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前言

之前关于Python基础的分享就结束了，可能好多小伙伴们都感觉内容有点少了，不要慌，我们后面还有关于Python的高级技术分享。一方面是由于一直讲文字内容有点枯燥，害怕大家学的不够投入，另一方面，也是想分享点其他的内容，让大家感受一下AI的魅力。

今天给大家开始介绍一下大模型的基础概念，让大家有个基本的认识，并分享一下，主流大模型有哪些。小伙伴们，咱们话不多说，直接开启旅程！！！

一、大模型是指？

大模型常被特指为“大语言模型”，它是依托超大规模参数构建、在海量文本数据中完成深度训练的人工智能模型，核心能力是精准理解人类语言并生成自然连贯的表达。

你可以把它看作一个饱览全网公开信息、积淀深厚知识的智能大脑，凭借对各类数据的充分学习，既掌握了灵活的语言运用技巧，也储备了涵盖多领域的世界知识，能从容应对各类语言相关需求。 

二、大模型分类

2.1 自然语言处理大模型

自然语言处理大模型（Large Language Models, LLMs）是扎根于深度学习技术的人工智能模型，核心目标是实现对人类语言的精准理解与自然生成。

这类模型以海量文本数据为训练基础，能够胜任多种自然语言处理（NLP）任务，涵盖文本创作生成、语义内容理解、跨语言翻译等多个方向。具有代表性的模型包括OpenAI研发的GPT系列、谷歌推出的BERT与T5模型。 

2.2 语音大模型

语音大模型是依托深度学习技术打造的AI模型，专注于解决各类语音相关的处理需求，主要应用于语音识别（ASR）、语音合成（TTS）、语音翻译等核心任务。

近年来，伴随深度学习技术的迭代升级和大规模语音数据训练的落地，语音大模型在性能表现与功能覆盖上实现了突破性进展，能够适配多语种、多场景的复杂语音处理需求。

比如：

Whisper：由OpenAI开发的开源多语言语音识别模型，支持数十种语言的语音内容转录，同时具备跨语言语音翻译能力。

WaveNet：DeepMind研发的语音合成模型，凭借独特的建模方式，可生成高自然度、高还原度的语音内容。

讯飞星火：科大讯飞推出的专属语音大模型，在中文语音识别领域优势显著，不仅支持普通话，还能精准识别多种方言与少数民族语言，同时拥有强大的语音合成能力。

从本质上来说，语音模型是一类能够将物理声音信号转化为计算机可识别的数字信号的人工智能模型。

语音模型的核心应用场景：

1. 语音识别：将人类语音实时转换为文本或其他机器可理解的格式，广泛应用于智能语音助手、语音输入法、自动化客服应答系统等产品。

2. 语音合成：把文本内容转化为自然流畅、兼具韵律与情感的语音，适用于多语种朗读、情感化语音播报等TTS相关应用。

3. 语音增强：对混杂噪声的语音信号进行降噪与优化处理，提升语音清晰度，多用于嘈杂环境下的语音通话、语音录制等场景。

4. 声音事件监测：精准识别环境中的特定声音事件，如火灾警报声、机器故障异响等，可应用于安防监控、工业设备运维等领域。

5. 说话人识别：基于语音特征判断说话人的身份信息，常用于身份安全验证、个性化语音服务定制等场景。

 2.3 计算机视觉大模型

计算机视觉大模型（Large Visual Models）以大规模视觉数据训练和复杂模型架构为核心支撑，能够对图像、视频等视觉内容进行深度解析与创意生成。

相较于传统计算机视觉模型，这类大模型具备更强的场景泛化能力与多任务适配性，可高效完成图像分类、目标检测、语义分割、图像生成等一系列复杂视觉任务。

具有代表性的模型包括Stable Diffusion、谷歌提出的Vision Transformers（ViT）、OpenAI研发的DALL·E与CLIP模型。

2.4 多模态大模型

多模态大模型是一类可以同时接收并处理文本、图像、音频、视频等多种不同类型数据的人工智能模型。

与只能处理单一数据类型的传统单模态模型（如仅处理文本的语言模型、仅处理图像的视觉模型）相比，多模态大模型的核心优势在于跨模态融合能力——它能够把不同数据模态的特征表示映射至统一的语义空间，让模型可以打破数据类型的壁垒，实现跨模态的理解与生成。

例如在视觉问答（VQA）任务中，多模态大模型需要同时解读图像包含的视觉信息与自然语言提出的问题，进而生成精准的答案。 多模态大模型在医疗诊断、自动驾驶、智能交互助手等多个领域展现出巨大的应用潜力，

典型代表有支持多模态输入的GPT-4、DeepMind研发的Flamingo、BLIP模型以及微软推出的KOSMOS模型。 

三、应用场景（了解）

智能客服与对话系统：构建多模态聊天机器人、虚拟助手，通过“知识库+大模型”双轮驱动提供24*7客户支持，支持语音、图文等全模态交互与拟人化应答，实现AI+人工协同服务、知识闭环自优化，是大模型最广泛应用场景。

文本生成：生成文章、故事、代码、营销文案等内容，支持文本到图像、视频脚本的多模态输出，具备个性化风格学习、低代码开发与专业文档生成能力，覆盖从选题洞察到效果复盘的创作全流程。

