國家互聯網辦公室于8月最新披露的數據顯示，截至目前，已成功通過國家級備案的人工智能大模型數量達到了令人矚目的188家 。此外，地方網信部門也積極行動，登記在冊的AI大模型數量達到了26家。
本文羅列了大模型完整清單、常用大模型的特點以及國內大模型發展趨勢。文末附完整清單下載鏈接。點個贊吧~這展現了大模型領域的快速發展，造就了百家爭鳴的景象。如下介紹常用的大模型及其優缺點：
1. 百度——文心一言特點與技術：文心一言是百度推出的知識增強型對話語言模型，擁有千億級參數量，在知識問答、創意生成等任務上表現出色。它具備跨模態、跨語言的深度語義理解與生成能力。優點：能夠聽懂復雜提示詞，勝任代碼理解與調試任務，支持圖像生成和處理、語音合成與識別、視頻數據處理等。缺點：在某些特定領域的專業性上可能需要進一步提升。擅長應用場景：搜索問答、內容創作生成、智能辦公、客戶服務、教育等。特點與技術：星火大模型是科大訊飛推出的AI大模型，支持對話、寫作、編程等功能，還能提供語音交互方式。它具備跨語言、跨領域的知識理解和推理能力。擅長應用場景：知識學習與內容創作、科研任務、數學問題解決、代碼生成與調試、多模態交互（如圖片描述、音頻視頻生成）等。特點與技術：通義千問是阿里達摩院推出的大模型，擁有千億參數，可用于智能問答、知識檢索、文案創作等場景。它具備多輪對話、文案創作、邏輯推理、多模態理解、多語言支持等核心能力。優點：強大的靈活性和適應性，支持長文本輸入，降價后性價比極高。擅長應用場景：金融、醫療、教育、物流等多個行業，作為AI輔助工具提升工作效率和智能化水平。特點與技術：豆包是字節跳動為創作者打造的AI助手，支持視頻腳本撰寫、文案生成、營銷策劃等。它具備聊天機器人、寫作助手、英語學習助手等功能。優點：價格極低，企業市場定價具有競爭力，預置了英語學習助手和寫作助手兩個功能。擅長應用場景：知識問答、文本生成、語言翻譯、邏輯推理、對話交流等。特點與技術：智譜清言是智譜華章自研的AI大模型，融合海量知識，可用于商業分析、決策輔助、客戶服務等領域。它基于萬億字符的文本與代碼預訓練，采用有監督微調技術。缺點：可能在某些特定行業的適應性上需要進一步提升。擅長應用場景：工作、學習和日常生活，為用戶提供智能化服務。特點與技術：騰訊混元是騰訊AI Lab自研的大規模預訓練生成語言模型，擅長開放域聊天、內容創作、知識問答等。它基于Transformer架構，擁有萬億級別參數。優點：接入微信搜一搜、搜狗搜索等搜索引擎，提供個性化智能體創建體驗。擅長應用場景：支持多格式文檔解析、AI頭像、口語陪練、超能翻譯等。特點與技術：商量SenseChat是商湯科技推出的多模態對話交互平臺，利用視覺、語言等技術，提供沉浸式人機交互體驗。它具備卓越的自然語言處理能力、多輪對話與超長文本理解能力等。優點：全面性與領先性、易用性與便捷性，持續進化與學習、靈活性與適應性。缺點：可能在高負載或復雜場景下的穩定性上需要加強。擅長應用場景：智能助手與日常生活、客戶服務與咨詢、教育學習、媒體與娛樂、編程與開發等。特點與技術：天工AI是昆侖萬維在AI領域的旗艦產品，以其強大的核心能力和廣泛的應用場景著稱。它采用MoE專家混合模型架構，響應速度快，訓練及推理效率高。特點與技術：百川大模型由前搜狗公司CEO王小川創立，發布了Baichuan-7B、Baichuan-13B兩款開源可免費商用的中文大模型。它在多個權威評測榜單均名列前茅。優點：技術領先、高效穩定、開放開源、靈活定制、持續迭代。擅長應用場景：知識問答、文本創作，多語言支持，上下文處理和與搜索引擎深度融合。特點與技術：360安全大模型以AI安全為核心，推出了以AI安全為核心的大模型安全解決方案，為企業構建合規、可信、可靠的大模型服務。它由攻擊檢測、運營處置、追蹤溯源、知識管理、數據保護、代碼安全等六大專家子模型組成。優點：覆蓋安全領域的多個場景，如安全情報分析、威脅檢測與研判、應急處置等，滿足不同企業的安全需求。缺點：可能在特定領域的專業性和深度上仍有提升空間。擅長應用場景：安全情報分析、威脅檢測與研判、應急處置等。