​ChatGPT-4o与国内三个典型大模型的比较_chatgpt和国内大模型有啥区别

今天就简单地就国内三个典型大模型的发展现状做一个介绍，并将这四个大模型从功能、性能等方面做了一个概括性的对比。

一、功能比较

1. ChatGPT-4o

• 功能特点：ChatGPT-4o以全能性和多模态交互为主要特点，支持文本、音频和图像的输入输出，能实现跨模态的理解和生成。此外，它还具有快速响应时间和多语言处理能力。

• 情感理解：ChatGPT-4o能够读取并理解人的情绪，提供人性化的交互体验。

3. 百度的文心一言（ERNIE Bot）

• 功能特点：文心一言是百度全新一代知识增强大语言模型，能够与人对话互动，回答问题，协助创作，高效便捷地帮助人们获取信息、知识和灵感。它融合了数万亿数据和数千亿知识，具备知识增强、检索增强和对话增强的技术优势。

• 场景应用：文心一言更加聚焦于解决产业技术壁垒问题，并广泛应用于搜索等技术中。

5. 华为的盘古大模型

• 功能特点：盘古大模型主要应用于政企类客户等规模化应用场景，实现人机对话和语音识别等功能。它采用了知识蒸馏法，具有高达1.7万亿个参数量，可能具有更强的表达能力和推理能力。

• 产业应用：华为盘古更注重在智能客服和智能家居等领域的实际应用。

7. 阿里的通义大模型

• 功能特点：阿里巴巴的通义千问在模型性能上全面赶超了GPT-4 Turbo，成为领先的中文大模型。它具有强大的理解能力、逻辑推理能力和指令遵循能力，并且在中文能力方面持续领先业界。

• 多模态能力：通义千问也展现了多模态交互的潜力，拥有视觉理解模型和多模态标准测试中的领先地位。

二、技术性能优劣势比较

1. 优势：

• ChatGPT-4o：全能性和多模态交互能力强，响应时间短，支持多语言。

• 文心一言：在数据和知识融合学习方面有优势，更适合中文语境下的信息获取和灵感创作。

• 盘古大模型：参数量大，可能具有更强的表达能力和推理能力，在政企等规模化应用场景中有优势。

• 通义千问：在中文领域的理解、逻辑推理和指令遵循能力强，且模型性能全面赶超GPT-4 Turbo。

3. 劣势：

• ChatGPT-4o：相比国内大模型，可能在对特定地域文化的理解上不如本地化模型深入。

• 文心一言：在国际多模态大型语言模型方面的对比中，可能稍逊于ChatGPT-4o的全能性。

• 盘古大模型：虽然参数量大，但在多模态交互、快速响应等方面可能还有待提升。

• 通义千问：虽然在中文领域领先，但在全球多模态交互和全语言支持上可能还需进一步加强。

小结:

这四个大模型的优劣势可以简要概括为：

1. ChatGPT-4o：优势在于强大的多模态交互能力，支持音频、图像和文本实时推理；劣势是对于非英文环境的适应性可能稍逊。

2. 阿里通义：优势在于性能出色且应用场景广泛，支持自然语言处理、视觉智能等任务；劣势是模型的训练和部署相对复杂。

3. 华为盘古：优势为技术先进，参数规模大，拥有强大的计算和存储能力；劣势可能是其在某些特定领域的知识库尚需完善。

4. 百度文心一言：优势在于对中文的深度理解和丰富的中文语料库，适合中国市场；劣势是相比其他模型，在全球范围内的多语言支持可能不足。

可以用多、广、强、专、中这几个字来总结这四个大模型：

多模：指以ChatGPT-4o为代表的多模态交互能力。

广：以阿里通义为代表的应用场景广泛。

强：以华为盘古为代表的的行业应用技术实力强。

专：表示各模型在各自领域都有其独特的、专业的和深入的应用。

中：以百度文心一言为代表的国内大模型在中文处理上的优势。

补充内容：国内三个大模型的发展现状概述

百度的文心一言

功能更新：

文心一言4.0的新功能主要包括以下几点：

1. 智能对话再升级：文心一言4.0搭载了全新的智能对话引擎，这使得与角色的交流更加自然和有趣。该功能不仅能理解用户的问题，还能进行生动、有趣的对话，为用户提供沉浸式的阅读体验。

