你好，我是郭震
今天搜尋個人知識庫RAG相關論文時，搜到了一篇最新的文獻《2025年人工智慧指數報告》，以下簡稱“2025報告”：
此報告由斯坦福AI研究中心，著名AI科學家李飛飛領銜釋出，分量很足。所以今天這篇文章，咱們就聊聊此報告傳達的最重要的三個核心觀點。
1 中美AI大模型效能差距
報告一共456頁，其中第4頁列舉了5個最重要的結論。其中第4個結論如下所示，報告指出中美大模型差距已經幾乎抹平：
截圖來自2025報告
有什麼證據可以證明這個結論？
如下折線圖來自2025報告，從2024年1月到2025年2月，從圖中直觀的就能看到，中美大模型差距正在逐步縮小，已經非常接近：
還找到了進一步的證據，2025報告還列舉了當今最重要的（Notable Models) 大模型，其中Google 7個，OpenAI 7個，阿里有6個，如下紅框所示：
圖中看出，入選重要模型（Notable Models)榜單，阿里AI貢獻全球第三！
同時，阿里AI貢獻也是在中國科技公司，排名第一！
報告顯示，阿里入選的6個重要大模型分別為：Qwen-72B、Qwen1.5-72B、Qwen2-72B、Qwen2.5-72B、Qwen2.5-32B、QwQ-32B
下面來分析其中一個大模型，比如阿里最新發布的QwQ-32B模型，引數量雖只有滿血版DeepSeek-R1的5%不到，但是卻有滿血版幾乎相當的效能表現：
5%的引數獲得和滿血DeepSeek-R1差不多的效能，就衝這點，就叫人覺得非常驚豔！這個帶來的最切實際的一個好處就是，1張A100 80GB的顯示卡可以執行QwQ-32B，但是滿血版DeepSeek就要最少8張這樣的顯示卡，部署成本直接降低了87.5%.
目前基於阿里開源的大模型，衍生的模型綜述已經破10萬，102857個，超越Llama，成為全球第一開源大模型：
基於以上三點證據，可以下結論說，中美AI發展目前已經基本是齊頭並進了。
2 國產大模型不再只是口號
之前說國產大模型強，很多人會覺得沒有底氣，可以理解，畢竟兩年前確實有差距，這點我們必須得承認。
但是自從阿里通義千問系列，DeepSeek-R1系列模型相繼迎來突破後，引起了國外很多同行、圈內人士的爭相復現後，越來越多的人開始正視我們大模型的技術實力。
比如，QwQ-32B在上個月釋出後，引起國外網友的強烈反響，覺得這是不可思議的：
一個很好的全新推理模型：
釋出後有國外的網友在本地部署了QwQ-32B模型：
32B的大模型在本地電腦上部署是完全可行的，但是DeepSeek-R1，671B引數想在本地部署，基本不現實了。
再看看最近萬眾期待的Llama 4，釋出後就有些翻車，402B引數的模型，被指能力不如QwQ-32B，甚至被國外網友嘲諷為“愚人節玩笑”，如下圖所示：
以上是國外網有對我們大模型的一些反應舉例，再看如今這幾天斯坦福大學釋出的2025報告，進一步說明了目前世界已經逐步認可咱們大模型的實力，是他們也在說咱們強。
3 國產大模型表現
之前大家目光普遍集中在國外如GPT等，但是自阿里Qwen系列衍生模型超過開源模型Llama，春節那段時間DeepSeek-R1推理能力驚豔了AI圈後，人們開始研究國產大模型。
國產大模型正在變得越來越強，比如下面是我使用Qwen系列模型，一次生成的貪吃蛇遊戲，程式碼一次透過。鍵盤上下左右箭頭，控制蛇的運動方向，測試下游戲過程，錄製為GIF動畫，限於公眾號內GIF動畫幀數限制，只能展示開始前5幀：
根據鍵盤箭頭控制蛇上下左右運動，可以正常執行，並且吃到紅色色塊（代表食物）後，蛇形長度加1，遊戲邏輯實現沒有問題。
再比如使用Qwen系列模型生成的俄羅斯方塊遊戲，遊戲邏輯更加複雜，但是也能輕鬆拿捏，如下所示錄製了GIF動畫，限於公眾號幀數限制，展示其中幾幀，看到透過調整方塊形狀能夠在出現滿行時，自動消行：
再檢測下游戲其他邏輯，比如判斷遊戲終止邏輯，等碰到競技場的上邊界後遊戲結束，並自動開始新的一輪遊戲：
再比如生成這樣的炫酷的粒子特效：
透過上面這些案例可以看到，阿里拿下重要模型貢獻度全球第三，不靠PPT，而是靠的不斷提升模型表現能力，靠的是不斷迭代追求更好效能。
總結一下
這篇文章總結分析了《2025年人工智慧指數報告》的三個核心觀點。
1）中美大模型效能差距逐步縮小，2025報告顯示，兩國模型已趨近持平，阿里與DeepSeek在全球重要模型中排名靠前。阿里更是在重要模型榜單上，排名全球第三！
2）QwQ-32B展現極高價效比，僅用5%引數實現媲美DeepSeek-R1的效能，顯著降低部署門檻，單卡即可執行。
3）國產大模型獲得全球認可，從海外開發者主動部署到模型開源數量全球第一，國產模型正以技術實力贏得尊重。
大模型差距由17.5%逐步縮至現在的0.3%，意味著在最硬核的效能維度，咱們的大模型已站到最前排，為國產大模型點贊！
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，謝謝你看我的文章，我們下篇再見。
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