随着人工智能技术的快速发展，大语言模型（Large Language Models，LLMs）已成为AI领域的焦点。不同公司和研究机构开发了各具特色的大语言模型，本文将对当前主流的大语言模型进行客观比较，帮助读者了解它们的特点、优势和适用场景。
| 模型系列 | 最新版本 | 开发机构 | 参数规模 | 上下文窗口 | 多模态能力 | 主要特点 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT | GPT-4o | OpenAI | 未公开 | 128K tokens | 强（图像、音频） | 通用能力强，推理能力出色，工具使用能力强 | 内容创作、编程、复杂推理、客服、教育 |
| Claude | Claude 3 Opus | Anthropic | 未公开 | 200K tokens | 中（图像） | 长文本处理、安全性高、遵循指令能力强 | 文档分析、学术研究、合规场景、客服 |
| Gemini | Gemini 1.5 Pro | 未公开 | 1M tokens | 强（图像、音频、视频） | 超长上下文、多模态理解、知识更新及时 | 长文档处理、多媒体内容分析、研究辅助 | |
| Llama | Llama 3 | Meta | 8B-70B | 8K-128K tokens | 弱（仅文本） | 开源、可本地部署、性能优异 | 本地应用、定制化场景、隐私敏感场景 |
| DeepSeek | DeepSeek-V2 | DeepSeek AI | 7B-236B | 128K tokens | 中（图像） | 中文能力强、代码能力出色 | 中文应用、编程辅助、企业应用 |
| 通义千问 | 通义千问2 | 阿里巴巴 | 未公开 | 32K tokens | 强（图像） | 中文理解优秀、知识丰富、安全合规 | 中文内容创作、客服、教育 |
| 文心一言 | 文心一言4.0 | 百度 | 未公开 | 8K tokens | 强（图像） | 中文语境适应、知识覆盖广、插件生态 | 中文应用、知识问答、内容创作 |
| Claude | Claude 3 Sonnet | Anthropic | 未公开 | 200K tokens | 中（图像） | 性价比高、安全性好 | 日常助手、内容创作、客服 |
| GPT | GPT-4 | OpenAI | 未公开 | 32K tokens | 中（图像） | 推理能力强、通用性好 | 复杂问题解决、编程、创意写作 |
| Gemini | Gemini 1.5 Flash | 未公开 | 1M tokens | 强（图像、音频、视频） | 速度快、成本低、超长上下文 | 实时应用、大规模部署 |
| 模型系列 | 最新版本 | 开发机构 | 参数规模 | 上下文窗口 | 多模态能力 | 主要特点 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Llama | Llama 3 | Meta | 8B-70B | 8K-128K tokens | 弱（仅文本） | 性能强大、社区活跃、许可宽松 | 研究、企业定制、本地部署 |
| Mistral | Mistral Large | Mistral AI | 7B-32B | 32K tokens | 弱（仅文本） | 小参数高性能、推理速度快 | 资源受限场景、实时应用 |
| Yi | Yi-34B | 01.AI | 6B-34B | 4K-200K tokens | 弱（仅文本） | 中英双语优秀、高效架构 | 中文应用、轻量级部署 |
| Qwen | Qwen2 | 阿里巴巴 | 0.5B-72B | 32K tokens | 中（图像） | 中文优化、全系列参数规模 | 中文应用、多样化部署需求 |
| Baichuan | Baichuan 2 | 百川智能 | 7B-13B | 4K tokens | 弱（仅文本） | 中文优化、训练数据丰富 | 中文内容生成、知识问答 |
| GLM | ChatGLM3 | 智谱AI | 6B | 8K tokens | 弱（仅文本） | 低资源需求、中文优化 | 轻量级应用、边缘设备 |
| BLOOM | BLOOM | BigScience | 1.7B-176B | 2K tokens | 弱（仅文本） | 多语言支持（46种语言） | 多语言应用、学术研究 |