2. 超高清画质呈现：文心一言4.0采用了最新技术来提升画质，让用户感受到前所未有的清晰与真实。每一帧的画面都如同艺术品般细腻，增强了用户的沉浸感。

3. 全新交互模式：文心一言4.0引入了创新的交互方式，如通过手势、声音等指令，让用户与故事中的角色互动更加紧密。这种交互方式使得用户能够成为故事发展的主导者，决定角色的命运。

4. 智能写作与实时翻译：用户可以输入一个主题或关键词，文心一言4.0能在几秒钟内生成一篇高质量的文章，无论是新闻报道、广告文案还是学术论文，都能轻松应对。同时，它还支持实时翻译功能，输入文字或语音后能快速翻译成多种语言。

5. 图像识别与智能推荐：通过文心一言4.0的图像识别功能，用户可以轻松辨别物品和人脸等信息。此外，它还能根据用户的兴趣和历史行为推荐个性化的音乐、电影、书籍等内容。

性能提升：

百度文心一言性能提升主要体现在以下几个方面：

1. 推理性能的提升：百度文心一言在完成四次技术升级后，其推理性能得到了显著提升。具体来说，与之前的版本相比，推理性能提升了近10倍，这使得文心一言能够更高效地处理用户的问题和提供答案。这种提升在处理复杂问题、进行深度推理时尤为明显，大大提高了系统的响应速度和准确性。

2. 用户规模和调用量的增长：百度文心一言的用户规模和日均调用量均已达到2亿，这表明其在市场上的吸引力和实用性。如此庞大的用户基数和调用量也进一步验证了文心一言的性能和稳定性。

3. 大模型升级的效果：文心大模型自发布以来不断升级，其效果与性能也得到了显著提升。这种提升不仅体现在模型的准确度上，还体现在模型的泛化能力和对新数据的适应能力上。这使得文心一言能够更好地理解用户的意图，并提供更准确的答案。

4. 算法训练效率和推理成本的优化：百度文心一言在算法训练效率和推理成本方面也取得了显著的优化。具体来说，与一年前相比，文心大模型的算法训练效率提升到了原来的5.1倍，而推理成本则降到了原来的1%。这种优化使得文心一言能够在更短的时间内完成训练，并以更低的成本提供服务。

市场反馈：

文心一言作为一款基于人工智能技术的语言模型，其应用场景广泛且多样。

1. 学习助手：在学习过程中，学生常常会遇到各种问题。文心一言可以快速、精准地回答学生提出的问题，无论是数学、物理等学科知识，还是文学、历史等人文社科方面的问题，都能给出简明扼要的回答，帮助学生快速理解和掌握相关知识。

2. 工作辅助：对于职场人士来说，文心一言可以作为一个快速、准确的信息查询工具。例如，当需要了解某个产品的特性或查询某个公司的背景时，只需向文心一言提问，它就会给出相应的回答，提高工作效率。

3. 生活助手：在日常生活中，文心一言也能发挥重要作用。比如，它可以提供烹饪建议、家电修理方法等生活小贴士。此外，文心一言还可以用于自然语言生成，如生成摘要、标题等，大大节省了用户的时间和精力。

4. 搜索引擎优化：文心一言可以用于构建智能化的搜索引擎，通过理解用户的查询意图和关键词，提供更准确的搜索结果和相关建议。

5. 机器翻译：文心一言的机器翻译功能可以实现不同语言之间的自动翻译，帮助人们克服语言障碍，促进国际交流。

6. 情感分析与文本分类：文心一言能够自动对文本进行分类和情感分析，这对于企业进行客户邮件分类、舆情监控和产品评价分析等任务非常有用。

7. 智能家居控制：文心一言还可以作为智能家居控制系统的核心，通过语音交互实现智能化控制和管理。

8. 金融投资咨询：在金融领域，文心一言可以为用户提供智能化投资咨询和财富管理服务。

9. 自发布一年多来，“文心一言”用户数已突破2亿，文心大模型日调用量也达到2亿，显示出市场对文心一言的积极反馈。

华为盘古大模型

功能更新：

• 华为即将发布的盘古大模型5.0预计将带来更多突破性的功能，包括但不限于自然语言处理能力的增强、图像识别与分析的提升、优化的机器学习框架等。

• 盘古大模型还将扩展跨模态能力，实现更加流畅的模态间转换和信息融合。

华为盘古大模型的新功能主要包括以下几个方面：

1. 更强大的自然语言处理能力：盘古大模型提升了自然语言处理（NLP）能力，展示出更加精准的语言理解能力和更加自然的对话生成能力，这将极大地提升与用户的交互体验。

