2023中國(guó)大模型行研能力評(píng)測(cè)報(bào)告 -頭豹

FR0STSULLIVAN文AI變革行業(yè)創(chuàng)新發(fā)展2023ChinaLargeLanguageModelIndustryResearchEvaluation2023年中國(guó)大規(guī)模モデル産業(yè)研究能力評(píng)価報(bào)告提供的任何內(nèi)容（包括但不限于數(shù)據(jù)報(bào)告提供的任何內(nèi)容（包括但不限于數(shù)據(jù)、文字、圖表、圖像等）均系頭豹研究院獨(dú)有的高度機(jī)密性文件（在報(bào)告中另行匯編本報(bào)告內(nèi)容，若有違反上述約定的行為發(fā)生，頭豹研究院保留采取法律措施、追究相關(guān)人員責(zé)任的權(quán)利。頭豹研究院開(kāi)展的所有商業(yè)活動(dòng)均使用“頭豹研究院”或“頭豹”的商號(hào)、商標(biāo)，頭豹研究院無(wú)任何前述名稱(chēng)之外的其他分支機(jī)構(gòu)，也未授權(quán)或聘用其他任何第三方代表頭豹研究院開(kāi)展商業(yè)摘要能夠吸收和提煉出豐富的語(yǔ)言學(xué)知識(shí)和語(yǔ)義內(nèi)涵。這種大模型通常參數(shù)規(guī)模龐大，動(dòng)輒數(shù)十億甚至數(shù)百億，從而具備理解和生成自然語(yǔ)言的能力，與人類(lèi)溝通幾乎無(wú)障礙。它的應(yīng)用場(chǎng)語(yǔ)言模型的演進(jìn)歷程頗具啟發(fā)性。起初，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練；隨后，業(yè)界逐漸采用預(yù)訓(xùn)練結(jié)合微調(diào)的模式來(lái)提升性能；而如今，最先進(jìn)的范式已經(jīng)轉(zhuǎn)向預(yù)訓(xùn)練結(jié)合提示訓(xùn)練，這無(wú)疑標(biāo)志著模擬人類(lèi)思維交流方面的又一重大突破。這一發(fā)展軌跡不僅凸顯了技術(shù)的迅速.大模型能夠顯著增強(qiáng)研究報(bào)告的編寫(xiě)效率，中能夠?qū)崿F(xiàn)效率優(yōu)化。此外，這一模型還能夠提供全面的文本編輯支持，包括校正、查重、.大模型技術(shù)潮流興起催生中國(guó)大模型百花齊放。沙利文與頭豹研究院聯(lián)手對(duì)12個(gè)大模型進(jìn)行綜合評(píng)估，以深入梳理中國(guó)大模型在行研領(lǐng)域的應(yīng)用表現(xiàn)，為各界提供清晰深入的視角，以當(dāng)前，自然語(yǔ)言處理技術(shù)中的預(yù)訓(xùn)練大模型正在全球范圍內(nèi)引領(lǐng)一場(chǎng)前所未有的人工智能革命。自ChatGPT推出以來(lái)，僅在中國(guó)地區(qū)，涌現(xiàn)出超過(guò)80個(gè)不同的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言大模型。這些模型的參與者涵蓋了中國(guó)頂尖的學(xué)術(shù)研究機(jī)構(gòu)和領(lǐng)先的互聯(lián)網(wǎng)科技企業(yè)，均希望能在這場(chǎng)技術(shù)浪潮中搶占先機(jī)。值得一提的是，過(guò)去一年里，中國(guó)學(xué)術(shù)和產(chǎn)業(yè)界也取得了顯著進(jìn)展，商湯的“商量”、百度的“文心一言”等大模型持續(xù)迭代，推動(dòng)了中國(guó)大模型產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展。沙利文與頭豹研究院合作，基于數(shù)字行研解決方案的研究和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，憑借百人分析師團(tuán)隊(duì)的匿名投票機(jī)制，篩選出12個(gè)大模型進(jìn)行綜合評(píng)估。這一評(píng)估旨在全面了解并梳理中國(guó)大模型在行研領(lǐng)域的應(yīng)用表現(xiàn)。通過(guò)這份專(zhuān)業(yè)分析，各界能獲取到清晰、深入的視角，以更好地理解和應(yīng)對(duì)由3內(nèi)容目錄05頁(yè)?報(bào)告撰寫(xiě)高階難度模塊表現(xiàn)?報(bào)告撰寫(xiě)低階難度模塊表現(xiàn)研究目標(biāo)頭豹研究院聯(lián)合沙利文憑借百人分析師團(tuán)隊(duì)匿名投票機(jī)制，篩選了12個(gè)大模型，進(jìn)行了多維度的綜合評(píng)估，旨在全面了解并系統(tǒng)梳理中國(guó)大模型參與者在行研領(lǐng)域的?探析中國(guó)大模型在行研領(lǐng)域的綜合表現(xiàn)?梳理中國(guó)大模型的參與者現(xiàn)狀?