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國內(nèi)AI大模型評(píng)測(cè)全解與性能對(duì)比分析報(bào)告

來源:北大青鳥總部 2025年05月19日 22:23

摘要: 百度的“文心一言”、阿里的“通義千問”、訊飛的“星火”、商湯的“日日新”……不斷刷新大眾對(duì)人工智能的想象。

一、國內(nèi)AI大模型進(jìn)入爆發(fā)期,為何評(píng)測(cè)越來越重要?

從2023年起,AI大模型成為中國科技圈最炙手可熱的關(guān)鍵詞之一。無論是互聯(lián)網(wǎng)巨頭、科研機(jī)構(gòu),還是創(chuàng)業(yè)公司,都在競(jìng)相推出自己的大模型產(chǎn)品。百度的“文心一言”、阿里的“通義千問”、訊飛的“星火”、商湯的“日日新”……不斷刷新大眾對(duì)人工智能的想象。

但也正因?yàn)橥婕冶姸?、宣傳轟炸,用戶和企業(yè)面臨了前所未有的一個(gè)問題:哪個(gè)AI大模型才真的“好用”?誰的實(shí)際能力最強(qiáng)?

這時(shí)候,“國內(nèi)AI大模型評(píng)測(cè)”就顯得尤為重要。

對(duì)于用戶而言,評(píng)測(cè)能幫助你選擇更合適的AI助手;

對(duì)于企業(yè)而言,評(píng)測(cè)能讓你找到最穩(wěn)定、可控、性價(jià)比高的解決方案;

對(duì)于開發(fā)者而言,評(píng)測(cè)結(jié)果可輔助系統(tǒng)選型與部署規(guī)劃。

下面帶你深度了解國內(nèi)AI大模型評(píng)測(cè)現(xiàn)狀與趨勢(shì):

為什么要評(píng)測(cè)國內(nèi)AI大模型?

當(dāng)前主流國產(chǎn)大模型盤點(diǎn)

常見評(píng)測(cè)維度與測(cè)試方法

2024年國內(nèi)主流AI大模型橫向?qū)Ρ?/p>

不同應(yīng)用場(chǎng)景下的模型推薦建議

評(píng)測(cè)之外,我們還要關(guān)注什么?

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二、國產(chǎn)AI大模型盤點(diǎn):誰是主角?

國內(nèi)AI大模型的“百模大戰(zhàn)”已經(jīng)拉開帷幕,以下是目前市面上最活躍、最具代表性的幾款大模型:

廠商/機(jī)構(gòu)模型名稱發(fā)布時(shí)間開源情況商業(yè)化能力
百度文心一言2023年3月強(qiáng)
阿里通義千問2023年4月部分開放強(qiáng)
訊飛星火認(rèn)知大模型2023年5月
商湯日日新2023年5月部分開放
字節(jié)跳動(dòng)云雀2023年中未公布
清華大學(xué)ChatGLM2023年起社區(qū)活躍
中科院紫東太初2021年起

可以看出,BAT系(百度、阿里、騰訊)和科研機(jī)構(gòu)共同構(gòu)建了國產(chǎn)大模型的基本陣容。目前已有超過100個(gè)國產(chǎn)大模型注冊(cè)進(jìn)中國信通院的“智譜平臺(tái)”。

三、如何科學(xué)評(píng)測(cè)AI大模型?常見指標(biāo)全解析

評(píng)測(cè)一個(gè)大模型絕不僅是看它能不能“聊天”,我們需要多維度、多場(chǎng)景地系統(tǒng)測(cè)試其綜合能力,常見的評(píng)測(cè)維度包括:

1. 語言理解能力

是否能準(zhǔn)確理解復(fù)雜句子和邏輯關(guān)系?

能否處理多輪對(duì)話?

示例:問它“如何評(píng)價(jià)三體中的羅輯?”結(jié)果如何?

2. 語言生成能力

生成內(nèi)容是否邏輯通順、有創(chuàng)意、語氣自然?

是否能生成文案、故事、代碼等結(jié)構(gòu)化文本?

3. 事實(shí)準(zhǔn)確性

是否容易“胡編亂造”?

涉及常識(shí)、法律、科技等問題能否回答準(zhǔn)確?

4. 推理能力

數(shù)學(xué)題、邏輯題、判斷題答得準(zhǔn)不準(zhǔn)?

是否能自己抽象歸納出結(jié)論?

5. 多模態(tài)能力

支持圖文、語音、視頻輸入輸出嗎?

對(duì)圖像理解、生成水平如何?

