來源:北大青鳥總部 2025年05月19日 22:23
一、國內(nèi)AI大模型進入爆發(fā)期,為何評測越來越重要?
從2023年起,AI大模型成為中國科技圈最炙手可熱的關鍵詞之一。無論是互聯(lián)網(wǎng)巨頭、科研機構,還是創(chuàng)業(yè)公司,都在競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”……不斷刷新大眾對人工智能的想象。
但也正因為玩家眾多、宣傳轟炸,用戶和企業(yè)面臨了前所未有的一個問題:哪個AI大模型才真的“好用”?誰的實際能力最強?
這時候,“國內(nèi)AI大模型評測”就顯得尤為重要。
對于用戶而言,評測能幫助你選擇更合適的AI助手;
對于企業(yè)而言,評測能讓你找到最穩(wěn)定、可控、性價比高的解決方案;
對于開發(fā)者而言,評測結果可輔助系統(tǒng)選型與部署規(guī)劃。
下面帶你深度了解國內(nèi)AI大模型評測現(xiàn)狀與趨勢:
為什么要評測國內(nèi)AI大模型?
當前主流國產(chǎn)大模型盤點
常見評測維度與測試方法
2024年國內(nèi)主流AI大模型橫向對比
不同應用場景下的模型推薦建議
評測之外,我們還要關注什么?
二、國產(chǎn)AI大模型盤點: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/機構 | 模型名稱 | 發(fā)布時間 | 開源情況 | 商業(yè)化能力 |
---|---|---|---|---|
百度 | 文心一言 | 2023年3月 | 否 | 強 |
阿里 | 通義千問 | 2023年4月 | 部分開放 | 強 |
訊飛 | 星火認知大模型 | 2023年5月 | 否 | 中 |
商湯 | 日日新 | 2023年5月 | 部分開放 | 中 |
字節(jié)跳動 | 云雀 | 2023年中 | 未公布 | 弱 |
清華大學 | ChatGLM | 2023年起 | 是 | 社區(qū)活躍 |
中科院 | 紫東太初 | 2021年起 | 否 | 弱 |
可以看出,BAT系(百度、阿里、騰訊)和科研機構共同構建了國產(chǎn)大模型的基本陣容。目前已有超過100個國產(chǎn)大模型注冊進中國信通院的“智譜平臺”。
三、如何科學評測AI大模型?常見指標全解析
評測一個大模型絕不僅是看它能不能“聊天”,我們需要多維度、多場景地系統(tǒng)測試其綜合能力,常見的評測維度包括:
1. 語言理解能力
是否能準確理解復雜句子和邏輯關系?
能否處理多輪對話?
示例:問它“如何評價三體中的羅輯?”結果如何?
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、代碼等結構化文本?
3. 事實準確性
是否容易“胡編亂造”?
涉及常識、法律、科技等問題能否回答準確?
4. 推理能力
數(shù)學題、邏輯題、判斷題答得準不準?
是否能自己抽象歸納出結論?
5. 多模態(tài)能力
支持圖文、語音、視頻輸入輸出嗎?
對圖像理解、生成水平如何?
6. 對齊性與安全性
是否容易出現(xiàn)敏感或不當回答?
有無明顯偏見、歧視傾向?
7. 響應速度與穩(wěn)定性
是否卡頓?服務器延遲大不大?
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)務系統(tǒng)?
技術文檔是否齊全?
四、2024國內(nèi)主流AI大模型橫評結果整理(模擬場景測試)
以下內(nèi)容為綜合測試多方資料(如清華KEG實驗室、中國信通院等),并結合真實用戶體驗總結的橫評情況:
模型 | 語言理解 | 生成質量 | 事實準確性 | 推理能力 | 穩(wěn)定性 | 綜合評分(滿分10分) |
---|---|---|---|---|---|---|
文心一言 | 9 | 8.5 | 8 | 7.5 | 9 | 8.4 |
通義千問 | 8.5 | 9 | 8 | 8 | 8.5 | 8.4 |
星火認知 | 8 | 8 | 7.5 | 7 | 9 | 8.0 |
ChatGLM | 7.5 | 7.5 | 7 | 6.5 | 7.5 | 7.2 |
日日新 | 7 | 7 | 6.5 | 6 | 8 | 6.9 |
云雀 | 6.5 | 6.5 | 6 | 5.5 | 6.5 | 6.2 |
注:文心一言與通義千問目前在中文場景下綜合表現(xiàn)最佳。
五、不同場景推薦哪個模型?不是“一模打天下”
不同需求對應不同模型優(yōu)勢:
使用場景 | 推薦模型 | 推薦理由 |
---|---|---|
教育答疑類 | 星火、文心一言 | 對中文理解與問答優(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)設計類 | 商湯日日新 | 圖文生成功能領先 |
編程寫作輔助 | ChatGLM | 開源支持好,技術社區(qū)活躍 |
科研文獻檢索 | 通義千問、文心 | 知識覆蓋廣,引用率更高 |
教學工具類 | 星火 | 對課程文本和多輪問答有適配性 |
六、評測結果之外,還需要看這些“非指標”因素
除了性能本身,還有一些“軟性維度”值得關注:
是否適配國產(chǎn)云計算平臺(如阿里云、華為云)
商業(yè)化支持如何?價格、API限流、服務穩(wěn)定性
法律合規(guī)與數(shù)據(jù)安全保障水平
是否持續(xù)更新與快速響應政策變化
特別是對于to B企業(yè)用戶而言,這些因素往往比“回答得對不對”更為關鍵。
七、未來趨勢:國產(chǎn)大模型評測將走向標準化、行業(yè)化
目前大模型評測還存在以下問題:
缺少全國統(tǒng)一評測標準,機構標準不一
開源模型難與閉源產(chǎn)品橫向對比
多模態(tài)評測工具不足,標準體系待補齊
但好消息是,中國信通院已在2024年起陸續(xù)推進AI大模型評測標準的建設,包括:
通用語言評測基準
多模態(tài)能力測試平臺
安全性與倫理風險評估模型
未來,國產(chǎn)AI大模型不僅要“卷能力”,還要“卷標準、卷服務、卷產(chǎn)業(yè)適配度”。
總結
“國內(nèi)AI大模型評測”看起來是技術比較,但更深層,是一場生態(tài)競爭。
誰能提供穩(wěn)定平臺?
誰能率先建立行業(yè)適配?
誰能構建開發(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鍵。
對普通用戶而言,我們要做的,不是盲目追熱度,而是根據(jù)自己的需求,選對工具,用好技術,在新時代的浪潮中站穩(wěn)腳跟。