国产大模型除了我们熟知的，还有哪些？

冷小雨 · 发表于 2024-9-13 17:47:54

如题

西の沧海 · 发表于 2024-9-13 17:48:46

“百模大战”真的就是百模！！！

列举一些前100名的国产“大模型”

让我们来猜猜，最后存活下来的有哪几家，有多少家？

最近爆火的KIMI
Kimi为何成为爆款AI应用？我们认为月之暗面的Kimi是一次优秀国产大模型的极致产品思维首次在应用场景端的验证，通过超大文本容量、支持文件上传、高效的推理实现快速反应和信息检索，首次将AI大模型的技术力传递至用产品端。以Kimi为模板，阿里通义、百度文心、360等大模型均开始提升大模型支持长文本的能力，围绕长文本能力展开的AI应用拓展将是近期率先诞生的确定性机会，而随着长文本能力的普及、潜在多模态能力的释放我们认为国内AI应用端的底层大模型支撑能力开始出现。

阶跃万亿参数MoE即将上线，再次重视国内大模型和应用：阶越星辰Step-2 万亿参数 MoE 语言大模型预览版上线。从长文本能力到参数体量，国产大模型通过细分能力端提升或将持续酝酿爆款应用诞生机遇。而国内大模型的机遇将围绕前期投入的大厂和重点创业公司展开，我们重点看好国内文本端的应用需求在AI底层大模型的推进下持续爆发，同时重视相关训练素材需求和多模态能力相关应用公司。

我认为，国产“百模大战”的白热化来临将对训练端内容数据需求大大增加，优质语料与视频算料商业空间打开，加快影视剧本ip+优质视频、文字语料相关公司应用端收入确认落地。

hanxiang · 发表于 2024-9-13 17:49:16

国产大模型还挺多的，并且遍布在各个领域，就拿大数据和商业智能领域来说，思迈特最新发布的对话式大模型还挺有意思的。
早在2022年发布的Smartbi V10.5版本中，Smartbi就引领智能潮流，实现了AI和BI的结合，通过对话式分析实现即问即答，帮助用户智能洞察数据。
而在2023年，随着ChatGPT的火爆，大模型以迅雷不及掩耳之势进入各界的视线。它拥有更多的参数和更丰富的训练数据，能更准确地理解和回答复杂的问题，还能够更好地理解上下文，从而生成连贯和符合语境的回答。
在BI这个细分领域，就像燃油取代蒸汽，大模型的出现是一次革命，它能持续提高商业智能平台的智能性、专业性和效率。作为BI界的“ChatGPT”，Smartbi也持续进化，率先发布了Smartbi对话式分析大模型版本！
Smartbi大模型版本，通过引入大语言模型（LLM），提升自然语言分析工具对“常识”语义和上下文语境的理解能力；同时通过提示工程、微调或训练将自然语言转化成精准的SQL，以便准确、高效、便捷地获取到用户真正需要的数据。
1、大模型部署，支持本地私有化更安全准确

目前，Smartbi的大模型版本，不仅支持OpenAI、百度、阿里等大模型，还支持多种本地私有化部署的大模型。
私有化大模型是在本地设备上运行，可以降低数据泄露的风险，具备更强的安全性。同时，思迈特提供专为BI垂直领域需求量身定制的私有化大模型。这个私有大模型被“喂给”BI行业方面的“专属营养”，与用户的行业数据更贴合，再通过持续的微调和训练，从而具备更强大更准确的NL2SQL能力，其意图识别识别水平可比肩ChatGPT3.5，是BI行业领域的智能专家。
2、接入数据，通过指标模型更一致可信

企业经营管理的本质是基于数据指标的量化管理，而对话式分析是通过指标模型来接入用户的数据，通过指标管理实现让所有数据被统一管理，为经营分析和智能决策提供一致可信的数据。这也是企业需要以指标为核心的ABI平台的根本原因。
3、数据问答，数据分析像聊天一样简单

对话式分析不只是一堆代码和算法，而是拥有强大智慧的数字伙伴。就像聊天一样，我们通过简单的表述即可查询分析数据，分析结果不仅可以使用表格展示，还可通过对话智能切换成各种可视化图形。并且，当我们没有分析思路的时候，还可以参考推荐问句获得灵感。

图：推荐问句和图形展示

4、多轮对话，层层递进高效探索根因

Smartbi大模型版本的对话式分析具备出色的上下文理解能力，它会把你之前的问题和需求牢记于心，并根据情景输出连贯的数据分析结果。这种多轮对话分析的方式可以帮助用户逐层深入、有序探索，高效地查找问题的根本原因。