評(píng)估中國(guó)大模型行研領(lǐng)域的發(fā)展?jié)摿?參與者發(fā)展現(xiàn)狀：中國(guó)大模型的參與者?行研應(yīng)用表現(xiàn)：中國(guó)大模型在行業(yè)研究?報(bào)告撰寫(xiě)能力：中國(guó)大模型在撰寫(xiě)行業(yè)?模型基礎(chǔ)能力：中國(guó)大模型邏輯推理能?行業(yè)理解能力：目前中國(guó)大模型在不同4名詞解釋u預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言大模型：預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言大模型是一種先進(jìn)的人工智能技術(shù)，它通過(guò)在大規(guī)模文本數(shù)據(jù)上進(jìn)行預(yù)先訓(xùn)練，學(xué)習(xí)語(yǔ)言的復(fù)雜模式，從而能夠理解、生成和處理自然語(yǔ)言。u數(shù)字行研：數(shù)字化行業(yè)研究解決方案通過(guò)集成精準(zhǔn)信息溯源系統(tǒng)和標(biāo)準(zhǔn)化寫(xiě)作工具，降低了行研門(mén)檻，提高撰寫(xiě)效率，并簡(jiǎn)化了質(zhì)量控制流程，從而革新了行業(yè)研究的范式。u8-D方法論：沙利文聯(lián)合頭豹企業(yè)研究所采納的8-D方法論包括八個(gè)核心模塊，包含定義、分類(lèi)、發(fā)展歷程、特征、產(chǎn)業(yè)鏈、市場(chǎng)規(guī)模、政策和競(jìng)爭(zhēng)格局，構(gòu)成了一套全面而系統(tǒng)的研究方法。u類(lèi)比遷移：指在機(jī)器學(xué)習(xí)中用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)沒(méi)有提供明確的標(biāo)簽或答案。u邏輯推理：類(lèi)比遷移是指從一個(gè)領(lǐng)域或情境中提取概念、原則或模式，并應(yīng)用到另一個(gè)不同的領(lǐng)域或情境。在內(nèi)容評(píng)判中，評(píng)估模型在不同概念、情境之間建立聯(lián)系的能力，以及這些聯(lián)系的適當(dāng)性和創(chuàng)造性。u語(yǔ)境轉(zhuǎn)換：語(yǔ)境轉(zhuǎn)換是指根據(jù)不同的交流環(huán)境或?qū)ο笳{(diào)整信息表達(dá)方式。在內(nèi)容評(píng)判中，評(píng)估信息是否適應(yīng)特定的受眾、文化背景或溝通場(chǎng)合，以及是否能有效地調(diào)整語(yǔ)氣、風(fēng)格和內(nèi)容以滿(mǎn)足不同場(chǎng)景下的寫(xiě)作需求。u意圖理解：意圖理解是指識(shí)別和理解用戶(hù)或作者想要傳達(dá)的目的和動(dòng)機(jī)。在內(nèi)容評(píng)判中，評(píng)估信息是否有效地傳達(dá)了其預(yù)期的消息或意圖，以及模型是否能清楚地識(shí)別這些意圖。u文本生成：文本生成是指創(chuàng)建連貫、相關(guān)和有意義的文本內(nèi)容。在評(píng)判內(nèi)容時(shí)，評(píng)估文本的清晰度、連貫性、原創(chuàng)性以及語(yǔ)言的正確性和表達(dá)能力。u知識(shí)儲(chǔ)備：知識(shí)儲(chǔ)備是指?jìng)€(gè)體或系統(tǒng)所掌握的信息、事實(shí)、概念和理論的總和。在內(nèi)容評(píng)判中，知識(shí)儲(chǔ)備體現(xiàn)在信息的準(zhǔn)確性、深度和廣度，以及模型能否正確并有效地使用相關(guān)知識(shí)。Chapter1大模型行研能力評(píng)測(cè)背景及方法本次大模型行研能力測(cè)試覆蓋1,800+題目，由20人資深研究分析師團(tuán)隊(duì)經(jīng)過(guò)嚴(yán)格的雙盲評(píng)測(cè)流程，圍繞研究報(bào)告撰寫(xiě)能力，模型基礎(chǔ)能力以及行業(yè)綜合理解能力進(jìn)行綜合評(píng)測(cè)評(píng)測(cè)方法通過(guò)雙盲機(jī)制最大程度保證公允性，每名測(cè)試人員會(huì)隨機(jī)分配N(xiāo)個(gè)模型進(jìn)行答案搜集，彼此在答案搜集期間互相禁止分享信息，以保持在答案評(píng)測(cè)階段的公允性；在評(píng)測(cè)階段，每個(gè)問(wèn)題相對(duì)應(yīng)的12個(gè)模型答案順序會(huì)隨機(jī)打亂，保證評(píng)測(cè)人員對(duì)答案不存在任何偏見(jiàn)本次大模型行研能力評(píng)測(cè)分為三個(gè)核心模塊，分別為報(bào)告撰寫(xiě)能力、模型基礎(chǔ)能力以及行業(yè)理解能力。