2. 增强的图像识别与分析：盘古大模型在图像识别和分析方面实现显著进步，包括更准确的物体识别、场景解析以及图像内容的深度理解，为图像搜索、内容审核等应用场景带来革命性的改变。

3. 优化的机器学习框架：盘古大模型提供了一个更加优化的机器学习框架，支持更多的算法、更高效的训练过程，并允许更灵活的模型部署选项，使得开发者能够更容易地训练和部署模型。

4. 扩展的跨模态能力：盘古大模型在处理并理解不同类型数据（如文本、图像、声音等）方面取得新的进展，实现更加流畅的模态间转换和信息融合。

5. 提升的个性化推荐算法：盘古大模型采用更先进的算法，为用户提供更加精准的个性化推荐，提升用户体验的同时，也为企业提供更高效的营销工具。

6. 强化的数据安全与隐私保护：盘古大模型在保护用户数据方面做出更多努力，引入更严格的数据加密技术、更完善的用户隐私控制机制，确保用户信息的安全。

性能提升：

华为盘古大模型在性能上有显著的提升，主要表现在以下几个方面：

1. 性能指标提升：华为通过持续研发，对盘古大模型进行了性能上的优化。模型在训练、推理速度等方面均有了显著提升，这使得盘古大模型能够更高效地处理任务，减少等待时间。

2. 模型深度与准确率提升：盘古大模型在深度方面进行了增强，从而极大地提高了模型的准确率和解决问题的能力。深度的增加意味着模型能够处理更复杂的数据关系，进而提供更精确的预测和结果。

3. 模型融合与优化：盘古大模型在结构上进行了优化，增加了LSTM等多个模型的融合。这种融合使得模型能够综合不同模型的优势，进一步提升性能，更好地适应各种应用场景。

4. 跨模态能力提升：盘古大模型在跨模态能力方面取得了进展，即处理并理解不同类型数据（如文本、图像、声音等）的能力得到提升。这种提升使得模型能够更流畅地进行模态间转换和信息融合，从而拓宽了其应用范围。

5. 训练效能提升：根据华为云发布的消息，盘古大模型的训练效能已经达到了业界主流GPU的1.1倍。这意味着在相同条件下，盘古大模型能够更快地完成训练过程，提高了模型开发的效率。

市场反馈：

盘古大模型5.0的应用场景广泛，可以归纳为以下几个主要方面：

1. 智能客服：在金融、电商等行业中，盘古大模型5.0可以作为智能客服的核心技术，实现自动化的问题解答和客户服务。它能够准确理解用户的提问，并给出专业的回答，提升客户服务效率和用户满意度。

2. 内容管理与分析：对于新闻媒体领域，盘古大模型5.0可以用于新闻摘要、评论情感分析等任务。它能够快速准确地提取新闻或评论中的关键信息，帮助编辑更有效地筛选和推荐内容，提高新闻编辑和推荐系统的效率和精准度。

3. 智能辅导与教育：在教育领域，盘古大模型5.0可以应用于智能辅导系统，根据学生的提问提供个性化的学习指导和解答。它能够理解学生的学习需求，并给出相应的知识点和解题策略。

4. 法律咨询与解答：对于法律行业，盘古大模型5.0可以提供快速的法律知识获取和法律咨询服务。它能够理解和解答用户的法律问题，提供专业的法律建议和解决方案。

5. 图像搜索与内容审核：得益于图像识别和分析能力的提升，盘古大模型5.0可以在图像搜索和内容审核方面发挥重要作用。它能够更准确地识别图像中的物体和场景，提高搜索的准确性和内容审核的效率。

6. 个性化推荐与购物体验：在电商领域，盘古大模型5.0可以实现商品推荐和个性化购物体验。通过分析用户的购物历史和偏好，它能够为用户推荐合适的商品，提升购物体验和销售额。

