你好，我是郭震
大模型GPT-3.5，2022年11月釋出。
可謂春風化雨，雨後春筍一般。
到現在2024年，國產大模型工信部註冊的，已有幾百家。
國產大模型崛起速度之快，令人驚歎。
在如此之多的大模型裡面，如何選擇好用的，還真是個問題。
結合GPT4o和Claude3.5，加上自身的一定使用，總結了如下12家國產大模型：
下面表格，排名不分先後
各自產品對應的logo如下：
文字版介紹：
1 百度：推出了“文心一言”大模型，具備強大的自然語言處理能力，廣泛應用於搜尋、對話等領域。
2 阿里巴巴：釋出了“通義千問”大模型，支援多種語言理解和生成任務，應用於電商、雲計算等場景。
3 騰訊：研發了“混元”大模型，強調多模態融合，應用於社交、遊戲等領域。
4 華為：推出了“盤古”大模型，專注於自然語言處理和計算機視覺，應用於雲服務和智慧裝置。
5 科大訊飛：釋出了“星火認知”大模型，強調語音識別和自然語言理解，廣泛應用於教育和辦公領域。
6 商湯科技：推出了“日日新”大模型，專注於計算機視覺和多模態融合，應用於安防和自動駕駛等領域。
7 智譜AI：研發了“GLM-4”大模型，具備強大的語言理解和生成能力，應用於科研和教育領域。
8 字節跳動：推出了“豆包”大模型，應用於內容創作和推薦系統。
9 360公司：釋出了“360智腦”大模型，強調安全性和資訊檢索，應用於搜尋和安全領域。
10 崑崙萬維：天工AI，雙千億級大語言模型，國內首個AI搜尋產品“天工AI搜尋”。
11 快手：推出了“可靈AI”大模型，應用於短影片內容創作和推薦。
12 月之暗面科技：研發了“Kimi”大模型，專注於對話式服務和智慧助手。
看到這裡的老鐵，可能會有問題，哪家最強呢？
就要看如何評價一個大模型的能力，有三個最重要的指標。
一般來說，衡量指標有三個：第一：文字生成能力；第二：任務推理能力；第三：通用和泛化能力。
文字生成能力：文字生成能力指模型在自然語言生成中的流暢性、語義相關性和多樣性。常用評估方法包括困惑度（Perplexity）、BLEU和ROUGE等指標。
推理能力：推理能力反映模型在邏輯推導、知識應用和因果推理任務中的表現。強推理能力使模型能夠理解上下文並完成複雜問題的解答。
泛化能力：泛化能力體現模型在未見過的資料或任務上的適應性。優秀的泛化能力意味著模型能跨領域、跨語言和多模態高效工作。
而數學推理能力又是重中之重，它體現了模型的智力水平，推理能力強，才能應對複雜任務。
而咱們平時的需求，主要也是以複雜任務為主，否則我們也不會使用它們，簡單的任務，咱們自己就能做了；重複的任務，咱們寫幾行程式碼，就自動化了。
目前openAI的o1推理能力公認最好的，我詢問了它，給出數學推理能力前三強：
但是它的知識目前只學習到了2023年10月，所以排名只能參考。
為了進一步客觀，我又詢問了數學推理能力很強的Claude3.5 ，它的回答如下：
總結來說，智譜GLM-4，文心一言，通義千問，KIMI，是o1和claude3.5給出的答案。
第一輪篩選過後，我再親測上面上榜四個大模型。
測試方法，選擇一個標準數學資料集，就拿GSM8K吧，先找一道典型題目，逐一詢問它們。
選擇下面這道：
為什麼選擇這道題目呢，因為GPT-4o這道題目都無法給出準確答案。
如下所示，給出答案8，這是錯誤的：
這就熱鬧了，看看國產大模型能否答對。
先提問智譜GLM-4，答案10，回答正確：
再提問文心一言，使用3.5，得到答案是8，回答錯誤。已開通會員的可以試試文心4回答是否正確：
再提問通義千問2.5，結果10，回答正確：
最後提問KIMI，結果8，回答錯誤：
經過第二輪一道題測試，發現回答正確的大模型，剩下兩個，分別是GLM-4、通義千問。
最後一輪測試，選擇一道2024年全國卷數學，找一道我還會的選擇題
我先做了下，答案是B：
先提問GLM-4，回答B，結果正確：
再提問通義千問，回答A，結果錯誤：
順便提問了下GPT-4o，它選了C，又錯了：
經過三輪數學測試，就剩 GLM-4。
國產大模型的智力水平，目前已經有超越GPT-4o的趨勢，讓人驚豔！
期待國產大模型和廠家們再接再厲，不斷突破。
備註：要想得出更加客觀全面的智力水平，請參考基於不同整個資料集、不同推理水平測試維度的全面評價，本測試限於篇幅，只做初步測試。
今年大廠面試，競爭激烈，學校好，技術好，才能佔得先機，學校不好只能加倍強化技術，才會有更多機會。
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