報(bào)告撰寫(xiě)為本次評(píng)測(cè)的核心能力，基礎(chǔ)能力以及行業(yè)理解能力為衍生能力，顧賦予40%/30%/30%的評(píng)分權(quán)重本次大模型行業(yè)研究能力評(píng)測(cè)截止于11月30日，所選模型基于目前開(kāi)放可用的范圍。本次評(píng)測(cè)未涵蓋企業(yè)尚未開(kāi)放的大模型，評(píng)測(cè)結(jié)果僅反映當(dāng)前公開(kāi)可用模型的數(shù)據(jù)56中國(guó)大模型行研能力評(píng)測(cè)——行研背景概述??行業(yè)研究通過(guò)分析特定行業(yè)的定義、競(jìng)爭(zhēng)格局、市場(chǎng)規(guī)模等關(guān)鍵方面，產(chǎn)對(duì)企業(yè)戰(zhàn)略、政策制定和金融決策等產(chǎn)生顯著影響行研價(jià)值鏈行研價(jià)值鏈金融決策政策分析千行百業(yè)…教育培訓(xùn)政務(wù)服務(wù)產(chǎn)業(yè)鏈分析價(jià)值體現(xiàn)研究路徑競(jìng)爭(zhēng)格局行業(yè)分類(lèi)行業(yè)定義農(nóng)林牧漁企業(yè)規(guī)劃新聞傳媒市場(chǎng)規(guī)模行業(yè)特征發(fā)展歷程房地產(chǎn)互聯(lián)網(wǎng)泛娛樂(lè)教育零售旅游采礦金融制造….行業(yè)研究通過(guò)詳盡方法論輸出價(jià)值觀(guān)點(diǎn)，對(duì)企業(yè)策略、金融決策等領(lǐng)域的價(jià)值顯著行業(yè)研究是深入探討分析特定行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀和市場(chǎng)動(dòng)態(tài)的全面過(guò)程，包含行業(yè)定義、分類(lèi)、競(jìng)爭(zhēng)格局、市場(chǎng)容量等關(guān)鍵維度。分析師通過(guò)分析，生成具有深度的洞察和價(jià)值觀(guān)點(diǎn)，對(duì)企業(yè)戰(zhàn)略規(guī)劃、政策制定、金融投資決策和教育培訓(xùn)等多個(gè)領(lǐng)域產(chǎn)生重要影響。行研范圍外部維度內(nèi)部維度政策經(jīng)濟(jì)環(huán)境法律發(fā)展歷程產(chǎn)業(yè)鏈分析發(fā)展特征市場(chǎng)規(guī)模競(jìng)爭(zhēng)格局產(chǎn)業(yè)層行業(yè)層產(chǎn)品層.行業(yè)研究涵蓋從宏觀(guān)的產(chǎn)業(yè)層到微觀(guān)的產(chǎn)品層，各層級(jí)決定著相應(yīng)的研究方法，研究方法論囊括外部宏觀(guān)因素和內(nèi)部微觀(guān)細(xì)節(jié)的全面分析在行業(yè)研究中，產(chǎn)業(yè)層、行業(yè)層和產(chǎn)品層各自代表宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)的不同層次：產(chǎn)業(yè)層包含具相似特征的行業(yè)群體，行業(yè)層著重于特定行業(yè)的市場(chǎng)和企業(yè)情況，而產(chǎn)品層深入到具體產(chǎn)品或服務(wù)的設(shè)計(jì)、功能和市場(chǎng)定位。研究方法論根據(jù)這些層級(jí)的宏觀(guān)到微觀(guān)差異而有所不同，外部維度考慮政策、經(jīng)濟(jì)、環(huán)境等因素，而內(nèi)部維度則包括發(fā)展歷史、產(chǎn)業(yè)鏈分析等更細(xì)致的方面。7分析產(chǎn)出分析制圖產(chǎn)業(yè)鏈、競(jìng)爭(zhēng)格局建模行業(yè)規(guī)模與預(yù)測(cè)模型傳統(tǒng)工具Excel研究成果研究報(bào)告、演講稿、招股書(shū)行業(yè)章節(jié)、視頻……分析產(chǎn)出分析制圖產(chǎn)業(yè)鏈、競(jìng)爭(zhēng)格局建模行業(yè)規(guī)模與預(yù)測(cè)模型傳統(tǒng)工具Excel研究成果研究報(bào)告、演講稿、招股書(shū)行業(yè)章節(jié)、視頻…….撰寫(xiě)行業(yè)定義、特征、分類(lèi)、歷史、政策、二手?jǐn)?shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)、文獻(xiàn)、網(wǎng)頁(yè)、垂直媒體、招股書(shū)、第三方研報(bào)、專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)……一手?jǐn)?shù)據(jù)行業(yè)專(zhuān)家訪(fǎng)談、消費(fèi)者調(diào)研數(shù)據(jù)……中國(guó)大模型行研能力評(píng)測(cè)——傳統(tǒng)行研發(fā)展痛點(diǎn)??