歌（Google）将其翻译服务转换为神经机器翻译，其模型为深度LSTM网络。2017年，谷歌在NeurIPS会议上提出了Transformer模型架构，这是现代人工智能大模型的基石。2018年，谷歌提出BERT预训练模型，其迅速成为自然语言处理领域及其他众多领域的主流模型。BERT采用了仅包含编码器的Transformer架构。同年，OpenAI发布了基于Transformer解码器架构的GPT-1。


ChatGPT为啥这么机智？2019和2020年，OpenAI继续推出GPT-2、GPT-3系列，引起领域内广泛关注。2022年，OpenAI推出面向消费者的ChatGPT，引发公众和媒体热议。2023年，GPT-4问世，并因其优秀的性能和多模态能力受到学界、业界和社会的高度关注。2024年，OpenAI发布了推理模型GPT-o1，它会在回应指令前生成一长串的思维链，这项思维链技术极大地增强了推理能力。2025年1月，DeepSeek发布671亿参数的开源模型DeepSeek R1。DeepSeek R1的性能与OpenAI 的GPT-o1相当，但成本远远低于闭源的o1模型，震撼了全球科技界。


自2020年以来，大模型同时开始拓展至其他模态。2020年，谷歌公司提出Vision Transformer（ViT） [模型，将Transformer架构引入视觉领域。2021年，OpenAI于发布了CLIP模型 ，将图像和文本进行联合训练，实现了大模型中跨模态的信息对齐。2024年，OpenAI发布Sora，支持直接从文字提示词生成视频，引起社会广泛关注。基础科学大模型的快速发展开始于2020年。该年，AlphaFold2 以图网络破解蛋白质折叠难题。2022年，华为盘古气象大模型 是首个精度超过传统数值预报方法的AI模型，速度相比传统数值预报提速10000倍以上。2023年DeepMind发布材料发现模型GNoME ，两周内发现220万种晶体结构；同年浦江实验室"风乌" 模型实现0.09°全球气象预报，超越传统数值模型。基础科学大模型对基础科学研究产生了巨大的推动作用。


AI大模型，或称人工智能大模型，可以理解为一种经过海量数据“投喂”和深度学习算法训练而成的巨型神经网络模型。这些模型之大，不仅体现在其动辄数十亿甚至上万亿的参数规模，更在于其强大的学习和泛化能力。如果将传统的人工智能模型比作在特定领域学有所长的专才，那么AI大模型则更像是知识渊博、触类旁通的通才。
AI大模型通过对互联网级别的文本、图像、代码等数据的学习，掌握了语言的规律、世界的知识，甚至具备了一定的推理和创造能力。这种“预训练+微调”的学习范式，使得大模型能够像人一样，在掌握了通用知识的基础上，通过少量特定领域的知识进行微调，就能快速适应并胜任各种复杂的任务，例如撰写邮件、翻译文档、编写代码、分析数据，乃至进行多模态的交互。正是这种强大的通用性和适应性，让人工智能大模型成为了推动新一轮AI革命的核心引擎。


① DeepSeek

推荐指数：★★★★★

DeepSeek是由国内顶尖的AI公司深度求索开发的开源大模型。自诞生以来，DeepSeek就以其卓越的性能和持续的创新能力，在全球AI领域引起了广泛关注。DeepSeek V3更是凭借其创新的混合专家（MoE）架构，在保持模型高效运行的同时，将参数规模推向了新的高度，展现了中国在人工智能大模型领域的雄厚实力。

功能特色：

DeepSeek模型最显著的特点之一是在代码和数学推理方面表现出色。它能够理解并生成高质量的代码，帮助开发者提升编程效率，解决复杂的技术难题。同时，其强大的逻辑推理能力使其在处理数学问题、进行数据分析时也游刃有余。DeepSeek V3的MoE架构，使其在处理每个输入时，仅激活一部分专家网络，从而在拥有巨大参数量的同时，保持了较低的计算成本和更快的响应速度，为大规模部署和应用提供了可能。


DeepSeek

② Qwen（通义千问）

通义千问（Qwen）是阿里自主研发的超大规模语言模型。作为国内最早布局并持续投入研发的大模型之一，通义千问家族已经发展成为一个包含多种参数规模、覆盖多种模态的完整体系。从最初的语言模型，到如今能够处理文本、图像、音频、视频的通义千问2.5，其能力的边界在不断拓宽，致力于成为一个能听、能看、能说、能理解、能创作的全能型AI助手。

