摘要：随着全球人工智能技术的飞速发展，大语言模型（Large Language Models, LLMs）已成为推动新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力。中国在人工智能领域持续投入，涌现出一批具有国际竞争力的大模型。本报告旨在对中国人工智能大模型的技术发展现状进行调
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随着全球人工智能技术的飞速发展，大语言模型（Large Language Models, LLMs）已成为推动新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力。中国在人工智能领域持续投入，涌现出一批具有国际竞争力的大模型。本报告旨在对中国人工智能大模型的技术发展现状进行调研，重点分析国内排名前十的大模型，涵盖其模型架构、训练数据、核心性能指标以及主要应用领域等方面。报告所引用的信息和数据主要截至2025年4月，力求客观、准确地展现中国AI大模型的技术实力与发展态势，为相关研究、投资及应用提供参考。
本章节将对中国发展排名前列的人工智能大模型进行逐一分析，重点介绍其模型架构、训练数据特点、关键性能指标以及主要应用领域。
百度公司的文心一言是国内较早发布并持续迭代的大模型系列。根据截至2025年2月的SuperCLUE、艾媒咨询等机构的评测数据，文心一言在中文场景下的知识问答、多模态生成能力方面表现持续领先，尤其在金融等特定行业领域展现出较强的应用潜力。
模型架构：文心大模型采用了知识增强的技术路线，其核心ERNIE框架（Enhanced Representation through kNowledge IntEgration）通过融合大规模知识图谱和无监督预训练，提升了模型对语言的理解和生成能力。文心一言4.0版本进一步强化了产业级应用能力，从通用大模型向垂直行业知识拓展，可能融合了更高效的Transformer变体结构以及针对多模态数据处理的特定模块。
训练数据：文心大模型的训练数据涵盖了万亿级网页数据、数千亿搜索数据以及百亿级图像、语音数据和知识图谱数据。其特点在于强调高质量中文数据的积累和应用，并针对中国文化背景和语言习惯进行了优化。同时，为了提升在特定行业的能力，也引入了大量行业专业数据进行训练。
性能指标：文心一言在多个公开评测中表现优异，尤其在中文理解、中文创作、对话交互等方面。例如，在SuperCLUE等中文权威榜单上，文心一言常居前列。其多模态能力，如文生图、图生文等，也达到了较高水平。具体性能指标会随版本迭代更新，但总体趋势是不断提升模型在复杂推理、长文本处理和多轮对话方面的表现。
应用领域：文心一言已广泛应用于百度搜索、智能云、智能驾驶等核心业务，并向金融、能源、媒体、教育等多个行业提供服务。其应用场景包括智能客服、内容创作、代码生成、市场分析、教育辅导等。百度强调文心大模型的产业赋能价值，致力于推动其在各行各业的落地应用。
阿里巴巴的通义千问是另一个在中国AI大模型领域具有重要影响力的系列。根据Omdia发布的《2025年度中国商用大模型》厂商评估报告，阿里巴巴凭借通义系列模型连续第二年获评领导者，并在商用基础模型竞争力的整体评估中位列第一，其模型能力和执行能力均表现突出。
模型架构：通义千问系列模型（如Qwen, Qwen1.5, Qwen2, Qwen2.5）基于Transformer架构，并持续进行优化和迭代。阿里强调其模型的“全尺寸、全模态”开源策略。例如，Qwen系列模型覆盖了从几十亿到数千亿参数的不同规模，以适应不同场景的需求。其架构设计注重效率和可扩展性，并针对多语言处理和多模态理解进行了增强。一些版本可能采用了如MoE（Mixture of Experts）等先进技术以提升性能和降低推理成本。