從基礎(chǔ)數(shù)據(jù)收集到深度分析輸出，傳統(tǒng)行業(yè)研究的流程面臨著工具革新滯行研發(fā)展痛點(diǎn)行研發(fā)展痛點(diǎn)11生產(chǎn)工具停滯22團(tuán)隊(duì)知識(shí)難以復(fù)用33溯源難考證44質(zhì)量把控難度高.傳統(tǒng)行業(yè)研究在工具更新、知識(shí)復(fù)用、信息溯源和質(zhì)量控制方面面臨顯著挑戰(zhàn)，影響其效率和準(zhǔn)確性傳統(tǒng)行業(yè)研究的產(chǎn)出流程包括三個(gè)步驟：首先是基礎(chǔ)調(diào)研，聚焦于一手和二手行業(yè)數(shù)據(jù)的收集；其次是數(shù)據(jù)加工，涉及整理邏輯、驗(yàn)證數(shù)據(jù)真實(shí)性，并對(duì)關(guān)鍵信息進(jìn)行可視化處理；最后是產(chǎn)出結(jié)果，確保全文邏輯一致、可視化清晰并且觀(guān)點(diǎn)合理。在實(shí)際操作中，行業(yè)研究面臨多個(gè)挑戰(zhàn)：1）工具更新停滯，自互聯(lián)網(wǎng)興起以來(lái)，行研主要依賴(lài)網(wǎng)絡(luò)檢索和辦公軟件，近20年未見(jiàn)顯著革新；2）團(tuán)隊(duì)知識(shí)難以復(fù)用，由于高人員流動(dòng)性和新成員培養(yǎng)周期長(zhǎng)，分析師的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)傳承困難；3）信息溯源和合規(guī)性考量復(fù)雜，在應(yīng)對(duì)海量信息和時(shí)間成本壓力下，信息來(lái)源和合規(guī)性難以全面保障；4）質(zhì)量控制難度高，質(zhì)控人員缺乏專(zhuān)業(yè)撰寫(xiě)技能，同時(shí)專(zhuān)業(yè)分析師缺乏時(shí)間進(jìn)行廣泛質(zhì)控，導(dǎo)致質(zhì)量監(jiān)控極為困難。這些核心挑戰(zhàn)共同影響著行研的產(chǎn)出效率和創(chuàng)新，阻礙行研進(jìn)一步發(fā)展。8中國(guó)大模型行研能力評(píng)測(cè)——數(shù)字行研革新??數(shù)字行研解決方案，結(jié)合標(biāo)準(zhǔn)化工具和究進(jìn)入一個(gè)效率更高和質(zhì)量更優(yōu)的新產(chǎn)出范式數(shù)字行研全面賦能數(shù)字行研全面賦能AIAI生成Web3.0協(xié)同數(shù)字身份可信AI賦能智能研報(bào)生成創(chuàng)作沉淀，數(shù)據(jù)資產(chǎn)化賦能頭豹研報(bào)產(chǎn)出提質(zhì)增效接入智能技術(shù)工具提效頭豹寫(xiě)作系統(tǒng)“腦力擎”體系化培訓(xùn)工具協(xié)同創(chuàng)作詞條AIGC文本創(chuàng)作智能高效輔助分析師AI檢索AI續(xù)寫(xiě)AI改寫(xiě)AI審核標(biāo)準(zhǔn)開(kāi)源.數(shù)字化行研解決方案通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化工具和大模型技術(shù)，解決了行業(yè)研究的核心難題，提高了研究質(zhì)量和效率，為行業(yè)分析帶來(lái)了高效、精準(zhǔn)的新范式數(shù)字化行研解決方案為行業(yè)研究帶來(lái)范式革新。該系統(tǒng)通過(guò)引入一系列標(biāo)準(zhǔn)化工具，如精準(zhǔn)的信息溯源系統(tǒng)和寫(xiě)作規(guī)范，極大降低了行業(yè)研究的門(mén)檻，提升了撰寫(xiě)效率，并簡(jiǎn)化了質(zhì)量控制流程。此外，數(shù)字行研基于大模型的強(qiáng)大底層支持，為分析師提供AI輔助工具，包括專(zhuān)家訪(fǎng)談、智能檢索、查重、校對(duì)和改寫(xiě)功能，有效減少信息檢索的難度，提升文本的準(zhǔn)確性和撰寫(xiě)效率，同時(shí)加速分析師的專(zhuān)業(yè)成長(zhǎng)。數(shù)字行研解決方案不僅解決了傳統(tǒng)行業(yè)研究中的關(guān)鍵痛點(diǎn)，如信息溯源困難、嚴(yán)峻的質(zhì)控挑戰(zhàn)、知識(shí)低復(fù)用率和工具更新滯后，還借助大模型技術(shù)推動(dòng)行業(yè)研究質(zhì)量和分析師成長(zhǎng)速度，引領(lǐng)行業(yè)研究向更高效、精準(zhǔn)的新范式轉(zhuǎn)變。