扫盲：国内外主流的大语言模型（LLM）

人工智能的浪潮席卷全球，大型语言模型（LLM）已成为科技领域的核心驱动力。无论是国外的巨头竞争，还是国内的奋起直追，都值得我们深入了解。

近年来，大型语言模型（LLM） based on 深度学习技术，已然成为人工智能领域的重要支柱。它们建立在名为“转换器”（Transformer）的神经网络架构上，通过数百亿至数万亿的参数，在海量文本数据中训练而成，旨在理解、生成和翻译人类语言。

无论是工作还是生活，LLM 都在悄然改变着我们与世界互动的方式。今天，我们就来系统梳理一下国内外主流的大语言模型及其特点。

1. 什么是大型语言模型（LLM）？

大型语言模型（LLM）是一种基于深度学习的 AI 模型，其核心是“转换器”（Transformer）神经网络架构。它通过数百亿甚至上万亿的参数，从海量文本数据（如网络文章、维基百科等）中学习，以理解和生成类人的语言文本。

LLM 的主要目的是帮助人类更高效地处理信息，其应用已涵盖文本生成、编程辅助、语言翻译、智能对话等多个领域。

2. 国外主流大语言模型

1. GPT-5（OpenAI）

GPT-5 是 OpenAI 在 2025 年 8 月 7 日推出的最新模型，也是目前功能最全面的 LLM 之一。它不仅支持文本生成、编程辅助、实时网络搜索和文件分析，还能生成不同风格的图片。

其重要进步在于减少了“幻觉”（即模型虚构信息）和谄媚现象，并在写作、编程和健康咨询等领域表现出更高的准确性。GPT-5 还支持 Agent（智能体）功能，可以自主操作电脑完成复杂任务，如网页浏览、在线下单、制作 Excel 和 PPT 等。

费用方面：提供免费版本，但有一定使用次数限制；付费版（ChatGPT Plus/Pro）提供更高限制和更多功能。

2. Claude 4 Sonnet（Anthropic）

Anthropic 推出的 Claude 4 一直以 **高安全性和长文本处理 ** 能力著称。其免费版本（Claude 4 Sonnet）已可供用户使用，而付费版本（Opus 4）则能自主执行长达数小时的复杂任务，例如连续编写七小时代码。

在企业应用方面，Claude 4 展现了强大潜力，亚马逊 AWS 就通过 Bedrock 平台整合 Opus 4 来自主处理软件开发和企业运营中的多步骤工作流。它还能解析长达 100 页的 PDF 文件，支持 JavaScript 执行和 LaTeX 数学公式处理，非常适合研究、法律文档分析等场景。

3. Gemini 2.5 Pro（Google DeepMind）

Gemini 2.5 Pro 是 Google DeepMind 开发的模型，其最大特点是 深度集成 Google 生态系统（如 Gmail、Docs、Drive、Sheets 等），并强化了数学与编程推理能力。

它支持多模态功能，如图片生成和视频编辑，其 Nano Banana（或称 Gemini 2.5 Flash Image）组件支持文本生成图像、替换背景、移除物体乃至多图融合（如生成“秦始皇骑北极熊”这种创意图片）。对于学生用户，符合条件者可免费使用一年 Gemini 2.5 Pro，并无使用限制上限，还可获得 2TB 存储空间。

4. Grok 4（xAI）

由马斯克旗下 xAI 公司打造的 Grok 4，最大特色在于 与 X（推特）社交平台的深度整合，能够读取 X 平台的实时内容，进行新闻摘要、舆情分析和趋势预测。其对话风格也颇具特色，幽默且敢于表达。

Grok 4 还提供了 Grok Imagine 功能，支持移动端免费的 AI 图像生成，并能处理多种风格（动漫、写实、幻想等）。免费用户每 12 小时仅能使用 3-5 次，无限制使用需要订阅 SuperGrok 服务。

5. Apertus（瑞士科研团队）

Apertus 是由瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）、苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）和瑞士国家超级计算中心（CSCS）联合开发的 多语言开放模型。它提供了 70B 和 8B 两个版本，其训练数据中高达 40% 是非英语语言，包括许多小语种，这使得它在多语言应用上具有天然优势。

Apertus 完全开放，模型权重、训练数据和技术细节全部公开，用户可以在自己的服务器上运行，确保了数据安全与隐私。

3. 国内主流大语言模型

1. DeepSeek R1（深度求索）

DeepSeek R1 是由中国 AI 团队“深度求索”开发的 开源模型，主打 数学推理与程式编辑能力，并致力于打造中英语双通的通用 AI。它在编程和逻辑推理任务上表现优异，例如能一次成功生成并运行“贪吃蛇”和“俄罗斯方块”这类游戏的代码。

