摘要：目前中国的AI大模型有很多表现出色的地方。例如DeepSeek - R1通过强化学习技术在低标注数据环境下显著提升推理能力，训练成本仅为OpenAI的十分之一，运行成本低至三十分之一，并且在国外大模型排名Arena上基准测试升至全类别大模型第三，在风格控制类模

关于中国AI大模型融合能否达到世界第一的分析

- 模型的各自优势

- 目前中国的AI大模型有很多表现出色的地方。例如DeepSeek - R1通过强化学习技术在低标注数据环境下显著提升推理能力，训练成本仅为OpenAI的十分之一，运行成本低至三十分之一，并且在国外大模型排名Arena上基准测试升至全类别大模型第三，在风格控制类模型(StyleCtrl)分类中与OpenAIo1并列第一，竞技场得分还略超OpenAIo1 。这表明其在成本控制和部分性能上有很强的竞争力。

- 商汤的「日日新」原生融合大模型实现了多模态的融合，在SuperCLUE2024年度榜单中，以68.3高分与DeepSeekV3并列国内榜首成为年度第一，在OpenCompass多模态评测中力压GPT - 4o独占鳌头，在文科任务上以81.8分位列全球第一，超越OpenAI的o1和GPT - 4o - latest。它在多模态融合和多种任务的处理能力上表现卓越。

- 阿里云Qwen - VL在多个多模态大语言模型的评测中名列前茅，展示了中国在具身智能和世界模型等研究领域的强大实力，有助于提升AI与物理世界的互动以及认知和推理能力。

- 融合面临的挑战

- 技术整合难度：不同的大模型可能基于不同的架构、算法和数据进行构建。例如，有的模型可能侧重于强化学习提升推理能力，有的专注于多模态融合，如果要融合它们，需要解决底层技术兼容性的问题。这可能涉及到对不同架构的调整、算法的优化等复杂的技术工作，要使各个模型的优势得以保留并协同发挥作用并非易事。

- 数据融合问题：各个大模型在训练时使用的数据可能存在差异，数据的标注方式、数据的类型（如文本、图像、视频等）、数据的规模等都可能不同。在融合模型时，如何整合这些数据，避免数据冲突，并且确保融合后的数据能够有效地被模型利用是一个挑战。例如，一个模型的数据可能更偏向于自然语言处理任务，而另一个模型的数据与多模态信息相关，将两者的数据融合需要精心设计数据融合策略。

资源协调问题：融合多个大模型可能需要大量的计算资源和存储资源。不同模型的运行可能对硬件有不同的要求，在融合过程中需要协调这些资源的分配，确保融合后的模型能够高效运行。而且，在模型融合的研发过程中，也需要投入大量的人力、物力进行开发、测试和优化。

融合后的潜力与可能性

如果能够克服上述挑战，将中国的AI大模型进行完美衔接融合是有可能在世界上处于领先地位的。从技术协同的角度来看，通过整合不同模型的优势技术，可以打造一个功能更全面、性能更强大的超级模型。例如，将DeepSeek - R1的低成本和推理能力提升技术、商汤「日日新」的多模态融合技术以及阿里云Qwen - VL在具身智能和世界模型方面的技术融合在一起，可能会创造出一个在多种任务（如自然语言处理、多模态任务、与物理世界交互任务等）上都表现卓越的模型。

在市场竞争力方面，这样一个融合后的超级模型可能更符合全球不同用户和行业的需求，从而在国际市场上占据更大的份额。它可以吸引更多的国际用户和开发者，进一步推动模型的发展和优化，形成一个良性循环，有助于提升中国AI大模型在全球的影响力和竞争力。

来源：小桃说科技