图：演示多轮对话，层层钻取

5、时间智能，计算强大智能生成时间计算

对话式分析是基于数据模型进行数据获取，因此也融合了数据模型强大的计算能力。尤其对于一些常用的同环比、年累计、年累计同比等时间计算，更是直接封装到产品中，通过问句即可自动生成。

图：演示智能生成时间计算

6、错误纠偏高效获取正确结果

如果用户描述的比较模糊，可能会出现查询结果并不是我们想要的。这时我们进行错误纠偏，帮助用户快速获取正确的结果。
首先，我们可以通过语义澄清来明确查询意图，提高查询准确度。比如我们直接输入“不看确认回款，看净回款”。

图：语义澄清

同时，我们也可以通过人工辅助删除、添加维度指标的操作来限定查询范围，以达到准确查询的目的。

图：人工辅助

7、多终端应用，让智能无处不在
独立的“对话式分析”，可以自由探索数据，对外分享成果。
应用到仪表盘中，通过AI问答的方式，让业务用户方便、高效地构建仪表盘和看板。

集成到移动APP上，让决策者无论身处何地都可以随时关注经营分析情况。易和企业IM钉钉、微信、飞书等整合，通过实时接收预警信息、智能问答、分享数据结果等，让团队之间的沟通协作更加高效。
结合LLM，Smartbi对话式分析不仅仅降低了分析门槛，帮助业务用户提升业务效率，还能让数据分析结果更加准确和安全。
在全新的大模型时代，对思迈特来说无疑又踏上一个新的征程。随着一波又一波的技术浪潮席卷而来，“大模型+”的应用拐点正加速到来，思迈特将坚持长期主义，认真踏实地做好技术及场景落地，不断构建更强硬的技术方法，极大增强大模型自身的实用性和行业应用程度，因为只有定得住，才能行稳致远。

ASA1188 · 发表于 2024-9-13 17:49:36

随着ChatGPT引领的大模型热潮，国内的公司开始相继投入研发自己的人工智能大模型，截止到2023年10月，国产公司的大模型有近百个，包括一些通用大模型，比如百度的文心一言，也有特定领域的专用大模型，比如蚂蚁金服的CodeFuse，京东的言犀等。国内的大模型尚处于百花齐放的状态。但由于大多数模型是面向企业端的，需要企业认证资格。面向用户的，个人可以直接使用的大模型还比较少，下面总结一些比较有趣的，面向个人的国产大模型，使用这些模型，可以提升自己的工作效率。

一、百度-文心一言
文心一言作为国内公司发布的第一个大模型，也是最早面向用户开放的大模型，值得提一下。文心一言最开始被用来和ChatGPT对比，当时的缺点很多，距离ChatGPT的差距也很大。不过靠着文生图这个功能，文心一言突然破圈了，慢慢的，国内的用户开始变多，最近已经迭代到了3.5版本，实际体验中，可以感觉到性能有着明显的提升。文心一言目前有网页版和app版，平常使用更多的是手机app版，在IOS商店和安卓应用商店都可以下载。

文心一言app

特色功能：文生图

输入想要的文字，输出效果图。这个相比于Midjourney和Stablediffusion上手更容易一些，毕竟不用科学上网。还可以学习一下绘图时常用的提示词，对于未来使用其他的软件还是有所帮助的。

文生图

二、科大讯飞-讯飞星火
讯飞星火是科大讯飞研发的一款大模型，刚发布的时候，效果很惊艳，性能表现出色。讯飞星火属于通用大模型，目前也是有网页版和手机app版，可以在手机应用商店下载。科大讯飞已经将自己的大模型运用到了自己硬件产品中，比如墨水屏，办公本之类的，如果你有买这些产品，可以在上面直接使用。星火有一些很好用的插件，可以提升工作效率。

讯飞星火app

特色功能：插件工具
讯飞星火的模型插件，类似于ChatGPT的应用商店，可以使用大模型帮你去调用一些生产力工具，完成工作效率的提升。目前星火有下面三个插件可以直接使用：
（1）PPT自动生成插件
输入你想要制作的ppt的内容，最好有PPT的内容大纲，当然这步骤也可以让星火完成。等待一些时间，一键生成PPT,可以直接下载到本地，我觉得这个功能目前最实用。

