AI大模型出現的頻率是越來越高。不論是ChatGPT的迅猛爆火，還是百度、阿里、華為、訊飛等國產廠商接連推出的自研大模型，“AI大模型”已經不再是遙不可及的前沿技術，而是悄悄滲透到我們日常生活的各個角落。

那么，AI大模型究竟有哪些?

它們之間有什么區別?

一、什么是AI大模型？先厘清概念別被帶跑偏

說到“AI大模型”，有時候人們會自動把它和“AI”劃等號。其實，大模型只是AI的一個分支。AI的范圍非常廣，大模型主要是指參數量巨大、訓練語料豐富、具有強泛化能力的人工智能模型。這些模型往往以深度學習為核心，通過海量數據訓練，獲得驚人的語言理解與生成能力，部分還具備多模態處理能力(圖像、視頻、聲音等)。

通俗點說，如果把AI比作一個學校，那大模型就像是那些學霸——不僅學得多，還特別會舉一反三。

二、國外主流AI大模型盤點：OpenAI、Google、Anthropic……

目前，國際AI大模型的代表玩家主要集中在美國硅谷一帶，尤其是幾個科技巨頭和新銳AI公司，爭相推出自己的“超大腦”。下面我們來逐個了解。

1. GPT系列（OpenAI）

OpenAI 的 GPT 系列可能是目前最廣為人知的大模型產品。自從 GPT-3 開始進入大眾視野，再到 GPT-4 爆發式應用，OpenAI 已經不再是那個“非營利科研組織”，而是微軟重金支持下的超級科技公司。

GPT-3：2020年發布，參數量達1750億，標志著“語言生成”能力的質變。

GPT-4：加入多模態能力，不僅能看圖說話，理解復雜指令，還強化了推理能力。

GPT-4 Turbo：OpenAI在2023年底推出的優化版本，既便宜又快。

GPT模型背后的訓練成本高達數億美元，數據涉及大量英文網頁、代碼、書籍等等，英語領域表現極其優異。

2. Gemini系列（Google DeepMind）

Google 也不甘落后，在 Bard 之后推出 Gemini 系列，旨在全方位對抗 GPT。Gemini 一開始就強調多模態、工具調用能力、數學推理等方面，是 DeepMind 和 Google Brain 聯合打造的結晶。

Gemini 1.5 已于2024年上線，并公開支持圖像+代碼+視頻+音頻輸入，力求實現“通用人工智能”的一環。

3. Claude系列（Anthropic）

Anthropic 是由 OpenAI 前員工創辦的初創公司，得到了亞馬遜和Google投資。他們的 Claude 模型以“安全、可控”著稱，尤其是在合規性方面下了很大功夫。

Claude 2 和 Claude 3 的語氣更溫和，適合企業場景，擅長結構化輸出、摘要、文檔理解等任務。

4. LLaMA系列（Meta）

Meta(Facebook 母公司)推出的 LLaMA(大規模語言模型)系列雖然在公眾視野中的熱度不如 GPT，但卻在科研和開源圈影響深遠，很多開源大模型都以其為基礎改造。

三、國產AI大模型強勢崛起，不容小覷

說到國產AI大模型，這一年來真的可以說是“百模大戰”，但其中也確實出現了不少亮眼的選手，不僅在中文處理上更勝一籌，也在開放性和行業落地方面加快了步伐。

1. 文心一言（百度）

文心一言屬于百度“文心大模型”家族，是國內最早推出公開對話產品的大模型之一，目前已經進化到文心大模型4.0.

特點：

中文能力強

接入百度搜索、地圖等生態服務

已在金融、政務、教育等多個場景中部署

2. 通義千問（阿里）

阿里的“通義千問”大模型也已對公眾開放，并支持企業定制開發，是阿里云智能生態的一部分。

強調代碼生成、文案創作、電商運營等場景

與釘釘、淘寶等產品打通

3. 訊飛星火（科大訊飛）

被稱為“教育場景殺手锏”，科大訊飛的星火認知大模型特別適合在中文理解、知識問答、作文批改等細分領域發力。

深耕中文教育

應用于課堂教學、知識庫、語音轉寫等系統

4. 百川智能、月之暗面、智譜AI等新銳力量

除了傳統大廠，2023年涌現出一大批創業公司，比如“月之暗面(Moonshot)”、“百川智能”、“智譜清言(GLM系列)”，都在語言生成、搜索增強、代碼理解等領域展開探索。

四、多模態大模型：下一場競賽的焦點

除了語言模型，未來的大模型更看重“多模態融合”能力。比如，能讓 AI 同時處理圖像、語音、文字等信息，具備更強的感知、理解和創造力。

例如：

GPT-4 支持圖像輸入，可以識別照片、解釋圖表。

Gemini 支持音視頻輸入，具備更自然的人機交互能力。

百度、華為也都在開發能生成視頻的模型。

這些能力將會廣泛應用在AI助理、虛擬主播、自動視頻剪輯、智能客服、醫學影像分析等新興領域。

五、AI大模型的“冷知識”：你可能不知道的事

訓練成本極高：GPT-4 的訓練可能耗資超過1億美元，光電費和芯片資源就讓不少小公司望而卻步。

數據來源復雜：為了訓練模型，許多公司抓取了海量網頁、書籍、代碼庫，但也因此面臨版權爭議。

并非越大越好：參數量大固然強，但“小而精”的專用模型也逐漸成為主流，如醫療領域的小模型。

模型偏見問題仍待解決：即便再智能，大模型也會有“偏見”，尤其是種族、性別、政治傾向方面的問題。

六、普通人該如何看待大模型的發展？

我們不需要每個人都去研究 Transformer 結構，但可以從以下幾個方面與大模型共處：

善用工具：寫稿、翻譯、做表格、寫代碼……你完全可以把大模型當作你的“超級助手”。

注意隱私：在使用 AI 工具時，盡量別輸入敏感信息，保護自己的數據安全。

持續學習：AI 不會讓人失業，但會讓不懂 AI 的人更容易被替代。哪怕只是會提問，也比什么都不懂強。

總結

回頭看看這幾年來AI大模型的發展，從 GPT-2 到 GPT-4.從文心一言到通義千問，從代碼生成到多模態理解，人類在人工智能的探索上，邁出了實實在在的一大步。但這場旅程，還遠遠沒有結束。