2024年国内8个常用AI大模型的适用性比较_2024ai大模型

讯飞星火认知大模型

讯飞星火认知大模型具备七大核心能力：文本生成、语言理解、知识问答、逻辑推理、数学能力、代码能力和多模态能力。

在知识学习与内容创作方面它可以进行要素抽取、问题生成，帮助知识学习和内容创作领域产生更丰富更有用的智能体，结合外部知识进行合理拓展。

适用性分析

用户可使用文本生成体验文档一键生成、AI撰写助手、多语种文档生成、AI 自动配图、多种模板选择、演讲备注等功能。通过提问获取生活常识、医学知识、政策解读等内容。

讯飞星火会分析问题的前提条件和假设来推理出答案或解决方案，给出新的想法和见解。在科研任务中，它可以使用已有的数据和信息进行推断、预测和验证。它还可以解决方程求解、立体几何、微积分、概率统计等数学问题。

在代码能力方面，根据注释、函数名智能生成代码，支持逐行代码注释，还可以精准定位代码语法、逻辑错误，甚至可以智能生成单元测试数据。

多模态能力方面，讯飞星火可根据用户上传图片返回准确的图片描述，或完成针对图片素材的问答，还可以凭借用户描述，生成期望的音频和视频。

文心一言大模型

文心一言能听懂潜台词、复杂句式、专业术语、前后乱序、模糊意图等复杂提示词，也能胜任代码理解与调试任务。

适用性分析

文心一言可以应用于小说、散文、诗歌等文学作品的创作。

文案创作方面，可以撰写商业计划、市场分析报告等商业文案。提供广告创意思维、灵感和想法，快速构思出吸引人的广告文案和宣传语；文心一言的聊天机器人应用于生活服务、教育辅导、客服等领域。

多模态生成方面，文心大模型支持图像生成和处理，可以根据用户需求生成图像或者对已有图像进行处理编辑。文心大模型还支持语音合成、语音识别和音频分类。文心大模型还能对视频数据进行处理，或将文本转化为动态图像序列完成视频分类、目标检测等任务。

数理逻辑推算方面，文心大模型可以解决复杂的数学问题，也可以成为代码编写助手，比如百度基于文心大模型研制了智能代码助手 Comate，提供智能推荐、智能生成、智能问答等多种功能，支持多种编程语言和IDE。

生成能力方面，能快速生成风格多样的文本、代码、图片、图表、视频，比如进行文案创作、制定生活计划、编写高质量代码。

逻辑能力方面，能帮用户解决复杂的逻辑难题、困难的数学计算、重要的职业/生活决策、代码纠错、常识推理、逻辑校验、立体几何、辩论灵感等。

记忆能力方面，经过多轮对话后，文心一言依然能记住对话的重点，轻松胜任复杂问题、沉浸体验角色对话。

通义千问大模型

通义千问能在创意文案、办公助理、学习助手、趣味生活等方面为使用者提供丰富的交互体验。

适用性分析

创意文案应用包括：“撰写营销文案”，输入产品介绍获得量身定制的金牌营销文案。“文章润色”能对用户提交的文章进行深度分析，挖掘其中表达不足之处，提供词汇句式变化建议。“直播带货剧本生成”，基于丰富的商品信息和用户需求，为电商主播提供生动有趣且具有营销力的脚本内容。

办公助理应用于：“SWOT 分析”为用户提供全面、深入且精准的战略决策支持，从多元视角理解并评估内外部环境对特定项目的影响。“PPT 框架生成”，智能地为用户构建专业且逻辑清晰的 PPT 结构。

学习助手应用包含了：“题目加工厂”，根据提供的专业以及学科领域进行高质量试题生成，大大节省了教师、家长以及教育机构在出题上的时间和精力。“学习计划站”可为用户提供个性化、系统化的学习路径规划，定制高效且科学的学习日程安排。

趣味生活应用有：“会放飞的菜谱”，输入菜名逐步指导提供美食烹饪秘诀。“AI 健身教练”为用户制定专属健身计划。“写歌词”，根据用户提示的歌名写出生动歌词。

赤兔大模型

赤兔大模型是容联云开发的面向企业应用的垂直行业多层次大语言模型，赋能企业搭建专属智能客服和数智化营销，包含会话洞察、业务话术、问答知识库、知识运用、数据分析、智能对话框架、流程管理。三个核心点分别是智能性、可控性和投产比。

适用性分析

基于赤兔大模型，容联云发布了生成式应用“容犀 Copilot”。

大模型话术：容犀Copilot后台一键快速对海量历史会话数据进行核对筛选，挑选出更佳话术并生成金牌话术，兼顾质与量的同时，挖掘出客户高频关注的问题，从问题中洞悉业务痛点。

智能知识库：可以帮助企业从零开始、低成本地快速构建话术库，包括理解文档知识、知识快搜、智能问答等，大幅提升构建效率。

会话洞察：高效便捷洞察每一通会话沟通情况，分析客户诉求，精准诊断问题并优化。回归实际业务本身，容犀Copilot深入金融行业细分场景，打造场景化客服助手，譬如分期挽留助手、荐卡挽留助手、投诉安抚助手等，实时辅助快速洞察客户需求，推荐更佳应答话术，诊断客户情绪变化，提醒措辞及注意事项。