一键制作ppt

（2）简历生成插件
输入岗位，个人信息，可以自动生成简历模板，当然最终版的简历需要你去调整和修改，不能一蹴而就。

一键制作简历

（3）文档回答插件
这个插件类似于ChatPDF或者ChatDOC，通过上传一个资料文档，让大模型去总结，或者对文档中的内容进行提问，比较实用。

文档回答

（4）ProcessOn插件
目前这个插件我在手机app中没有发现，只在网页端发现这个插件，ProcessOn插件是用来制作流程，时序图，逻辑图等工具，一般程序员写开发设计文档必备。这个插件，你输入描述的功能，会帮你自动生成时序流程图。

一键制作流程图

三、字节跳动-豆包
豆包是字节跳动基于云雀大模型开发的聊天机器人，可以直接在应用商店下载，目前比较特色的功能是可以根据对话，播放歌曲。此功能在“MUSE音乐电台”中可以找到。实现原理是通过调用字节跳动的“汽水音乐”进行播放。

豆包app

特色功能：播放歌曲
输入想要播放的歌曲，自动调用“汽水音乐”进行播放

MUSE音乐电台

四、360-360智脑
360智脑是360开发的一个大模型，目前在市场上反响不错，在企业端的商用很成功，最近也上线了手机app端，在手机端，特色功能是角色扮演。

360智脑app

特色功能：角色扮演
在手机app的底部菜单中，有“数字人广场”，从历史人物，科学家到小说人物有很多数字人，通过模拟对话，代入角色情景中，形成一段有趣的故事场景。也可以自己创建数字人，总共需要五步：（1）填写昵称（2）上传头像（3）设置问候语（4）设置可见性，选择公开还是非公开（4）更多选项，设置角色定义。之后点击创建即可完成。

角色扮演

五、智谱AI-智谱清言
智谱清言是由智谱AI基于ChatGLM模型开发，目前已经上线了手机app端，也是属于通用大模型，除了常用的AI作图，AI对话外，最大的亮点是可以上传图片，进行描述（当然目前讯飞星火和文心一言也支持图片上传）。近期ChatGPT已经支持语音和图片的输入，当然只限于Plus会员。智谱清言的图片描述，目前还有较大的提升空间。

智谱清言app

特色功能：图片描述
输入一个图片，输出对图片描述。

图片描述

六、昆仑万维-天工
天工大模型是由昆仑万维研发的一款模型，主要有AI搜索，AI阅读，AI对话和AI创作等功能，其中比较亮眼的是AI搜索。

天工app

特色功能：AI搜索
A搜索功能类似于BingChat，针对问题，会给出具体的答案和对应的参考网页链接。

AI搜索

PS: 为了证明本文不是由ChatGPT写的，使用AI Content Detector做了一个真人编辑的认证

This is human text!

神话吧外交⑥雄 · 发表于 2024-9-13 17:50:19

、长图预警：

你也可以直接去gihub上查看：
wgwang/LLMs-In-China: 中国大模型 (github.com)当然除了上述所列的，还有许多一些开源的中文大语言模型项目，可以去github上搜搜，比如ChatGLM2，还有许多是专门针对于特定领域的模型，比如金融、法律等。

我道无极 · 发表于 2024-9-13 17:50:25

AI时代，所有产品都将迎来用大模型进行全面智能升级。
随着以ChatGPT等为代表的生成式AI持续火热，大型语言模型（Large Language Model, LLM）领域的研发和布局在国内外有目共睹，微软、谷歌、百度系等生成式大模型接连发布和不断升级优化，4月11日的阿里云峰会上，阿里巴巴宣布所有产品未来将接入“通义千问”大模型进行全面改造，钉钉、天猫精灵等产品已率先接入通义千问测试，将在评估认证后正式发布新功能。同一天，国家互联网信息办公室为促进生成式人工智能技术健康发展和规范应用，起草了《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》，AIGC产品的发展前景将更有无限可能。
前沿技术发展往往带来更多产业升级和前瞻机会。
实在智能（Intelligence Indeed）自研垂直领域大语言模型——TARS（塔斯）历经半年研发后，正式上线，开启内测！