9通過(guò)利用AI大模型進(jìn)行行業(yè)專(zhuān)家訪(fǎng)談，分析師可以迅速掌握行業(yè)的通過(guò)利用AI大模型進(jìn)行行業(yè)專(zhuān)家訪(fǎng)談，分析師可以迅速掌握行業(yè)的核心信息和精確的定義、類(lèi)，從而將初期行業(yè)究階段的時(shí)間縮短30%利用大模型的改寫(xiě)、續(xù)寫(xiě)和查重功能，可以顯著減少錯(cuò)別字、病句和重復(fù)內(nèi)容，從而提升文本質(zhì)量和可讀性，同時(shí)減少分析師在文本檢查上的時(shí)間投入，降低超過(guò)70%中國(guó)大模型行研能力評(píng)測(cè)——大模型賦能行研AI文字校對(duì)AI專(zhuān)家訪(fǎng)談AI文字校對(duì)行研賦能AI內(nèi)容生成AI資料檢索AI內(nèi)容生成通過(guò)使用大模型的文字生成功能，結(jié)合恰當(dāng)通過(guò)使用大模型的文字生成功能，結(jié)合恰當(dāng)?shù)奶釂?wèn)問(wèn)題，讓大模型幫助產(chǎn)出結(jié)構(gòu)化內(nèi)容，提高研報(bào)的產(chǎn)出效率50%.大模型在數(shù)字行業(yè)研究中扮演核心角色，其功能特性極大提升了研究的效率和質(zhì)量。本研究主要聚焦于中國(guó)大模型在行業(yè)研究中的實(shí)際應(yīng)用和優(yōu)勢(shì)，知曉大模型的能力邊界，旨在推動(dòng)行研領(lǐng)域的創(chuàng)新與變革作為數(shù)字行研的關(guān)鍵支撐，大模型通過(guò)其創(chuàng)作、生成、改寫(xiě)和檢索等核心功能，全方位推動(dòng)行業(yè)研究向前發(fā)展。首先，大模型扮演第三方AI專(zhuān)家角色，協(xié)助分析師在研究初期進(jìn)行框架搭建和內(nèi)容創(chuàng)作，有效減輕案頭工作負(fù)擔(dān)。其次，通過(guò)與分析師的有效互動(dòng)，大模型助力生成結(jié)構(gòu)化內(nèi)容和洞察，顯著提高基礎(chǔ)內(nèi)容的產(chǎn)出效率。進(jìn)一步，它通過(guò)減少文本錯(cuò)誤和重復(fù)內(nèi)容，優(yōu)化校對(duì)流程，提升產(chǎn)出質(zhì)量。最后，大模型能夠快速處理海量數(shù)據(jù)，提供實(shí)時(shí)信息檢索，增強(qiáng)分析師在有限時(shí)間內(nèi)獲取全面信息的能力。鑒于此，深入了解中國(guó)大模型行業(yè)的發(fā)展態(tài)勢(shì)和技術(shù)創(chuàng)新對(duì)引領(lǐng)數(shù)字行業(yè)研究新范式至關(guān)重要。本研究的目標(biāo)是全面評(píng)價(jià)中國(guó)領(lǐng)先的大模型技術(shù)，深入分析其在行業(yè)研究領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用和優(yōu)勢(shì)，全面審視大模型對(duì)行業(yè)研究發(fā)展的影響，以促進(jìn)數(shù)字行業(yè)研究的創(chuàng)新和變革。中科聞歌商量chatGPT天工◎智譜清言文心一言中科聞歌商量chatGPT天工◎智譜清言文心一言中國(guó)大模型行研能力評(píng)測(cè)——評(píng)測(cè)大模型參與者??基于數(shù)字行研解決方案的研究和實(shí)踐基礎(chǔ)，沙利文聯(lián)合頭豹研究院依托百人分析師團(tuán)隊(duì)對(duì)12個(gè)大模型進(jìn)行行研輔助能力的綜合評(píng)估，旨在全面了解并系統(tǒng)梳理中國(guó)大模型參與者在行研領(lǐng)域的應(yīng)用表現(xiàn)本次對(duì)大模型的行業(yè)研究能力進(jìn)行評(píng)測(cè)的時(shí)間定于11月15日至11月30日，評(píng)選的模型基于目前市場(chǎng)上開(kāi)放且可用的版本。評(píng)測(cè)結(jié)果將僅反映在評(píng)測(cè)時(shí)段內(nèi)公開(kāi)可獲取的模型數(shù)據(jù)。在此次評(píng)測(cè)中，GPT模型選用的公測(cè)版本為3.5版本，文心一言模型也采用其3.5公測(cè)版本進(jìn)行評(píng)估。.自ChatGPT推出后，中國(guó)在預(yù)訓(xùn)練大模型領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了顯著進(jìn)步，涉及頂尖學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)和科技企業(yè)，沙利文聯(lián)合頭豹研究院對(duì)12個(gè)大模型進(jìn)行綜合評(píng)估，以全面了解中國(guó)大模型在行研領(lǐng)域的發(fā)展與應(yīng)用當(dāng)前，基于自然語(yǔ)言處理技術(shù)的預(yù)訓(xùn)練大模型已在全球范圍內(nèi)掀起了有史以來(lái)最大的人工智能浪潮。自ChatGPT推出以來(lái)，僅中國(guó)地區(qū)就出現(xiàn)了超過(guò)80個(gè)不同的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言大模型，參與者覆蓋中國(guó)頂尖的學(xué)術(shù)研究機(jī)構(gòu)以及互聯(lián)網(wǎng)科技企業(yè)，旨在此番浪潮中拔得先機(jī)。