文修大模型

文修大模型为政务单位、新闻媒体、企业单位、学校机构、出版机构等专业用户提供更贴合使用场景的校对服务。具备校对能力强、速度快、匹配度高三大特点，更好地解决垂直行业的问题。

适用性分析

政务单位领域，赋能各级政务部门校对流程智能化，提供文字材料的内容错敏校对、修改提示和文本润色等服务，全力保障内容的准确性及严谨性，支持内网环境下校对，满足更高保密需求。

新闻媒体领域，文修大模型深入新闻媒体工作的各个环节，对多模态内容进行多类错敏校对，帮助快速定位错误并高亮显示，让内容更加规范严谨，有效维护官方账号的公信力；同时提供文本润色服务，提高出稿速度，保障新闻时效性。

企业单位领域，全流程切入企业办公场景，从内容纠错、提升文本质量等多方位出发，优化宣发内容，提高文案吸引力，助力营销效果显著提升。

学校机构领域，针对学校机构的宣传材料、新媒体稿件、科研报告、学术论文等内容进行全面校审，有效降低文字错误率，保障学术严谨性。通过 AI 润色功能助力文章、报告、材料的起草、优化工作，有助于进一步提升学校传播力、影响力；出版机构领域，提供专业、便捷、高效的内容筛查及文字质量把关服务，协助各出版机构高效处理多语言文本，降低内容差错概率，保障内容的规范性、准确性。

YonGPT大模型

YonGPT在企业服务领域的应用主要集中在4个方向：业务运营、人机交互、知识生成、应用生成。

适用性分析

在智能化业务运营方面，YonGPT通过数据分析和预测能力，深入洞察企业运营、识别潜在的业务风险和机会，并提供智能化的解决方案，从而提高经营决策水平和业务运营效率。

在自然化人机交互方面：YonGPT通过强大的自然语言处理技术和理解能力，使能企业应用和服务与用户进行自然而流畅的对话交流，以“人”为本的方式实现不同应用的调用、连接、组装，更自然、高效地完成工作。

在智慧化知识生成方面：YonGPT 通过从海量数据和信息中提取、整合知识，生成新的、有价值的知识内容，涵盖了行业解决方案、专业领域知识分享，助力企业和用户全面利用自身知识的储备和积累，促进知识的传播和应用。

在语义化应用生成方面：YonGPT 通过对用户需求、企业业务和数据特征的理解，可以自动生成具有语义化能力的应用程序，全方位提升企业个性化应用服务的创建效率。

YonGPT的智能化场景服务中有四个服务：

企业收入/利税经营智能分析，可以实时掌控经营状况、快速洞察问题所在、精准预测企业效益、有效预见应对变化。

智能生单，融合了丰富的供应链经验，通过“交互革新式”订单生成助手，实现快速智能生单，提高企业效能。

智能招聘，通过 AI 互动优化应聘体验，实现选人、用人的精准决策。

智能大搜，提供“沉浸式”搜索新体验，加速企业知识的价值化服务，并洞察用户需求、实现搜推一体，让知识赋能业务和组织。

“写易”智能创作引擎

“写易”智能创作引擎适合党政党媒、央企国企、学校医院等有日常阅读需求和写作需求的群体。“写易”智能创作引擎深入挖掘用户需求，构建了“随查”“随写”“随审”的交互体验, 具有创作高效、安全准确、内容丰富的特点。

适用性分析

人民网以行业客户数据库语料为核心，《人民日报》内容为辅助，为客户定制化训练“写易”智能创作语言大模型，帮助提高写作能力、积累写作素材、规范写作格式。在写作过程中还可以为标题撰写、修辞使用、引用诗文和网言网语等提供丰富素材，帮助创作者启发灵感、提供思路，从而自动、高效地生成符合客户写作场景的高质量文章素材，为客户提供全维、全时、全域的智能化服务，助力工作总效率大幅提升。

蓝心大模型

蓝心大模型是行业首个在手机端运行的开源自研大模型，也是更适合中文用户的中文开源大模型，随着参数提升，蓝心大模型逐渐具备文本总结、语言理解、文本创作、知识问答、角色扮演、复杂逻辑推理、复杂任务编排等能力。基于蓝心大模型能力，vivo 开发出蓝心小 V 和蓝心千询两款手机端产品。

适用性分析

蓝心小V支持语义搜索、问答、写作、创图和智慧交互。超能创图功能有：文生图和图生图、AI 路人消除（路人隐身）。

蓝心千询覆盖AI对话和 AI 灵感两大核心应用场景。蓝心千询是手机行业首个大模型公开版免费APP。蓝心千询能够提供社交媒体文案创作、PPT 大纲生成、中英文本互译等功能，还设置有穿搭建议等工具。灵感广场设置有不同场景下的灵感技能卡片，覆盖工作、学习生活中的创作场景。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

123?spm=1001.2014.3001.5501)这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】