本文详细介绍了2025年主流大模型(DeepSeek、Qwen、GPT、Claude等)的特点与技术演进，揭示了行业三大趋势：技术路线趋同(MoE+多模态+长上下文)、架构趋同(Transformer+RoPE+SwiGLU)及开源与闭源差距缩小。文章提供了基于应用场景和经济现实的大模型选择指南，并解析了MoE架构、RoPE等核心技术，帮助开发者理解大模型生态并做出技术选型决策。

1、DeepSeek-R1

背景：

DeepSeek-R1是幻方量化旗下AI公司深度求索（DeepSeek）研发的推理模型。

特点：

1.采用强化学习进行后训练，旨在提升推理能力，擅长数学、代码和自然语言推理等复杂任务。

2.采用的大规模强化学习技术，仅需少量标注数据即可显著提升模型性能。模型完全开源，适配不同算力需求，进一步降低了AI应用门槛，赋能开源社区发展。

版本发展：

2、Qwen3（千问3）

背景：

Qwen3是阿里巴巴开源的新一代通义千问模型。

特点：

1.在架构上，Qwen3是中国国内首个**“混合推理模型”**，“快思考”与“慢思考”集成进同一个模型；在推理、指令遵循、工具调用、多语言能力等方面均大幅增强。

2.采用混合专家（Mo E）架构，包含2 个 MoE 模型和 6 个 dense 模型，部署成本大幅下降，显存占用仅为性能相近模型的三分之一。

版本发展：

3、豆包

背景：

豆包是字节跳动公司基于云雀模型开发的AI工具

特点：

1.提供聊天机器人、写作助手以及英语学习助手等功能；

2.支持语音通话、图片生成、视频生成等功能，相较于其他大模型智能体，豆包集成了最多的功能，具有更强的互动性。

版本发展：

4、GPT-4.1

背景：

GPT（Generative Pre-trained Transformer）是由美国 Open AI 公司开发的基于Transformer 架构的生成式预训练语言模型，实现了对传统 AI 的突破性革新，重新定义了人们对 “机器理解与生成语言” 的认知，也推动了整个行业的发展方向，成为人工智能领域的重要里程碑。如果说Deep Seek是国内人工智能发展的推动者，那么GPT当之无愧是世界人工智能发展的先驱。

特点：

1.GPT-4.1具备更强的多模态处理能力，拥有 100 万个 token 的上下文窗口，成本相较 GPT-4o 降低了 26%。

2.擅长编码、指令遵循和长上下文理解，适用于处理复杂任务。

3.多个体量的模型能适应更多使用场景。

版本发展：

5、Grok 3

背景：

Grok 3 是由埃隆・马斯克旗下人工智能公司 x-AI 于 2025 年 2 月 18 日发布的第三代旗舰级大模型。

特点：

1.Grok 3 基于孟菲斯超级集群（10 万 - 20 万块英伟达 H100 GPU）训练，算力是前代 Grok 2 的 10 倍，成本降低 26%。

2.支持思维链（Chain of Thought）推理能力和实时信息处理，支持文本、图像多模态交互，并配备 256K token 的长上下文窗口（约 200 页文本），可处理复杂逻辑任务。

3.某些模块表现非常突出，包括：

Think/Big Brain：调用额外算力进行深度推理，在 AIME 2025 数学竞赛中得分 52%，远超 GPT-4o；

多模态支持：图像生成质量媲美专业工具。

版本发展：

6、Gemini 2.5 Pro

背景：

Gemini 2.5 Pro 是谷歌 Deep Mind 于 2025 年 3 月推出的旗舰级多模态大模型，定位为全场景智能协作工具。

特点：

1.超大上下文窗口：支持 100 万 tokens（约 2000 页文本），可处理完整代码库、长篇文档及复杂对话历史。

2.多模态深度融合：原生集成文本分析、图像生成、音频识别及视频理解能力。

3.结构化推理能力：通过 Thinking 功能 展示完整推理链。

4.实时信息整合：深度接入 Google 搜索，生成带引用的报告。

5.成本优势：输入 Token 价格仅为 OpenAI o3 的 1/8，Claude 4 Opus 的 1/10，适合企业级应用。

版本发展：

7、Claude 3.7 Sonnet

背景：

Claude 3.7 Sonnet 是 Anthropic 公司于2025 年 2 月 24 日发布的第三代旗舰级大模型，定位为混合推理与编程领域的标杆产品。在软件开发生命周期全流程支持上达到行业领先水平。