其最大优势是 完全免费且开源，无需技术部署即可使用（如需 API 和自建部署才需额外成本与技术能力）。不过，它对某些敏感政治议题会直接采用官方说法，且模型规模较大（需 8 张 GPU 才能运行）。

2. Qwen3-Max-Preview（阿里巴巴通义千问）

阿里巴巴通义千问于 2025 年 9 月初发布了 Qwen3-Max-Preview，这是其迄今为止 参数规模最大的模型，参数量超过 1 万亿。该模型在多项基准测试中超越了其前代模型，在 中英文理解、复杂指令遵循、工具调用以及减少“知识幻觉” 等方面均有显著提升。

Qwen3-Max-Preview 已通过 QwenChat 和阿里云 API 向公众开放，为开发者和企业用户提供了更强大的工具，将加速 AI 技术在智能客服、内容创作、数据分析等多个行业的应用。

3. Kimi K2（月之暗面）

Kimi K2 是北京月之暗面科技有限公司于 2025 年 7 月发布并 开源 的一款大规模模型。它采用 专家混合架构（MoE），在 代码能力、通用智能体任务 方面表现出色，在 SWE Bench Verified（编程）、Tau2（智能体）等基准测试中，取得了开源模型中的 SOTA（当前最佳）成绩。

Kimi K2 的发布引发了全球开源社区的高度关注，发布 6 天，就在开源平台 HuggingFace 上收获了超 10 万次下载和 1400 多个点赞。

4. 其他国内知名开源模型

国内在开源大模型方面也非常积极，推出了许多优秀且更擅长中文任务的模型。除了上述的 DeepSeek、通义千问和 Kimi Chat，还有：

• ChatGLM3-6B（智谱 AI）：基于自研 GLM 架构的对话模型，参数量为 6B，使其在消费级显卡上即可高效微调和部署，在中英文对话上表现均衡。
• Baichuan 系列（百川智能）：开源的 7B 和 13B 版本模型，在中文法律、医疗、数学等垂直领域表现突出。
• Yi（意）系列（零一万物）：以其 超长的上下文支持（可高达 200K tokens）而闻名，在处理长文档方面优势明显。

4. 多模型对比一览

特性	GPT-5	Claude 4	Gemini 2.5 Pro	Grok 4	DeepSeek R1	Qwen3-Max-Preview
文本能力	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐
多模态	✅（图像、PPT）	✅（PDF解析）	✅（图像、视频）	✅（图像生成）	❌	(未明确)
编程支持	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐
数学推理	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐
免费可用	✅（有限次数）	✅	✅（学生优惠）	✅（次数较少）	✅	(通过API)
开源	❌	❌	❌	❌	✅	❌
主要优势	多任务智能体	安全 & 长文本处理	Google生态整合	实时社交媒体整合	开源 & 数学推理	万亿参数，综合能力强

注：部分信息综合自，Qwen3-Max-Preview 的特性参考其发布信息。

5. 如何选择适合的模型？

选择哪款模型，主要取决于你的具体需求：

• 追求最新技术和全面功能：可考虑 GPT-5。
• 需要处理长文本和高安全性：Claude 4 是很好的选择。
• 深度集成 Google 生态：Gemini 2.5 Pro 更为合适。
• 关注社交媒体和实时信息：可以试试 Grok 4。
• 需要开源和强大数学推理能力：DeepSeek R1 非常值得尝试。
• 需要强大的国产模型且关注综合性能：可以关注 Qwen3-Max-Preview 和 Kimi K2。
• 希望模型完全免费且易于商用：一些国内开源模型如 Qwen (通义千问) 系列提供了宽松的开源协议。

6. 总结与展望

当前，全球 AI 大模型领域竞争激烈，已形成了美国、中国和欧洲三足鼎立的格局。美国在突破性研究和商业应用上继续领先，中国则专注于效率和快速迭代，推出了众多成本效益高且性能强劲的模型，欧洲则更强调伦理、隐私和监管。

大模型的发展早已不再是简单的参数竞赛，而是算法、算力、数据以及生态应用的综合较量。未来，我们可能会看到更多 多模态模型（同时处理文本、图像、视频、音频）的集成，以及 智能体（Agent） 能力的进一步突破，它们能更自主地理解任务、使用工具并完成复杂工作流。

无论你是开发者、研究者还是普通用户，了解这些主流大语言模型的特性和应用场景，都将有助于你更好地利用 AI 技术，提升学习和工作效率。

希望这篇扫盲文章能帮助你初步了解国内外主流的大语言模型。AI 的世界日新月异，保持好奇和学习，才能跟上这个激动人心的时代。