训练数据：通义千问的训练数据规模庞大，涵盖了高质量的中英文语料、代码数据以及多模态数据。阿里巴巴在电商、云计算、金融等领域积累了丰富的数据资源，这为其大模型的训练提供了有力支持。其训练数据特别关注了代码生成、数学推理和通用对话能力的提升。截至2025年初，通义千问系列模型已支持多达29种语言。
性能指标：通义千问系列模型在多个国际和国内的权威评测中取得了优异成绩。例如，在斯坦福大学发布的《2025年人工智能指数报告》中，阿里因发布多个重要模型（如Qwen2、Qwen2.5）而受到关注。Qwen2.5-Max在Chatbot Arena等榜单中表现强劲，尤其在数学和编程能力方面名列前茅。其开源模型在全球的下载量和衍生模型数量也位居前列，显示了其广泛的社区影响力和技术实力。
应用领域：通义千问大模型深度融入了阿里巴巴的各项业务，如钉钉、淘宝、阿里云等，并广泛赋能外部开发者和企业。其应用场景包括智能办公、电商服务、企业智能化转型、代码开发辅助、内容创作、科学研究等。阿里巴巴积极推动MaaS（模型即服务）生态建设，通过阿里云百炼平台等向超过29万的企业和开发者提供通义大模型的API服务，覆盖硬件制造、智能座舱、金融服务、药物研发、太空探索等多个行业。
字节跳动的豆包大模型（及其Pro版本，如豆包1.5Pro）是中国AI大模型市场的重要参与者，尤其在内容创作和社交媒体场景展现出强大的竞争力。字节跳动凭借其在短视频、信息流等领域的深厚积累，为豆包大模型的发展提供了丰富的数据和应用场景。
模型架构：豆包系列模型同样基于Transformer架构，并针对字节跳动的业务特点进行了深度优化。其架构可能特别强调了对多模态内容（尤其是短视频、图像）的理解和生成能力。为了应对大规模用户请求，豆包模型的架构设计也可能侧重于推理效率和低延迟响应。字节跳动在推荐算法和大规模分布式系统方面的技术积累，也为其大模型的训练和部署提供了支持。
训练数据：字节跳动拥有海量的用户生成内容（UGC）数据，包括文本、图片、视频等，这些构成了豆包大模型训练数据的重要组成部分。此外，公开的网页数据、代码数据以及其他多模态数据集也被用于训练。豆包模型的训练数据可能特别关注了社交互动、内容推荐、以及短视频内容理解与生成相关的语料。
性能指标：豆包大模型在内容创作、对话交互、特别是短视频内容理解和生成方面表现突出。根据一些行业分析和用户反馈，豆包在生成符合社交媒体风格的内容、理解网络流行语和趋势方面具有优势。其性能指标会随着模型的迭代而提升，重点可能在于提升多模态交互的自然度、内容生成的创意性和个性化推荐的精准度。
应用领域：豆包大模型深度赋能字节跳动的各项核心业务，如抖音、今日头条等，提升内容推荐、用户互动和创作工具的智能化水平。其应用场景广泛，包括个性化内容推荐、智能剪辑、虚拟主播、互动娱乐、广告创意生成等。字节跳动也在探索豆包大模型在企业服务、教育等其他领域的应用潜力。
腾讯混元大模型是腾讯公司在人工智能领域的核心成果之一，旨在为腾讯的广泛业务生态（如社交、游戏、金融科技、企业服务等）提供底层AI能力支持，并积极拓展外部行业应用。
模型架构：腾讯混元大模型同样基于Transformer架构，并结合了腾讯在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域的技术积累。其架构设计注重通用性与专用性的平衡，既追求在广泛任务上的良好表现，也针对腾讯的核心业务场景（如社交内容理解、游戏AI、金融风控等）进行了优化。混元模型可能采用了多专家系统（MoE）等技术来提升效率和扩展性，并持续迭代以增强多模态处理能力和长文本理解能力。