通义千问的核心优势在于其全面的多模态处理能力。它不仅仅局限于文本的理解和生成，更能够解析复杂的图片内容，理解视频画面的动态变化，甚至能够进行跨模态的创作。例如，你可以让它根据一张风景图片生成一首诗，或者将一段会议录音快速整理成文字纪要。此外，通义千问在中文语言的理解和生成上有着天然的优势，能够更精准地捕捉中文语境下的细微差别，生成更符合中国人表达习惯的内容，这使其在处理中文任务时表现得尤为出色。



③ GPT

提及AI大模型，GPT是绕不开的名字。由OpenAI开发的GPT，可以说是引领了本轮AI大模型浪潮的先驱。从最初的GPT-1到如今强大的GPT-5，每一次迭代都带来了性能上的巨大飞跃，不断刷新着人们对AI能力的认知。GPT的成功，不仅在于其强大的技术实力，更在于它向世界展示了AI大模型巨大的应用潜力和商业价值。

GPT模型以其卓越的自然语言处理能力和强大的通用性而闻名。无论是进行流畅自然的对话、撰写逻辑严谨的文章，还是进行富有创意的文本生成，GPT都能展现出令人惊叹的表现。最新的GPT-5更是具备了实时多模态交互的能力，能够像人类一样通过语音、图像和文本进行无缝的交流，极大地提升了人机交互的自然度和效率。其强大的逻辑推理和知识整合能力，使其在各类专业和学术基准测试中都取得了顶尖的成绩，成为了衡量其他大模型能力的重要标杆。



④ Mistral AI

推荐指数：★★★★☆

Mistral AI是来自法国的人工智能初创公司，以其高效且强大的开源大模型而闻名于世。Mistral模型采用了创新的稀疏混合专家（MoE）架构，在保持卓越性能的同时，显著降低了计算成本和资源消耗。这家欧洲AI公司凭借其技术实力和开源理念，迅速在全球AI领域崭露头角，成为与美国科技巨头竞争的重要力量。

Mistral模型最突出的特点是其出色的性价比和多语言能力。Mistral 7B虽然只有70亿参数，但在多项基准测试中的表现甚至超越了参数量更大的模型，展现了其高效的架构设计。Mistral Large则具备流畅的多语言处理能力，特别是在英语、法语、西班牙语、德语和意大利语方面表现卓越，能够深刻理解这些语言的语法和文化背景。

除此之外，Mistral在代码生成、数学推理和逻辑分析方面也表现出色，其开源的特性使得开发者能够自由地进行定制和优化，为AI技术的普及和创新提供了强有力的支持。



⑤ Gemini

Gemini是Google倾力打造的下一代多模态AI大模型。作为Google在AI领域的代表产品，Gemini从设计之初就原生支持多模态，旨在无缝地理解、操作和组合文本、代码、图像、音频和视频等多种类型的信息。Google希望通过Gemini，将最前沿的AI能力整合到其庞大的产品生态中，为全球数十亿用户带来更智能、更便捷的体验。

Gemini最大的亮点在于其原生的多模态能力。与许多先训练语言模型再添加其他模态能力的技术路径不同，Gemini从一开始就使用多模态数据进行训练，这使其在跨模态的理解和推理上具有天然的优势。无论是分析图表数据、解读视频内容，还是根据手绘草图生成代码，Gemini都能展现出强大的能力。Gemini根据能力和规模分为Ultra、Pro和Flash等不同版本，以适应从大型数据中心到移动设备等不同场景的需求，展现了Google在AI技术落地应用上的深思熟虑。



⑥ LLaMA

LLaMA（Large Language Model Meta AI）是由Meta推出的开源大模型。Meta将LLaMA开源，极大地推动了全球AI大模型技术的研究和发展，催生了无数基于LLaMA的创新应用和定制化模型。通过开放模型权重，Meta构建了一个庞大而活跃的开发者社区，共同探索AI大模型的未来。



LLaMA的核心特色在于其开源和高效。尽管参数规模相对一些闭源的巨型模型要小，但LLaMA在性能上却表现得异常出色，能够在更少的计算资源下达到甚至超越许多更大模型的水平。这种高效性使其更易于被中小型企业和研究机构部署和微调，从而降低了使用先进AI技术的门槛。最新的Llama 3在推理、代码生成和指令遵循等方面都展现了顶级的性能，被认为是目前最强大的开源大模型之一，为AI的普及和民主化做出了重要贡献。



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