摘要：从ChatGPT问世起，ai交互大模型就深刻改变了人类的生活，也确定了第四次科技革命的方向，世界各国在模型效率和行业运用上不断竞争，力争在这次的科技浪潮中占据领先位置，国内在最初的探索和混乱之后，也明晰了方向，各种中文大模型如雨后春笋般诞生，在经过两年的大浪淘

从ChatGPT问世起，ai交互大模型就深刻改变了人类的生活，也确定了第四次科技革命的方向，世界各国在模型效率和行业运用上不断竞争，力争在这次的科技浪潮中占据领先位置，国内在最初的探索和混乱之后，也明晰了方向，各种中文大模型如雨后春笋般诞生，在经过两年的大浪淘沙，最终国内形成了基础模型四强的竞争格局，

一、豆包大模型 - 字节跳动

豆包大模型，从网上可查的资料来看，从2016年开始，字节跳动就已经成立了AI Lab，聚焦自然语言处理能力、机器学习、数据挖掘等研究，但是直到23年，chatGPT掀起了人工智能大模型浪潮之后，豆包才陡然加快研发进度，23年8月才开始小范围测试，2024年5月开始商业化运营。

虽然豆包模型入场较晚，但是其低价的token价格（0.0008元/千Tokens）、较好的交互体验还是让豆包在网络中迅速传播并快速扩张，2024年5月豆包的日均tokens使用量已经超过4万亿，7个月内增长了33倍，这个势头说一骑绝尘并不为过。

豆包模型在24年的发展迅速，更新频繁。8月上线音乐生成功能，9月发布视频生成模型（PixelDance、Seaweed），10月推出AI智能体耳机Ola Friend，探索AI硬件场景。11月正式推出视频生成内测。12月线图片理解功能，增强多模态能力。一月一更新，体现出研发团队紧跟发展，成果不断的势头。

2025年，豆包大模型还在不断扩展应用空间，字节跳动已经和80%的主流汽车品牌合作，覆盖了3亿终端客户，目前豆包App累计用户超过1.6亿，全球排名第二（国内第一）。

总结：豆包大模型凭借低价策略、多模态能力与字节生态支持快速崛起，技术迭代聚焦效率与场景落地。与国内其他模型相比，豆包大模型的优势在于性价比高，语音交互体验较佳，主要短板在于逻辑推理比较弱，而且核心模型未完全开源，企业定制仍然依赖火山引擎API，海外版Cici AI停服也体现其全球化进展缓慢。

二、通义千问（Qwen）- 阿里巴巴

作为国内乃至全球顶尖的科技公司，阿里不可能也不会在AI浪潮中掉队，阿里的达摩院早在10年代早就闻名遐迩，说明阿里巴巴早已开始布局ai，在NLP、机器学习领域积累技术。

通义千问在2023年4月启动邀请测试，23年9月开放给公众使用并推出App。

2023年12月开源720亿参数模型Qwen-72B，成为首批通过中国官方“大模型标准符合性评测”的模型。

2024年启用新域名tongyi.ai，强化品牌整合；

25年开源混合推理模型，支持本地化部署，推出的qwen3系列，首次实现“推理+非推理”混合模式。

相较于国内其他大模型，通义千问的强项在于它的多模态表现出众，其视觉模型Qwen-VL-Max超越GPT-4V，代码模型CodeQwen1.5-7B登顶HuggingFace榜单，都体现出通义千问在推理和识别方面的技术力极强。

同时，通义千问的开源生态也是它的优势之一，累计开源200+模型，衍生模型超10万个，下载量3亿次（全球第一）。

通义千问的短板，在于它的数据时效性较低，它的训练数据截至2021年，也就是说如果不开启联网搜索，它所推理依赖的信息都是2021年前的。同时通义千问也面临着全球化竞争疲软，海外市场拓展缓慢的困境。

三、deepseek - 深度求索

作为全球ai竞赛的“中国黑马”，deepseek的崛起在很多人看来极为突然，仿佛一夜之间它就进入了第一梯队，成为国产大模型中的佼佼者。但其实deepseek的算力积累和技术积累早在2016年就已经开始，2016年创始人梁文峰在浙江大学期间参与创立High-Flyer（幻方量化），专注于AI量化交易算法，2019年时储备了大量英伟达GPU（如A100），为后续AI研发奠定算力基础。