7. 跨模态信息处理：盘古大模型5.0的跨模态能力使得它能够处理和理解不同类型的数据，如文本、图像和声音等。这种能力可以应用于多媒体内容理解、智能家居控制等场景，实现更加智能化的交互体验。

8. 华为的新品笔记本MateBook X Pro和MateBook 14支持盘古大模型，受到了市场的关注。这些笔记本在性能和轻薄设计上有出色表现，并集成了AI功能，如AI加速、AI空间和AI概要能力，提升了用户体验。

阿里的通义千问

功能更新：

阿里通义APP的新功能主要包括以下几点：

1. 支持超长音视频转文字：阿里通义听悟（现已集成到通义APP中）支持长达6小时的音视频转文字服务，这是之前的版本所不具备的功能。这一功能极大地方便了用户处理长时间的音视频内容，如会议记录、讲座整理等。

2. 音视频问答助手“小悟”：这是一个擅长理解并回答与记录内容和播客内容相关问题的对话机器人。用户可以向“小悟”提问，并获得与音视频内容相关的答案，这有助于用户更好地理解和掌握知识。

3. 文档解析与处理能力：通义APP具有强大的文档处理能力，可以单次处理多达1000万字的长文档，并能同时解析100份不同格式的文档。这一功能对于需要处理大量文档的专业人士来说非常实用。

4. 多模态理解能力：基于通义大模型的音视频理解能力，通义APP能够精准高效地进行音视频文件的识别理解、摘要总结、多语言翻译，这为用户提供了更丰富的音视频处理选项。

5. 集成智能编码助手：通义APP还集成了智能编码助手通义灵码，这可以帮助用户随时随地在手机上写代码、读代码、学习编程技能，为开发者和编程爱好者提供了便利。

6. 全面的能力集成：除了上述功能外，通义APP还免费开放通义大模型全栈能力，包括但不限于文生图、智能编码、文档解析、音视频理解等，致力于成为人们的工作、学习、生活助手。

性能提升：

阿里通义APP的性能提升主要表现在以下几个方面：

1. 理解能力：根据官方发布的信息，通义千问2.5版本在理解能力上相较于2.1版本提升了9%。这意味着APP能更准确地理解用户的意图和需求，为用户提供更精准的信息和服务。

2. 逻辑推理能力：通义千问2.5在逻辑推理能力上提升了16%。这使得APP在处理复杂逻辑问题时更为出色，能够给出更符合逻辑和实际的答案。

3. 指令遵循能力：相较于之前的版本，通义千问2.5的指令遵循能力提升了19%。这意味着APP能更准确地执行用户的指令，提高用户体验。

4. 代码能力：通义千问2.5的代码能力也得到了提升，具体提升了10%。这对于需要编写或理解代码的用户来说，无疑是一个实用的增强功能。

市场反馈：

阿里通义APP的应用场景非常广泛，可以归纳为以下几个主要方面：

1. 智能办公：钉钉等办公软件在接入通义后，实现了近10项新AI功能，增强了辅助办公的能力和智能化水平。例如，通过类似微软Copilot“副驾驶”的设定，用户可以随时随地唤起AI进行办公操作。

2. 智能客服：阿里通义听悟（现已集成到通义APP）可应用于智能客服领域，它可以帮助企业提高客服效率和服务质量，降低成本并提高客户满意度。

3. 智能文档处理：通义APP具有强大的文档处理能力，支持超长文档的解析与处理，可单次处理多达1000万字的长文档，并能同时解析100份不同格式的文档。这对于金融、法律、科研等领域需要处理大量文档的专业人士来说非常有用。

4. 音视频理解与处理：基于通义大模型的音视频理解能力，通义APP能够精准高效地进行音视频文件的识别理解、摘要总结、多语言翻译等操作。这为用户处理音视频内容提供了极大的便利。

5. 智能学习与教育：通义APP集成了智能编码助手等功能，可以帮助用户随时随地在手机上写代码、读代码、学习编程技能。此外，它还可以作为学习助手，帮助用户解答学习中遇到的问题，提升学习效率。

6. 生活娱乐：通义APP还提供了趣味问答等功能，如高情商回复、健身计划建议等，陪伴用户度过愉快的生活时光。同时，其照片唱歌功能也让用户可以将静态照片中的人物脸部动起来，实现对口型(嘴唇合成)，生成有趣的视频。

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。

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