训练数据：腾讯拥有庞大的社交数据、游戏数据、资讯数据以及企业服务场景下的数据，这些构成了混元大模型训练数据的重要来源。此外，公开的高质量中英文语料、代码数据以及多模态数据集也被广泛应用。腾讯混元模型的训练数据特别关注了中文语境下的对话理解、内容生成以及企业级应用的安全性需求。
性能指标：腾讯混元大模型在中文理解、对话系统、内容创作以及特定行业应用（如金融、文旅）方面展现出较强能力。根据腾讯官方发布及部分第三方评测，混元模型在代码生成、逻辑推理等方面也取得了显著进展。其性能指标会随着模型的持续升级而提升，重点可能在于提高模型的可靠性、安全性和在复杂场景下的多任务处理能力。
应用领域：腾讯混元大模型已广泛应用于腾讯内部的多个产品和服务，如微信、QQ、腾讯会议、腾讯文档、腾讯云等，提升了用户体验和运营效率。同时，腾讯也通过腾讯云对外提供混元大模型的API服务和行业解决方案，赋能金融、文旅、传媒、政务、教育等多个行业。其应用场景包括智能客服、内容审核、个性化推荐、AI辅助编程、企业知识库构建、智能营销等。
智谱AI（Zhipu AI）是由清华大学计算机系技术成果转化而来的公司，其GLM系列大模型（如ChatGLM、GLM-4）在中国AI大模型领域，特别是在学术研究和开源社区中具有重要影响力。
模型架构：GLM (General Language Model) 系列模型基于Transformer架构，并采用了独特的预训练目标和模型结构设计。例如，ChatGLM采用了前缀语言模型（Prefix Language Model）的方式，使其在对话和代码生成等任务上表现出色。GLM-4作为最新一代模型，在多模态理解、长文本处理、智能体能力等方面均有显著提升，可能融合了更先进的注意力机制和MoE等技术以提升性能和效率。智谱AI也积极推动模型的开源，其开源版本（如ChatGLM3-6B）受到了广泛关注和应用。
训练数据：智谱GLM系列模型的训练数据涵盖了大规模中英文语料、代码数据以及多模态数据。作为具有学术背景的公司，智谱AI可能更侧重于高质量、多样化的训练数据来源，并注重数据的清洗和筛选。其训练数据可能包含了大量的学术文献、专业知识库以及高质量的开源代码，以提升模型在专业领域的表现和代码生成能力。
性能指标：智谱GLM系列模型在多个公开评测和学术榜单上表现优异，尤其在中文自然语言理解、代码生成和多轮对话方面。GLM-4在SuperCLUE等中文权威榜单以及一些国际评测中均取得了领先的成绩。其模型在知识问答、逻辑推理、文本创作等方面展现出强大能力。开源版本的ChatGLM模型因其良好的性能和较低的部署门槛，在开发者社区中获得了广泛应用。
应用领域：智谱GLM系列大模型已应用于教育、科研、金融、医疗、工业等多个领域。其应用场景包括智能问答系统、代码辅助生成、科研文献分析、智能写作、企业知识库构建、个性化教育辅导等。智谱AI也提供企业级的大模型解决方案和API服务，帮助行业用户构建智能化应用。同时，其开源模型也为学术研究和AI技术普及做出了贡献。
DeepSeek (深度求索) 是近年来在中国AI大模型领域迅速崛起的一股重要力量，其模型在多个国际和国内的权威排行榜上表现突出，尤其在代码生成和数学推理方面展现了领先水平。
模型架构：DeepSeek系列模型（如DeepSeek Coder, DeepSeek LLM, DeepSeek MoE, DeepSeek-V2）基于Transformer架构，并针对特定任务（如代码生成、通用语言理解）进行了深度优化。DeepSeek-V2采用了创新的MoE（Mixture-of-Experts）架构，通过稀疏激活的方式，在保持高性能的同时显著降低了训练和推理成本。其架构设计注重提升模型的逻辑推理能力、长上下文处理能力以及多语言支持。