6. 對(duì)齊性與安全性

是否容易出現(xiàn)敏感或不當(dāng)回答?

有無明顯偏見、歧視傾向?

7. 響應(yīng)速度與穩(wěn)定性

是否卡頓?服務(wù)器延遲大不大?

高并發(fā)下是否容易崩潰?

8. API集成能力與文檔支持

是否便于二次開發(fā)和接入業(yè)務(wù)系統(tǒng)?

技術(shù)文檔是否齊全?

四、2024國內(nèi)主流AI大模型橫評(píng)結(jié)果整理(模擬場(chǎng)景測(cè)試)

以下內(nèi)容為綜合測(cè)試多方資料(如清華KEG實(shí)驗(yàn)室、中國信通院等),并結(jié)合真實(shí)用戶體驗(yàn)總結(jié)的橫評(píng)情況:

模型語言理解生成質(zhì)量事實(shí)準(zhǔn)確性推理能力穩(wěn)定性綜合評(píng)分(滿分10分)
文心一言98.587.598.4
通義千問8.59888.58.4
星火認(rèn)知887.5798.0
ChatGLM7.57.576.57.57.2
日日新776.5686.9
云雀6.56.565.56.56.2

注:文心一言與通義千問目前在中文場(chǎng)景下綜合表現(xiàn)最佳。

五、不同場(chǎng)景推薦哪個(gè)模型?不是“一模打天下”

不同需求對(duì)應(yīng)不同模型優(yōu)勢(shì):

使用場(chǎng)景推薦模型推薦理由
教育答疑類星火、文心一言對(duì)中文理解與問答優(yōu)化較好
內(nèi)容創(chuàng)作類通義千問生成風(fēng)格自然,邏輯清晰
企業(yè)客服類百度文心、訊飛穩(wěn)定性高,已有商業(yè)API
多模態(tài)設(shè)計(jì)類商湯日日新圖文生成功能領(lǐng)先
編程寫作輔助ChatGLM開源支持好,技術(shù)社區(qū)活躍
科研文獻(xiàn)檢索通義千問、文心知識(shí)覆蓋廣,引用率更高
教學(xué)工具類星火對(duì)課程文本和多輪問答有適配性

六、評(píng)測(cè)結(jié)果之外,還需要看這些“非指標(biāo)”因素

除了性能本身,還有一些“軟性維度”值得關(guān)注:

是否適配國產(chǎn)云計(jì)算平臺(tái)(如阿里云、華為云)

商業(yè)化支持如何?價(jià)格、API限流、服務(wù)穩(wěn)定性

法律合規(guī)與數(shù)據(jù)安全保障水平

是否持續(xù)更新與快速響應(yīng)政策變化

特別是對(duì)于to B企業(yè)用戶而言,這些因素往往比“回答得對(duì)不對(duì)”更為關(guān)鍵。

七、未來趨勢(shì):國產(chǎn)大模型評(píng)測(cè)將走向標(biāo)準(zhǔn)化、行業(yè)化

目前大模型評(píng)測(cè)還存在以下問題:

缺少全國統(tǒng)一評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn),機(jī)構(gòu)標(biāo)準(zhǔn)不一

開源模型難與閉源產(chǎn)品橫向?qū)Ρ?/p>

多模態(tài)評(píng)測(cè)工具不足,標(biāo)準(zhǔn)體系待補(bǔ)齊

但好消息是,中國信通院已在2024年起陸續(xù)推進(jìn)AI大模型評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)的建設(shè),包括:

通用語言評(píng)測(cè)基準(zhǔn)

多模態(tài)能力測(cè)試平臺(tái)

安全性與倫理風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型

未來,國產(chǎn)AI大模型不僅要“卷能力”,還要“卷標(biāo)準(zhǔn)、卷服務(wù)、卷產(chǎn)業(yè)適配度”。

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總結(jié)

“國內(nèi)AI大模型評(píng)測(cè)”看起來是技術(shù)比較,但更深層,是一場(chǎng)生態(tài)競(jìng)爭。

誰能提供穩(wěn)定平臺(tái)?

誰能率先建立行業(yè)適配?

誰能構(gòu)建開發(fā)者社區(qū)?

誰能平衡能力與合規(guī)、開源與閉源的邊界?

這才是決定最終誰勝出的關(guān)鍵。

對(duì)普通用戶而言,我們要做的,不是盲目追熱度,而是根據(jù)自己的需求,選對(duì)工具,用好技術(shù),在新時(shí)代的浪潮中站穩(wěn)腳跟。

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