机器翻译：实现33种语言及方言、民族语言的高质量互译，支持端云一体部署（端侧0.18秒响应），适配医疗、法律等专业场景，具备上下文理解、术语干预与格式保留能力。

问答系统：基于RAG技术提供精准问答服务，支持私有知识库零代码构建（兼容PDF、Word等多格式文档），整合实时数据与逻辑推理能力，满足企业内部知识查询、复杂技术支持等多轮对话需求。

图像分类与识别：精准识别图像中的物体、场景或人脸，深度应用于医疗影像诊断（肺结节、肿瘤检测）、工业质检、遥感分析等垂直领域，通过3D CNN与多模态融合提升复杂场景识别精度。

目标检测与跟踪：融合LiDAR、4D雷达等多传感器数据，具备全天候鲁棒性，广泛应用于自动驾驶、安防监控、无人机巡检、工业生产物体跟踪等场景，大幅提升恶劣环境下的检测稳定性。 

四、国内外主流大模型

4.1 国外主流大模型

OpenAI - GPT系列（GPT-5.2/O3） 核心特点：

“通用AI王者”，多模态标杆。作为全球大模型领域的开创者与领导者，GPT-5.2以五模态融合（文本、图像、音频、视频、3D模型）和超强创意生成能力著称，在复杂推理、代码生成与自然语言交互方面树立行业标准，通过插件生态与微软Azure深度整合，服务全球数十亿用户。 

Anthropic - Claude（Claude 4.5 Opus） 核心特点：

“安全合规标杆”，长文本专家。专注于AI安全性与可解释性，其上下文窗口突破200万tokens，在跨文档知识整合、法律合规审查、医疗文献分析等领域表现卓越，是企业级应用的首选，被誉为“最可靠的AI助手”。

Google DeepMind - Gemini（Gemini 3 Pro/Flash） 核心特点：

“原生多模态巨头”，实时数据先锋。依托Google强大的搜索与计算资源，Gemini 3实现了真正的多模态原生理解，支持实时视频流分析与动态3D场景重建，超长上下文处理能力（最高1M tokens）与Google生态（搜索、地图、Workspace）无缝集成，在科学计算与实时决策领域领先。

Meta - Llama（Llama 4 Maverick） 核心特点：

“开源普及者”，生态开放。Meta坚持完全开源策略，Llama 4系列（7B-400B参数）在性能与轻量化之间取得平衡，拥有全球最大的开源社区支持，支持商业与研究自由使用，推动AI技术民主化，是中小企业与开发者构建定制化模型的首选基础底座。

Mistral AI - Mistral Large/Mixtral 8x22B 核心特点：

“效率冠军”，推理速度之王。来自法国的AI新贵，以混合专家（MoE）架构实现了性能与效率的最佳平衡，推理速度比同类模型快3-5倍，支持128k上下文窗口，在金融量化、实时推荐系统等低延迟场景表现突出，同时提供开源与闭源双轨服务。

xAI - Grok（Grok 4.1） 核心特点：

“马斯克基因”，反主流先锋。由埃隆·马斯克创立，以“追求真相”为使命，Grok 4.1在实时数据获取（接入X平台）与争议性话题讨论方面独树一帜，强调AI的透明度与言论自由，适合需要获取多元观点与实时信息的用户，定价策略极具竞争力。

4.2 国内主流大模型

深度求索 - DeepSeek 核心特点：

“性价比之王”，代码推理新标杆。数学、代码与推理能力突出，即将发布的V4版本编程表现超国际主流模型，创新mHC架构提升国产芯片适配性，持续免费策略积累大量开发者。

阿里巴巴 - 通义千问（Qwen） 核心特点：

“双轮驱动”，开源标杆。闭源API与开源生态并行，Qwen3系列支持256K长上下文与多模态切换，100+语言处理能力强劲，开源模型成企业与开发者首选底座。

智谱AI - ChatGLM 核心特点：

学术背景，“全球大模型第一股”。2026年1月港交所上市，GLM-4.7登顶开源与国产模型双料榜首，适配40余款国产芯片，MaaS模式加速商业化落地。

字节跳动 - 豆包 核心特点：

流量入口，场景丰富。2026春晚独家AI伙伴，日均调用量63万亿Tokens，与中兴、vivo等预装终端，测试特斯拉车用模型，拓展智能座舱场景。

讯飞星火（iFlytek Spark） 核心特点：

“国家队”代表，国产算力先锋。X1.5模型采用MoE架构，全国产算力攻克训练效率难题，多语言覆盖130+种，数学能力国际领先，语音同传评测行业第一。

百度 - 文心一言（ERNIE Bot） 核心特点：

老牌巨头，原生全模态标杆。文心5.0以2.4万亿参数实现多模态统一建模，文本榜单中国第一，与百度搜索、Workspace等生态深度融合，开源系列推动技术普及。

月之暗面 - Kimi 核心特点：

“长文本之王”，开源先锋。K2模型上下文扩展至256K tokens，推理速度提升40%，万亿参数模型开源，支持多轮工具调用，现金储备超100亿专注技术迭代。

五、结语

今天，给小伙伴们分享一下，大模型的启蒙知识，主要想让大家对大模型和它的分类有一个具体的了解，其次知道一点国内外的主流大模型有哪些。后面我带大家一起借助ollama部署一个大模型，大家一起尝试一下！！！

后面会给大家分享各种大模型的平台，一共大家选择！！！

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上述内容会根据大家的评论和实际情况进行实时更新和改进。

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晚安，兄弟们。