過(guò)去一年中，中國(guó)學(xué)術(shù)與產(chǎn)業(yè)界也取得了實(shí)質(zhì)性的突破，來(lái)自商湯的商量、百度的文心一言等前沿大模型不斷升級(jí)，帶動(dòng)中國(guó)大模型產(chǎn)業(yè)的發(fā)展?；跀?shù)字行研解決方案的研究和實(shí)踐基礎(chǔ)，沙利文聯(lián)合頭豹研究院憑借百人分析師團(tuán)隊(duì)匿名投票機(jī)制，篩選了12個(gè)大模型，進(jìn)行了多維度的綜合評(píng)估，旨在全面了解并系統(tǒng)梳理中國(guó)大模型參與者在行研領(lǐng)域的應(yīng)用表現(xiàn)。?邏輯推理?類(lèi)比遷移??邏輯推理?類(lèi)比遷移?文本生成?意圖理解?知識(shí)儲(chǔ)備?語(yǔ)境轉(zhuǎn)換?金融業(yè)?制造業(yè)?互聯(lián)網(wǎng)科技業(yè)?零售業(yè)?教育業(yè)?運(yùn)輸業(yè)中國(guó)大模型行研能力評(píng)測(cè)——評(píng)測(cè)方法與指標(biāo)??本次大模型行研能力測(cè)試覆蓋1,800+題目，由20人資深研究分析師團(tuán)隊(duì)?行業(yè)定義?行業(yè)分類(lèi)?行業(yè)特征?發(fā)展歷程?產(chǎn)業(yè)鏈分析?市場(chǎng)規(guī)模?政策分析?競(jìng)爭(zhēng)格局.本次測(cè)試覆蓋三大板塊，1,800+道題目，由20人資深研究分析師團(tuán)隊(duì)經(jīng)過(guò)嚴(yán)格的雙盲評(píng)測(cè)流程得出，最大程度保證公允性本次大模型能力測(cè)試圍繞三大核心板塊展開(kāi)評(píng)測(cè)：分別是研究報(bào)告撰寫(xiě)能力，模型基礎(chǔ)能力以及行業(yè)綜合理解能力。通過(guò)模型在三大核心板塊的表現(xiàn)力最終得出評(píng)測(cè)結(jié)果。其中，報(bào)告撰寫(xiě)覆蓋8篇不同主體報(bào)告撰寫(xiě)，涵蓋128道問(wèn)題，分析師長(zhǎng)期跟蹤報(bào)告問(wèn)題累積超1,500道題；模型能力覆蓋6大文本產(chǎn)出核心能力，涵蓋54道問(wèn)題；行業(yè)理解覆蓋14大核心行業(yè)，每個(gè)行業(yè)涉及12個(gè)問(wèn)題，總計(jì)1,168題。三大維度合計(jì)1,800道題目。分析師團(tuán)隊(duì)由頭豹研究院各團(tuán)隊(duì)資深分析師組成，且均具備超過(guò)8個(gè)月的大模型使用經(jīng)歷。評(píng)測(cè)方法通過(guò)雙盲機(jī)制最大程度保證公允性，每名測(cè)試人員會(huì)隨機(jī)分配N(xiāo)個(gè)模型進(jìn)行答案搜集，彼此在答案搜集期間互相禁止分享信息，以保持在答案評(píng)測(cè)階段的公允性；在評(píng)測(cè)階段，每個(gè)問(wèn)題相對(duì)應(yīng)的12個(gè)模型答案順序會(huì)隨機(jī)打亂，保證評(píng)測(cè)人員對(duì)答案不存在任何偏見(jiàn)。發(fā)展歷程10.0%描述行業(yè)從誕生到當(dāng)前狀態(tài)所經(jīng)歷的各個(gè)階段和重要轉(zhuǎn)折點(diǎn)市場(chǎng)規(guī)模15.0%在給定時(shí)間內(nèi)的總銷(xiāo)售額或總市場(chǎng)價(jià)值，反映經(jīng)濟(jì)影響力和潛力競(jìng)爭(zhēng)格局發(fā)展歷程10.0%描述行業(yè)從誕生到當(dāng)前狀態(tài)所經(jīng)歷的各個(gè)階段和重要轉(zhuǎn)折點(diǎn)市場(chǎng)規(guī)模15.0%在給定時(shí)間內(nèi)的總銷(xiāo)售額或總市場(chǎng)價(jià)值，反映經(jīng)濟(jì)影響力和潛力競(jìng)爭(zhēng)格局15%描述行業(yè)內(nèi)各企業(yè)間的競(jìng)爭(zhēng)狀態(tài)，包括市場(chǎng)份額分布和競(jìng)爭(zhēng)動(dòng)態(tài)變化中國(guó)大模型行研能力評(píng)測(cè)——報(bào)告撰寫(xiě)能力??沙利文及頭豹行企研究的8-D方法論，是一種全面系統(tǒng)的研究方法，包含 行業(yè)定義10.0%對(duì)特定行業(yè)的基本性質(zhì)概述，涵蓋主要活動(dòng)、服務(wù)或產(chǎn)品權(quán)重占比行業(yè)分類(lèi)10.0%根據(jù)某些共同特征將不同的行業(yè)進(jìn)行分組的過(guò)程，理解行業(yè)結(jié)構(gòu)行業(yè)特征17.5%區(qū)分一個(gè)特定行業(yè)與其他行業(yè)的獨(dú)特屬性和條件，囊括多個(gè)維度產(chǎn)業(yè)鏈分析17.5%從原材料采購(gòu)到最終產(chǎn)品銷(xiāo)售的整個(gè)流程進(jìn)行完整分析審視政策分析5.0%對(duì)影響特定行業(yè)的政府政策、法規(guī)和指導(dǎo)原則的評(píng)估概念概念4理清邊界+概述類(lèi)模塊分析類(lèi)模塊趨勢(shì)研判觀(guān)點(diǎn)輸出歸納總結(jié)明確主體4.