特点：

该模型在编程、数学、复杂任务规划等领域表现突出，其核心技术突破在于首次实现单一模型内的双模态推理——用户可自由切换标准模式（快速响应）与扩展思考模式（结构化推理），并通过控制推理预算（token 限制）平衡速度与准确性。

版本发展：

8、Llama 4 Maverick

背景：

Llama 4 Maverick 是 Meta 于 2025 年 4 月 5 日 发布的多模态旗舰模型，定位为高效能开源智能协作工具。

特点：

其核心技术突破在于首次将混合专家（MoE）架构与原生多模态能力深度结合，支持文本与图像的协同处理，并在长上下文、编程推理等领域实现行业领先性能。

版本发展：

1.技术路线趋同：全部转向MoE+多模态+长上下文；Gemini/Claude 先推出**“内置思考链”**，GPT-5、Qwen-3、DeepSeek 快速跟进。

2.模型架构趋同： 全是**“Transformer + RoPE + SwiGLU”** 底色，差异仅在于“MoE 专家数/注意力变体/上下文长度”三点。

3.开源三兄弟（DeepSeek/Qwen/Llama）都放出官方 INT4/INT8 量化脚本，可在 8×A100 把 400B+ MoE 跑起来；闭源四家只给 HTTP API，内部通信协议未披露。

4.建立生态即护城河：OpenAI 靠插件+Canvas，Google 靠搜索+YouTube，字节靠抖音+飞书，Meta 靠开源社区，谁掌握**“数据-场景-用户”**闭环，谁就能持续领先。

5.开源与闭源差距缩小： DeepSeek-V3.1 综合分 58.4，已逼近 GPT-5 (59.4)，Llama-4、Qwen-3 在 55-57 区间。

选用大模型总结：（全字背诵，必考点！！！）

从应用场景：

GPT 生态大，Gemini 长文霸；

Claude 代码神，Grok 实时刷；

DeepSeek 数学狠，Qwen 多语霸；

豆包价格低，Llama 私有化。

从经济现实：

对价格极度敏感-DeepSeek/豆包;

要开源可本地-Lama-4/Qwen-3;

预算充足要顶配-GPT-5-high / Claude 4.1。

2025年10月官方报价

崽学. study

1.开源 = 把**“权重 + 训练代码 + 许可证”**一次性打包给你，可改可商用；
闭源= 只给黑盒 API，模型怎么来的、长啥样、能不能改，全靠厂商良心。

2.**MoE（Mixture of Experts，混合专家模型）**是一种稀疏激活的深度学习架构，核心思想是：
**用多个“专家子网络”分工协作，每次只激活其中一小部分，**从而在不增加计算量的前提下，把模型容量做大。

Sparse Model架构

3.Dense架构（全连接架构）是一种神经网络架构，其核心特征是每一层的神经元与上一层所有神经元全连接，通过这种密集的连接方式实现特征的高效提取。

Dense架构

图片来源：网络

4.RoPE（Rotary Position Embedding） 是一种用于Transformer模型的位置编码技术，通过旋转矩阵将位置信息融入词向量，解决了传统绝对位置编码无法处理长序列且无法体现相对位置关系的局限性。

其核心思想是将位置信息编码为旋转矩阵，并通过复数矩阵运算实现位置信息的动态调整。

传统位置编码与RoPE编码

那么，如何系统的去学习大模型LLM？

作为一名从业五年的资深大模型算法工程师，我经常会收到一些评论和私信，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？我自学没有方向怎么办？这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！这些问题啊，也不是三言两语啊就能讲明白的。

所以我综合了大模型的所有知识点，给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢，我就曾放空大脑，以一个大模型小白的角度去重新解析它，采用基础知识和实战项目相结合的教学方式，历时3个月，终于完成了这样的课程，让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。

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为什么要学习大模型？

我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着AI技术飞速发展，预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。

👉大模型学习指南+路线汇总👈

我们这套大模型资料呢，会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。

👉①.基础篇👈

基础篇里面包括了Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程，带你学习大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念，用最易懂的方式带你入门大模型。

👉②.进阶篇👈

接下来是进阶篇，你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署，学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合，学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。

👉③.实战篇👈

实战篇会手把手带着大家练习企业级的落地项目（已脱敏），比如RAG医疗问答系统、Agent智能电商客服系统、数字人项目实战、教育行业智能助教等等，从而帮助大家更好的应对大模型时代的挑战。

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