训练数据：DeepSeek模型的训练数据规模宏大，据称DeepSeek-V2使用了超过2万亿tokens的高质量、多源、多语言数据进行训练。其训练数据特别强调了代码数据的质量和多样性，包含了大量开源代码库和编程相关的文本资料。此外，高质量的中文和英文语料、数学文献以及其他专业领域数据也被用于训练，以提升模型在各个领域的综合表现。
性能指标：DeepSeek系列模型在多个权威评测中取得了SOTA（State-of-the-Art）或接近SOTA的成绩。例如，DeepSeek Coder在代码生成任务上表现优异，超越了多个知名代码大模型。DeepSeek LLM在通用语言理解和生成任务上也表现出色。根据SuperCLUE等中文榜单以及Chatbot Arena等国际平台的评测，DeepSeek的模型（如DeepSeek-V2）在综合能力、数学推理、代码能力等方面均位居前列，甚至在全球范围内与顶级模型竞争。例如，有报道称DeepSeek在全球生成式AI应用TOP100榜单中位列第二，在中文大模型领域排名第一（SuperCLUE 2025年3月报告）。
应用领域：DeepSeek大模型主要面向开发者和企业用户，提供强大的AI基础能力。其应用场景包括AI辅助编程、软件开发、数据分析、自然语言处理、智能问答、内容创作等。DeepSeek积极推动其模型的开源和API服务，旨在构建一个活跃的开发者生态，并赋能各行各业的智能化转型。其高性能和高性价比的特点，使其在科研、教育以及初创企业中具有较强的吸引力。
月之暗面（Moonshot AI）是一家备受关注的中国AI创业公司，其推出的Kimi智能助手以其出色的长文本处理能力在业界引起了广泛讨论。Kimi在处理和理解超长上下文信息方面表现突出，为特定应用场景带来了新的可能性。
模型架构：Kimi大模型的核心技术细节并未完全公开，但其能够支持高达数百万字（最初为20万汉字，后续版本持续提升）的上下文输入，表明其在模型架构层面针对长文本处理进行了专门优化。这可能涉及到更高效的注意力机制（如稀疏注意力、线性注意力等变种）、优化的位置编码方案，以及可能的分块处理或层级记忆网络等技术，以有效捕捉和利用长距离依赖关系，并降低计算复杂度。
训练数据：为了支持其强大的长文本处理能力，Kimi的训练数据中可能包含了大量的长篇文档、书籍、报告、对话记录等。数据质量和多样性对于训练出能够理解复杂长文本的模型至关重要。月之暗面可能也投入了大量精力进行高质量中文语料的收集和清洗，并可能包含多语言数据以增强模型的通用性。
性能指标：Kimi最显著的性能特点是其超长的上下文窗口能力。在发布之初，其支持的上下文长度远超当时市场上的其他主流模型。这使得Kimi在需要深度理解和总结长篇文档、进行多轮复杂对话、或基于大量背景信息进行问答等任务上表现优异。除了上下文长度，Kimi在文本理解、摘要生成、信息提取和对话连贯性等方面也力求达到较高水平。其具体性能指标会随模型迭代而更新，但长文本处理能力始终是其核心竞争力。
应用领域：凭借其长文本处理的独特优势，Kimi在多个领域具有应用潜力。主要应用场景包括：法律文书分析、科研文献研读、金融报告解读、长篇小说或剧本创作辅助、复杂技术文档理解、以及需要长时间记忆和理解上下文的智能客服和个人助手等。月之暗面主要通过Kimi智能助手（App、网页版、小程序）向用户提供服务，并可能探索面向企业用户的API或解决方案。
百川智能（Baichuan Inc.）是由前搜狗CEO王小川创立的AI公司，致力于研发并开源通用大语言模型。其Baichuan系列模型以其快速迭代和在开源社区的积极贡献而受到广泛关注。