百名分析師經(jīng)過(guò)八個(gè)月實(shí)踐研磨提煉8D模塊的提示問(wèn)題，以測(cè)試12大模型的報(bào)告撰寫(xiě)能力沙利文聯(lián)合頭豹企業(yè)研究所采納的8-D方法論包括八個(gè)核心模塊，構(gòu)成了一套全面而系統(tǒng)的研究方法，專(zhuān)用于行業(yè)的深入分析。結(jié)合詳實(shí)的數(shù)據(jù)和精準(zhǔn)的分析，此方法能夠提煉出深刻的觀(guān)點(diǎn)和結(jié)論，顯著提升行業(yè)研究?jī)?nèi)容的清晰度和數(shù)據(jù)的豐富性。在該方法論的指導(dǎo)下，百名分析師歷經(jīng)八個(gè)月的密集工作及多次優(yōu)化，精制而成一套高效的8D模塊化大模型提示問(wèn)題法。這套精練的提問(wèn)技巧已轉(zhuǎn)化為評(píng)估工具，旨在通過(guò)對(duì)十二個(gè)主要模型的針對(duì)性提問(wèn)，檢驗(yàn)并評(píng)估模型報(bào)告撰寫(xiě)的效能。中國(guó)大模型行研能力評(píng)測(cè)——行研基礎(chǔ)能力??從AI輔助文本創(chuàng)作角度出發(fā)，結(jié)類(lèi)比遷移、語(yǔ)境轉(zhuǎn)換、意圖理解以及知識(shí)儲(chǔ)備基于已知信息通過(guò)推理得出結(jié)論從A領(lǐng)域到B領(lǐng)域轉(zhuǎn)移概念或原則明晰提問(wèn)者目的和深層意圖內(nèi)容生成連貫、清晰、正確且具備時(shí)效性在不同交流環(huán)境調(diào)整信息的表達(dá)方式模型在特定領(lǐng)域掌握的信息集合.從AI輔助文本創(chuàng)作角度出發(fā)，結(jié)合大模型基礎(chǔ)核心能力，歸總出對(duì)于行業(yè)研究報(bào)告撰寫(xiě)角度最重要的六大能力維度邏輯推理：邏輯推理是指從已知信息出發(fā)，通過(guò)推論規(guī)則得出結(jié)論的過(guò)程。在內(nèi)容評(píng)判中，關(guān)注信息組織、連接和推導(dǎo)的方式，以及結(jié)論是否合理、一致，且基于事實(shí)。類(lèi)比遷移：類(lèi)比遷移是指從一個(gè)領(lǐng)域或情境中提取概念、原則或模式，并應(yīng)用到另一個(gè)不同的領(lǐng)域或情境。在內(nèi)容評(píng)判中，評(píng)估模型在不同概念、情境之間建立聯(lián)系的能力，以及這些聯(lián)系的適當(dāng)性和創(chuàng)造性。文本生成：文本生成是指創(chuàng)建連貫、相關(guān)和有意義的文本內(nèi)容。在評(píng)判內(nèi)容時(shí)，評(píng)估文本的清晰度、連貫性、原創(chuàng)性以及語(yǔ)言的正確性和表達(dá)能力。意圖理解：意圖理解是指識(shí)別和理解用戶(hù)或作者想要傳達(dá)的目的和動(dòng)機(jī)。在內(nèi)容評(píng)判中，評(píng)估信息是否有效地傳達(dá)了其預(yù)期的消息或意圖，以及模型是否能清楚地識(shí)別這些意圖。知識(shí)儲(chǔ)備：知識(shí)儲(chǔ)備是指?jìng)€(gè)體或系統(tǒng)所掌握的信息、事實(shí)、概念和理論的總和。在內(nèi)容評(píng)判中，知識(shí)儲(chǔ)備體現(xiàn)在信息的準(zhǔn)確性、深度和廣度，以及模型能否正確并有效地使用相關(guān)知識(shí)。語(yǔ)境轉(zhuǎn)換：語(yǔ)境轉(zhuǎn)換是指根據(jù)不同的交流環(huán)境或?qū)ο笳{(diào)整信息表達(dá)方式。在內(nèi)容評(píng)判中，評(píng)估信息是否適應(yīng)特定的受眾、文化背景或溝通場(chǎng)合，以及是否能有效地調(diào)整語(yǔ)氣、風(fēng)格和內(nèi)容以滿(mǎn)足不同場(chǎng)景下的寫(xiě)作需求。中國(guó)大模型行研能力評(píng)測(cè)——行業(yè)理解能力??頭豹研究院成立至今匯集超5,000+行企報(bào)告，覆蓋超14個(gè)大類(lèi)行業(yè)以及貨運(yùn)物流/客運(yùn)交通/航空運(yùn)輸/鐵路運(yùn)輸?shù)入娪?電視.頭豹研究院成立至今匯集超5,000+行企報(bào)告，覆蓋超14個(gè)大類(lèi)行業(yè)以及上千個(gè)細(xì)分小類(lèi)行業(yè)。