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篇章五：国内外AI大模型哪家强？

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随着人工智能技术的迅速发展，AI大模型已成为推动各行业技术进步的重要力量。AI大模型在自然语言处理、图像生成、自动化工作流程等领域展现出强大的潜力，并逐渐改变我们的工作和生活方式。

今天我们将介绍几款目前在国内外广泛应用的AI大模型，并讨论它们的优势及其侧重点业务领域。

国外的三款主流AI大模型

Artificial Intelligence

A

I

海外AI大模型非常多，但对于中国用户来说可能使用不太方便，需要IP地址限制，甚至需要有海外手机号才能注册，我们选择了几个当下常用海外AI大模型向大家介绍。

OpenAI 系列

OpenAI自然是当下最热门的AI大模型了，上期我们也详细介绍了他们最新的o1模型，并尝试用o1模型编写小游戏代码[👉🏻《OpenAI o1模型上线，9秒就能输出小游戏代码···》。]

o1模型生成的《小猫咪连连看》小游戏

目前普通用户使用最多的仍然是GPT-4，它能够处理复杂的语言任务，如对话生成、文案撰写和编程辅助等。随着OpenAI推出更多多模态扩展模型，如Sora，未来其在图像、视频生成等方面也有巨大潜力。

Gemini

优势：多模态、与Google生态无缝对接

Google于2024年推出了新一代AI大模型——Gemini，结合了Google DeepMind的最新研究成果。Gemini的优势在于其强大的多模态处理能力、与Google生态系统的深度集成，以及在搜索引擎优化方面的应用。

这种多模态和个性化推荐的能力使得Gemini在技术创新和用户体验方面都有独特优势。Gemini的Advanced服务已经上线，价格与ChatGPT相似，提供了多样的商业应用场景。

试用情况：

我们让Gemini描述一张图片的内容，感受其多模态能力。再让Gemini描述图片内容或生成广告文案，它不仅能够提供准确的文案参考，还能给出广告优化建议。

谷歌生成的文案和广告优化方案

LLaMA模型

优势：开源大模型

Meta（原Facebook）于2023年推出了LLaMA系列大模型。**LLaMA作为开源模型，吸引了广泛的开发者和学术界关注，在官网即可申请使用。**然而，外界对开源模型的争议也较大，主要涉及潜在的滥用风险。

LLaMA官网的试用申请

LLaMA的优势在于其较小的模型尺寸，适合资源有限的环境。开源特性使得它在语言生成、机器翻译和聊天机器人等应用中非常灵活，尤其在低资源语言处理上填补了许多空白，成为学术界和开发者社区的热门选择。

国内的三款主流AI大模型

Artificial Intelligence

A

I

国内的AI大模型也非常丰富，文心一言、通义千问、Kimi、智谱清言、豆包、讯飞星火等，我们将重点介绍其中的三款。不过现在国内大模型在文档解析、图片分析和PPT生成等功能上都非常成熟，因此选择一款功能全面、符合自己需求的模型即可显著提升生产力。

文心大模型

优势：适合中文语境、多模态搜索、用户量大

百度的文心大模型是国内领先的多模态大模型之一，主要研发方向集中在中文自然语言处理和知识图谱应用上。它能够理解并生成中文内容，涵盖文档摘要、语音识别、机器翻译等广泛应用。

**文心大模型的核心优势在于对中文环境和本土数据的深度理解，能够精确满足中国用户的需求。**此外，它还提供个性化解决方案，根据不同用户的职业和性格偏好生成定制化回答。目前升级VIP会员每月仅需50元，价格对比ChatGPT和Gemini划算很多。

试用情况：

我们同样让文心大模型为我们描述图片内容，得到以下结果，文心的描述比Gemini更加丰富，对细节描绘的更仔细，甚至颇有“高考作文风”。这可能就是中文AI的优势，**了解国人需求，且能发挥中文的优势，**给予更符合中国国情的回答。不过现在AI文本描述已经处于非常成熟的阶段，相信只需多下达几次指令，任何AI都能提供相应的文本结果。

文心一言生成的文案

通义千问大模型

优势：能语音识别、制作思维脑图、与阿里云生态无缝对接

**通义千问是阿里巴巴开发的大型语言模型，**主要依托于阿里云平台。它具备强大的自然语言处理能力，支持文本生成、对话和翻译等多种任务。其多语言处理能力和大规模数据处理优势，使其特别适用于跨境电商、智能客服和内容生成等场景。

通义千问的工作学习助手

试用情况：

通义千问提供**学习助手的功能，**能够听取录音、分析文章并生成脑图等，适合工作学习中的多任务需求。我们上传了一篇英语文章，通义千问可以帮助进行翻译、形成脑图，甚至还可以询问其语法问题，这些功能非常适合工作学习使用，是不是学生党阅读论文也可以运用上这个功能？

通义千问的工作学习助手

Kimi大模型

优势：文本处理能力强、支持多种格式、多任务处理

**Kimi大模型是国内一款新兴的AI大模型，**以轻量化和多任务处理为特点，它特别适合用于自动化内容生成和智能助手等场景，并在多个行业中迅速获得关注。

Kimi的研发重点是提高处理效率和降低计算资源消耗，特别适合中小企业的应用需求，与其他大模型相比，Kimi在响应速度和计算资源的优化方面展现出明显优势，适用于社交媒体内容创作、智能客服以及跨行业的自动化工作流处理。

试用情况：

在互联网上，**许多人表示Kimi是非常好的办公助手，可以自动生成PPT，**汇报、复盘时帮助节省了许多时间。我们也进行了测试，给予Kimi需求，选择PPT模版，即刻变生成了一份PPT，结果质量非常高，还可以下载或在线编辑。

Kimi输出的PPT

结语

以上介绍的6款AI大模型代表了当前国内外的技术前沿，但随着科技的不断进步，AI大模型的研发将会持续迭代和优化，未来可能会涌现出更多功能更强大、应用更广泛的模型。

无论是国外的GPT-4、Gemini和LLaMA，还是国内的文心一言、通义千问和Kimi大模型，它们都展示了AI技术在充当日常生活中的智能助手、企业运营中的数据分析和决策优化的强大能力。

AI正在飞速改变我们的世界，推动全社会向更加智能化的未来迈进，随着大模型技术的日益成熟，拥抱AI，让AI为我们所用，已成为不可阻挡的趋势。

**日常工作学习使用AI已经成为常态，**欢迎评论告诉我们：你最喜欢哪个AI大模型？

大模型&AI产品经理如何学习

求大家的点赞和收藏，我花2万买的大模型学习资料免费共享给你们，来看看有哪些东西。

1.学习路线图

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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网上虽然也有很多的学习资源，但基本上都残缺不全的，这是我自己整理的大模型视频教程，上面路线图的每一个知识点，我都有配套的视频讲解。

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3.技术文档和电子书

这里主要整理了大模型相关PDF书籍、行业报告、文档，有几百本，都是目前行业最新的。

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• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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