2023年7月17日杭州深度求索公司（DeepSeek）正式注册，由幻方量化全资支持，定位开源AI技术公司。

2024年一整年深度求索都在不断突破技术和构建开源生态，推出了4个版本的大模型同时实现开源。

2025年春节期间，是deepseek爆发式增长的关键节点，1月20日推理大模型DeepSeek-R1发布，API成本比OpenAI o1降低95%，但性能比肩OpenAI o1的性能，并且开源免费，直接引爆市场，让deepseek登顶中美应用商店下载榜。其后更是被央视誉为“打破AI闭源垄断”。

Deepseek的技术亮点在于它的新型架构显著降低了模型训练的算力需求，提高了40%的训练效率，同时支持千亿参数低成本部署。而从普通的消费者角度，它的优势并不是很明显，只是在数字、代码能力方面较为出众。而deepseek的缺点也很明显，它非常依赖高端芯片的算力，而目前高端芯片对于中国公司是禁售的，如何在有限的算力资源下继续实现模型的发展和更新，显然是研发团队需要面对的重要问题。

四、文心一言 - 百度

文心一言的前身是百度2019年发布的知识增强大模型ERNIE 1.0，它基于百度自家的飞桨深度学习平台，通过融合数据与知识提升学习效率。

从19年到21年，百度的智能大模型发展并不快，从ERNIE 1.0迭代到ERNIE 3.0，都没有表现出能自由交互的智能性。

直到2023年2月7日，百度官宣“文心一言”（ERNIE Bot）项目，定位生成式AI产品。2023年3月启动邀测，展示文学创作、商业文案、数理推算等五大能力。8月向全社会开放，首日回复超3342万个问题，APP登顶应用商店榜首。2023年12月，文心一言的用户规模突破1亿，飞桨开发者达1070万。

后续文心一言不断进行技术迭代和生态扩张，直至今年三月，百度发布文心大模型4.5和X1，全面免费开放，截至25年4月，文心一言用户规模达4.3亿，日均调用量16.5亿次（一年增长33倍）。

文心一言免费

文心一言的优势在于其中文理解能力，它的中文理解能力在行业内处于领先地位，综合性能也接近GPT-4，但多语言支持较弱，全球化进展缓慢。

总结和展望

从上述四个大模型的发展历程，首先我们可以看出，国内大模型的崛起和发展大多都在23年后，那么，为什么是23年呢？因为chat-GPT在2022年11月30日发布的，在这之后，国内的各类大模型才开始发布并进入市场，而在这之前，尽管阿里、百度、字节等公司已经有多年的技术积累，但是依然没有明确发展的方向，而只是在困顿中求索，说明国内大模型领域还没有形成自主的发展方向，依然还是处在跟随的位置，这是国内公司需要突破的。

其二，上述四个大模型，除了deepseek，其他三个大模型，都是在借用自家已有的技术生态发展。阿里、百度、字节在大模型问世之前，在国内就已经有了巨大的技术体量，通过各种app、各种独立门户构建起了所谓的“阿里系”“字节系”“百度系”应用生态，大模型问世后可以迅速接入生态，进入自家主导的各个领域，迅速抢占市场。但在主导领域之外，各家大模型的竞争力都非常弱，没有足够的竞争力去抢别的大模型的市场，这从各个大模型海外市场开拓缓慢甚至失败也可以看出来。

从上述两点结合来说，笔者认为，国内的公司、下一步的攻关方向，就是要构建自家产品的独特竞争力，虽然现在主要的大模型都有自己擅长的方向，但是并没有对其他大模型形成碾压之势，人家有一你有二，你要抢人家的市场是困难的，如果人家有一你有十，那自然能摧枯拉朽地抢占人家的市场。同时构建独特竞争力，也是在把握生成式大模型第二阶段发展的话语权，目前各家的大模型已经进入瓶颈期，已经被算力和训练数据量所限制，如果国内大模型能够在专业化领域深耕，构建独特竞争力，是能够把握AI发展下一阶段的话语权，由跟随者变为引领者的。

来源：杂事小谈