模型架构：Baichuan系列模型（如Baichuan-7B, Baichuan-13B, Baichuan2-7B, Baichuan2-13B）均基于Transformer架构。公司在模型训练、数据处理和推理优化方面进行了大量工作。Baichuan模型在设计上注重中英文双语能力，并持续提升模型的上下文长度、数学和代码能力。其开源版本通常包含基础模型（Base）和对话模型（Chat），以满足不同应用需求。后续版本可能也探索了MoE等更先进的架构以提升效率。
训练数据：百川智能公开的资料显示，其模型的训练数据规模庞大，例如Baichuan2使用了超过2.6万亿tokens的高质量语料。训练数据来源广泛，包括高质量的中文和英文网页数据、书籍、百科、代码库以及其他专业领域数据。百川智能强调数据的质量和多样性，并投入大量资源进行数据清洗和筛选，以提升模型的综合能力和知识覆盖面。
性能指标：Baichuan系列模型在多个公开的中英文评测基准上表现良好。例如，Baichuan2系列模型在MMLU、C-Eval、GSM8K等权威榜单上取得了同等参数规模下的领先成绩。其模型在中文理解、对话交互、代码生成和数学推理等方面均有不错的表现。百川智能的开源模型因其较好的性能和友好的开源协议，在开发者社区中获得了广泛应用和好评。
应用领域：百川智能的Baichuan大模型主要面向开发者和企业用户，通过开源和API服务的形式提供AI能力。其应用场景包括智能客服、内容创作、代码辅助、教育辅导、信息检索、企业知识库构建等。百川智能致力于构建一个开放的AI生态，赋能千行百业的智能化升级。其模型也被广泛应用于学术研究和AI技术普及。
零一万物（01.AI）是由李开复博士创办的AI 2.0公司，致力于构建平台化的AI能力，并推出了Yi系列大模型。该系列模型以其强大的性能和开源策略，在AI领域引起了广泛关注。
模型架构：Yi系列大模型（如Yi-6B, Yi-34B）基于Transformer架构，并在模型设计和训练方法上进行了创新。零一万物强调从头开始构建模型，并对训练的各个环节进行精细调优。其模型架构注重中英文双语能力，并持续提升在代码生成、数学推理、常识问答等方面的表现。Yi系列模型也推出了对话优化版本，以适应交互式应用的需求。
训练数据：零一万物公开表示，其Yi系列模型的训练数据规模庞大，例如Yi-34B使用了超过3万亿tokens的高质量语料进行训练。训练数据来源广泛，包括高质量的中文和英文文本数据、代码数据、数学文献以及其他专业领域数据。公司强调对数据进行严格的清洗和筛选，以确保训练数据的质量和多样性，从而提升模型的综合能力和知识覆盖范围。
性能指标：Yi系列模型在多个权威的公开评测基准上取得了优异的成绩，尤其是在同等参数规模下表现突出。例如，Yi-34B模型在发布时，在多个英文和中文的基准测试（如MMLU, C-Eval, GSM8K, HumanEval等）上取得了开源模型中的领先水平，甚至在某些指标上超越了一些更大规模的闭源模型。其模型在语言理解、逻辑推理、代码生成和数学能力等方面均展现出强大实力。
应用领域：零一万物的Yi系列大模型主要通过开源和API服务的形式，面向开发者、研究者和企业用户提供AI基础能力。其应用场景广泛，包括自然语言理解与生成、智能问答、代码辅助开发、内容创作、教育辅导、科学研究等。零一万物致力于构建一个开放的AI生态系统，推动AI技术在各行各业的应用和创新。其高性能的开源模型也为学术界和AI社区的发展做出了贡献。
科大讯飞作为中国人工智能领域的领军企业之一，其推出的星火认知大模型系列（如星火V3.5, 星火X1）在语音、自然语言理解、多模态交互等方面具有深厚的技术积累和广泛的应用基础。科大讯飞强调其大模型的自主可控和行业深度赋能。