除了上述大模型外，還有一些有潛力的大模型值得關注，如：華為云——盤古大模型：華為基于Transformer架構打造的超大規模人工智能模型，具有萬億級別參數，可以在圖像、語音、自然語言處理等領域進行應用。小米——MiLM-6B：小米的自然語言處理模型，具有高度的可擴展性和靈活性，能夠處理大規模數據和復雜任務。中科院自動化研究所的紫東太初：紫東太初是一款跨模態通用人工智能平臺，參數達到千億級別，支持視覺、文本、語音等多種模態，并基于全棧國產化基礎軟硬件平臺建立。紫東太初已在多個行業實現廣泛應用落地，如文本創作、醫療、物流、政務等。Minimax的ABAB大模型：Minimax憑借自研實力，推出了包含多個模態（如文本到視覺、文本到語音、文本到文本）的基礎模型架構，并成功推出了自研通用大模型“ABAB”，展現了其在多模態處理方面的潛力。月之暗面: 核心產品是基于千億大模型的chatbot——Kimi Chat。該產品自發布之初就明確了“長文本”、“自研閉源”、“toC”等特色標簽，支持超長無損上下文處理，體現了其在大模型技術上的突破。
近年來，國內大模型行業發展迅猛，已成為人工智能領域的熱點。根據多個權威報告和數據顯示，大模型在金融、醫療、智能制造等多個領域均實現了應用落地。未來可期。金融行業：金融行業因其數字化程度高、商業化應用場景潛在價值高等優勢，成為大模型落地應用的重要領域。多家金融機構利用大模型進行投資決策、風險管理等，顯著提高了業務效率和準確性。醫療領域：在醫療領域，大模型通過訓練醫療影像數據，提高了疾病診斷的準確性和效率。同時，大模型還被用于輔助制定個性化治療方案，為患者提供更加精準的治療建議。智能制造：在智能制造領域，大模型通過實時監控和分析生產數據，優化生產流程和提高生產效率。例如，盤古大模型在鋼鐵行業的應用，顯著降低了生產調整時間，提高了預測精度和鋼板成材率。工業軟件：多家上市公司如鼎捷軟件、京東方、科大訊飛等已拓展大模型在工業領域的應用，工業大模型正逐步從小規模商業應用向規模化復制和推廣階段邁進。全產業鏈覆蓋：我國擁有龐大的產業規模，涵蓋聯合國產業分類中的全部工業門類，為大模型的落地提供了肥沃土壤。政策支持：政府持續出臺相關政策措施，支持大模型行業的發展，為大模型的研發和應用提供了有力保障。技術創新：國內企業在大模型技術上不斷創新，推出了多款具有競爭力的產品，如百度文心一言、阿里通義大模型、科大訊飛星火認知大模型等。場景多樣化：大模型的應用場景不斷拓展，從當前的業務類場景向決策管理場景深入，應用于更多行業和領域。技術門檻高：大模型的研發、訓練和優化需要巨大的計算資源和專業人才，技術門檻較高。數據隱私和安全：大模型在處理大量數據時，如何保障數據隱私和安全成為亟待解決的問題。數據泄露、隱私侵犯以及模型被惡意利用的風險都需要行業內外共同關注和解決。模型可解釋性不足：盡管大模型在性能上表現優異，但其內部機制復雜，決策過程難以被人類理解和解釋，這在一定程度上限制了其在一些高風險領域的應用。高額成本：大模型的訓練和推理過程需要消耗大量的計算資源，導致高能耗和成本。高昂的投入成本限制了大模型的廣泛應用。認知不足與預期過高：市場對大模型行業應用的認知存在不足或預期過高的現象，這對大模型的實際應用落地造成了一定的阻礙。隨著技術的不斷進步和數據的不斷積累，國內大模型行業將迎來更加廣闊的發展前景。技術創新持續：企業和科研機構將加大投入，推動大模型技術的持續創新和發展，提升模型性能和應用場景。產業鏈協同發展：上下游企業將加強合作，共同推動大模型行業的發展，形成完整的產業鏈生態體系。政策支持加強：政府將繼續出臺相關政策措施，支持大模型行業的發展，為大模型的研發和應用提供更加有利的環境。應用場景拓展：大模型的應用場景將不斷拓展，從當前領域向更多行業和領域滲透，為經濟社會發展做出更大貢獻。大模型清單下載：https://www.cac.gov.cn/2024-04/02/c_1713729983803145.htm
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