ChatGPT强势出圈后，AI领域的平静湖面恰似投入巨石，瞬间掀起激动人心的波澜，一场由人工智能引发的产业革命正在发生，并用超快的进化速度带领全人类走进AGI时代。
作为构建AGI的基础之一，大语言模型的出现，使得自然语言处理（NLP）的实现模式发生巨大的变化，引发全社会广泛关注和积极推广。
AI百舸争流，各家“模”路相逢。越来越多的国内企业和科研机构开始投入到大语言模型的研发和应用。清华大学、复旦大学等高校以及阿里巴巴、腾讯、百度、华为等大型企业纷纷入局，快速推动人工智能技术的商用化进程。
同时，一些新锐科技公司在大语言模型的研发和应用当中也在积极探索和发展，并取得了瞩目的成绩。
近期，国内AI准独角兽企业实在智能（Intelligence Indeed）的自研垂直领域大语言模型——TARS（塔斯）历经半年研发后，正式开启内测！
TARS（塔斯）大模型的内测和系统性评测还在进行中，让我们先睹为快看看一些它能做什么：
实在大模型TARS（塔斯）的取名灵感来源于影视科幻巨作《星际穿越》中的机器人角色TARS。
影片中的TARS以其聪明、可靠和机智的特质深受观众喜爱。同时，“塔斯”的中文音译与“踏实”的发音非常相似，这不仅与实在智能的名字遥相呼应，还契合了实在智能团队对创业初心的坚守：
作为一家致力于将AI与RPA等自动化技术融合创新，打造各类数字员工的企业，实在智能一直踏踏实实地探索支撑客户数字化转型，实实在在地助力客户提质降本增效，提升竞争力。
快速推出自研TARS（塔斯）大模型，得益于实在智能在自然语言处理领域深厚的技术积累和落地经验：
2018年，BERT模型提出后，实在智能即率先在国内发布了中文预训练模型，并将其与产品深度融合；
2019年，谷歌发布ALBERT模型论文后，实在智能再次在极短时间内，于谷歌正式开源之前，在国内率先发布中文预训练模型，并牵头发起成立CLUE组织。
2022年底，OpenAI公布ChatGPT后，实在智能密切关注并迅速跟进大语言模型的研究进展；
2023年初，实在智能正式启动TARS大语言模型研发项目，并将目标确定为“构建自研、有效、安全、可信任、可落地的垂直领域大语言模型。”
基于开源基座模型，实在TARS大模型在千亿级高质量Tokens上进行了充分训练，完整复现了Pretrain、SFT和RLHF三个阶段，语言理解能力及指令跟随能力等在横向对比测试中均取得良好效果。
特别地，实在智能积极响应国家互联网信息办公室发布的“关于《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》”，在TARS大模型中叠加了多项自然语言处理前沿技术。如：模型的不当言论判别，从而进一步增强了模型的生成效果和安全性。

目前，实在TARS大模型正在进行更全面、更完整的效果评测，相关结果将在近期陆续公布。
TARS大模型的上线内测，意味着实在智能在推动AI技术与RPA产品深度融合方面，再上新台阶！
面对市场环境和前沿科技的快速变化，企业不仅要满足客户的多样需求，还要处理内部庞杂数据、打通数据孤岛、提高经营效率，数字化转型迫在眉睫。

AI技术有助于提高数据处理和决策效率、增强风险预测和控制能力。RPA技术可有效帮助企业减少重复、繁琐人工操作，实现流程自动化的软件。当下，越来越多的政府机构和企事业单位开始关注AI与RPA技术的融合应用，并将其作为数字化转型的关键手段。
很快，实在TARS大模型将与实在RPA实现完美融合。
前者提供自然语言理解及逻辑知识的归纳泛化能力；后者基于实在智能自研的“智能屏幕语义理解技术（ISSUT）”，实现对一切屏幕上一切元素的自动化操作。
接下来，用户无需花费时间精力去学习理解RPA工具常见的“能力组件、变量”等专业知识，也无需一步步拾取各类软件功能元素，手动编排流程。只需通过文字简单描述业务流程，即可生成一个自动化业务流程，生成一个数字员工！
让流程的自动化更加简单，让自动化流程的生成更加智能、高效。
当前，政府和企业在快速推进数字化转型的同时，对信息安全性、准确性也提出了更高要求。
实在TARS大模型全面支持私有化部署，用户可完全自主掌控数据和模型，确保内部敏感数据的安全性，并可根据业务需求进行定制化开发。
值得一提的是，实在TARS大模型还将作为实在智能IDP文档审阅产品的下一代核心引擎，为更多企业提供更准确、高效的文档处理能力。
借助TARS大模型的语言理解和深度学习能力，IDP将升级为Chat-IDP，即为用户提供与文档直接“对话”的能力，使用户可更准确地识别、提取和审阅文档内容，打出一套文档高效审核处理的“组合拳”，大幅提升自动化办公效率。
持续、快速地迭代和创新是AI科技企业保持竞争力的关键。实在智能将继续加大研发投入，坚持技术突破和产品创新双轮驱动，不断推进TARS大模型与超自动化产品矩阵的更多深度融合，也期待与更多合作伙伴共创“人机协同”的丰富场景和精彩未来！
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