模型架构：讯飞星火认知大模型基于Transformer架构，并结合了科大讯飞在语音识别、语音合成、自然语言理解等方面的核心技术。其架构设计注重“通专结合”，即在通用大模型的基础上，针对教育、医疗、金融、工业、司法等重点行业进行深度优化和知识增强。星火X1深度推理大模型据称采用了参数量较小的精悍架构，但在核心指标上对标业界领先模型，显示其在模型结构和训练方法上的优化。科大讯飞也强调其模型训练依托全国产算力平台（如“飞星一号”），实现了全栈自主可控。
训练数据：讯飞星火大模型的训练数据来源广泛，包括海量的文本数据、语音数据、图像数据以及针对各个行业的专业数据集。科大讯飞在教育、医疗等领域拥有丰富的数据积累，这为其行业大模型的训练提供了独特优势。例如，在数学领域，通过高效领域数据自动化挖掘以及多类型数据合成算法，构建了海量预训练数据。训练数据注重中文语境的深度理解和多语言支持。
性能指标：讯飞星火认知大模型在多个核心能力上表现出色。根据IDC报告，2024年科大讯飞在中国央国企大模型解决方案市场份额中位居首位。星火X1深度推理大模型在数学推理、代码生成等核心指标上据称整体效果对标OpenAI o1和DeepSeek R1。其模型在语音交互的自然度、多轮对话的连贯性、以及特定行业知识的准确性方面有较好表现。例如，讯飞星火V3.5在发布时，其性能指标在国内处于领先水平。图文识别能力（如星火4.0 Turbo）在通用文档版面分析、文字识别准确率方面也有显著提升。
应用领域：讯飞星火认知大模型已广泛应用于教育、医疗、智慧城市、企业服务、智能硬件等多个领域。其应用场景包括AI学习机、智能办公本、智能座舱、智慧医疗解决方案、智能客服、金融风控、司法辅助等。科大讯飞积极推动大模型在各行各业的落地应用，并推出了星火一体机等产品，为企业提供私有化部署和行业定制化服务。其多语言模型也为其国际化业务提供了支撑。
中国的人工智能大模型在过去几年中取得了显著的进展，涌现出一批具有国际竞争力的大模型产品和技术。通过对百度文心一言、阿里通义千问、字节跳动豆包、腾讯混元、智谱GLM、DeepSeek、月之暗面Kimi、百川智能、零一万物Yi以及科大讯飞星火等代表性大模型的分析可以看出，中国AI大模型在模型架构创新（如MoE的应用）、训练数据优化（特别是高质量中文语料和行业数据的积累）、性能指标提升（如长文本处理、代码生成、数学推理）以及应用场景拓展（深度赋能各行各业）等方面均取得了长足进步。
尽管与国际顶尖水平相比，在某些通用能力和原始创新方面可能仍存在一定差距，但中国大模型在中文处理、特定行业应用、以及基于国产算力的自主可控发展方面展现出独特优势和巨大潜力。开源生态的繁荣也为中国AI技术的快速迭代和普及奠定了坚实基础。
展望未来，中国人工智能大模型的发展将呈现以下趋势：
1. 技术持续创新：模型架构将更加高效，多模态融合能力将进一步增强，逻辑推理和可解释性将成为重要突破方向。
2. 数据质量与安全并重：高质量、合规的训练数据将成为核心竞争力，数据安全和隐私保护将受到更高重视。
3. 行业应用深化：大模型将更深度地融入千行百业，催生更多创新应用和商业模式，尤其是在金融、医疗、教育、工业等关键领域。
4. 国产化生态完善：从芯片、框架到模型的全栈自主可控能力将持续提升，国产AI生态将更加成熟。
5. 伦理与治理并行：随着大模型能力的增强，相关的伦理规范、法律法规和治理体系建设将日益重要。
总体而言，中国人工智能大模型正处于快速发展的黄金时期，未来有望在全球AI格局中扮演更加重要的角色。
本报告在撰写过程中参考了截至2025年4月的公开信息，包括但不限于相关公司官方网站、技术博客、新闻报道、行业分析报告（如SuperCLUE、IDC、Omdia、艾媒咨询等发布的榜单和研究）以及学术论文等。由于信息更新迅速，具体性能指标和模型细节请以各公司最新发布为准。
来源：左岸桥西一点号