| Falcon | Falcon | TII | 7B-180B | 2K tokens | 弱（仅文本） | 阿拉伯语优化、训练方法创新 | 中东地区应用、研究 |
| MPT | MPT | MosaicML | 7B-30B | 8K-65K tokens | 弱（仅文本） | 长上下文、特定领域优化 | 文档处理、特定领域应用 |
| Pythia | Pythia | EleutherAI | 70M-12B | 2K tokens | 弱（仅文本） | 研究友好、完整训练记录 | AI研究、模型解释性研究 |
以下是主要模型在常见基准测试上的表现（数据截至2024年5月，仅供参考）：
| 模型 | MMLU | HumanEval | GSM8K | MATH | BBH |
|---|---|---|---|---|---|
| GPT-4o | 86.5% | 89.4% | 95.3% | 68.4% | 87.2% |
| Claude 3 Opus | 86.8% | 84.9% | 94.7% | 67.2% | 88.3% |
| Gemini 1.5 Pro | 83.7% | 84.3% | 92.1% | 62.9% | 83.6% |
| Llama 3 70B | 82.0% | 81.2% | 91.2% | 56.8% | 80.1% |
| DeepSeek-V2 236B | 81.2% | 86.7% | 90.8% | 58.3% | 79.4% |
| 通义千问2 | 78.9% | 78.3% | 87.6% | 52.1% | 76.8% |
| 文心一言4.0 | 77.2% | 76.5% | 86.3% | 50.4% | 75.2% |
注：MMLU（多任务语言理解），HumanEval（代码生成），GSM8K（数学推理），MATH（高级数学），BBH（大型行为基准）
| 模型 | C-Eval | CMMLU | AGIEval-ZH | 中文写作 | 中文理解 |
|---|---|---|---|---|---|
| GPT-4o | 78.2% | 83.7% | 72.6% | ★★★★☆ | ★★★★☆ |
| Claude 3 Opus | 76.8% | 82.1% | 70.3% | ★★★★☆ | ★★★★☆ |
| 通义千问2 | 79.5% | 84.2% | 73.1% | ★★★★★ | ★★★★★ |
| 文心一言4.0 | 78.9% | 83.8% | 72.8% | ★★★★★ | ★★★★★ |
| DeepSeek-V2 | 77.6% | 82.9% | 71.5% | ★★★★☆ | ★★★★★ |
| Llama 3 70B | 72.3% | 76.4% | 65.2% | ★★★☆☆ | ★★★★☆ |
| Gemini 1.5 Pro | 75.1% | 80.3% | 69.7% | ★★★★☆ | ★★★★☆ |
注：C-Eval（中文评估基准），CMMLU（中文多任务语言理解），AGIEval-ZH（中文通用人工智能评估）
GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列是由OpenAI开发的大语言模型，目前最新版本为GPT-4o。
主要优势：
主要局限：
Claude系列由Anthropic开发，以安全性和遵循人类指令能力著称。
主要优势：
主要局限：
Gemini是Google开发的多模态大语言模型，最新版本为Gemini 1.5。
主要优势：
主要局限：
Llama是Meta（Facebook）开发的开源大语言模型系列，最新版本为Llama 3。
主要优势：
主要局限：
中国科技公司开发的大语言模型，如阿里巴巴的通义千问、百度的文心一言等。
主要优势：
主要局限：
在选择适合自己需求的大语言模型时，应考虑以下因素：
大语言模型技术仍在快速发展，未来可能的趋势包括：
大语言模型技术正在快速发展和普及，不同模型各有特点和适用场景。在选择和使用大语言模型时，应根据具体需求、资源条件和应用场景，选择最合适的模型，而不是简单追求最新或参数最大的模型。
同时，我们也应该客观认识大语言模型的能力边界，它们虽然强大，但仍有局限性，在应用中需要合理设计和人类监督，以发挥其最大价值。