本次評(píng)測(cè)匯集頭豹研究院百余名各資深行業(yè)分析師，結(jié)合自身特定領(lǐng)域認(rèn)知與經(jīng)驗(yàn)，對(duì)模型在14大行業(yè)的理解和產(chǎn)出能力進(jìn)行評(píng)估沙利文聯(lián)合頭豹研究院成立至今，平臺(tái)共積累超12萬(wàn)+注冊(cè)用戶(hù)，5,000+行業(yè)企業(yè)研究報(bào)告積累，覆蓋14個(gè)大類(lèi)行業(yè)，以及上千個(gè)細(xì)分小類(lèi)行業(yè)。沙利文聯(lián)合頭豹的精英分析師團(tuán)隊(duì)以及各項(xiàng)研究成果廣泛受到金融、制造、互聯(lián)網(wǎng)科技等各個(gè)行業(yè)領(lǐng)域的用戶(hù)認(rèn)可。當(dāng)前，頭豹已發(fā)展成為中國(guó)最大的行企研究平臺(tái)之一，擁有行業(yè)覆蓋程度廣、報(bào)告庫(kù)數(shù)量多、報(bào)告撰寫(xiě)效率高、行業(yè)知識(shí)精準(zhǔn)度高四大優(yōu)勢(shì)。在本次大模型評(píng)測(cè)中，頭豹研究院聯(lián)合其上海、南京和深圳分院，匯聚了跨越多個(gè)行業(yè)領(lǐng)域的百余名分析師，利用自身對(duì)競(jìng)爭(zhēng)格局、發(fā)展趨勢(shì)、制約因素、以及行業(yè)壁壘等關(guān)鍵知識(shí)領(lǐng)域的深厚理解，并結(jié)合豐富的行業(yè)報(bào)告撰寫(xiě)經(jīng)驗(yàn)，向模型提出了針對(duì)14個(gè)主要行業(yè)的細(xì)致問(wèn)題。通過(guò)對(duì)模型在各特定行業(yè)細(xì)分領(lǐng)域的縱向評(píng)估和全行業(yè)范圍的橫向比較，最終確定了12大模型在行業(yè)理解和內(nèi)容產(chǎn)出方面的深度與能力。Chapter2大模型行研能力評(píng)測(cè)結(jié)果商湯科技——商湯商量百度——文心一言3.5OpenAI——GPT3.5阿里云——通義千問(wèn)昆侖萬(wàn)維——天工百川智能——百川科大訊飛——訊飛星火騰訊云——騰訊混元智譜AI——智譜清言武漢人工智能研究院——紫東太初名之夢(mèng)——MiniMax中科聞歌——雅意商湯商量文心一言訊飛星火混元智譜天工百川通義千問(wèn)Minimax紫東太初中科聞歌商湯商量文心一言訊飛星火混元智譜天工百川通義千問(wèn)Minimax紫東太初中科聞歌中國(guó)大模型行研能力評(píng)測(cè)分析——評(píng)測(cè)結(jié)果排名模型名稱(chēng)企業(yè)機(jī)構(gòu)八大模塊得分排名模型能力得分排名行業(yè)能力得分排名總得分GPT3.5OpenAI7.5857.9227.0117.291商湯商量商湯商量8.2718.1716.5547.732文心一言3.5百度8.0837.8336.7827.483訊飛星火科大訊飛8.1027.3346.277.254騰訊混元騰訊7.5866.7556.5057.065智譜清言智譜AI7.4476.5876.7236.926天工昆侖萬(wàn)維7.5846.5876.3296.907百川百川7.3886.4296.3576.818通義千問(wèn)阿里云7.3496.336.3386.769Minimax名之夢(mèng)7.266.6766.096.74紫東太初武漢人工智能研究院7.336.086.4166.68雅意中科聞歌6.54第一梯隊(duì)第一梯隊(duì)第二梯隊(duì)第三梯隊(duì)報(bào)告撰寫(xiě)能力行研基礎(chǔ)能力行業(yè)理解能力備注：評(píng)測(cè)的時(shí)間于11月15日至11月30日，評(píng)選的模型基于目前市場(chǎng)上開(kāi)放且可用的版本。在此次評(píng)測(cè)中，GPT和文心一言均選用3.5公測(cè)版本進(jìn)行評(píng)測(cè)。中國(guó)大模型行研能力評(píng)測(cè)分析——報(bào)告撰寫(xiě)能力??模型在報(bào)告撰寫(xiě)能力板塊的表現(xiàn)中，商湯商量、訊飛星火以及文心一言3.5占據(jù)前三甲。其余模型的表現(xiàn)各有千秋，例如紫東在行業(yè)特征的歸納排名模型名稱(chēng)總得分定義分類(lèi)行業(yè)特征發(fā)展歷程產(chǎn)業(yè)鏈?zhǔn)袌?chǎng)規(guī)模政策分析競(jìng)爭(zhēng)格局123456789商湯商量訊飛星火文心一言3.5天工GPT3.5騰訊混元智譜清言百川通義千問(wèn)紫東太初Minimax雅意8.278.108.087.587.587.587.447.387.347.337.267.23得分高得分低報(bào)告撰寫(xiě)能力由模型在定義、分類(lèi)、行業(yè)特征、發(fā)展歷程、產(chǎn)業(yè)鏈、市場(chǎng)規(guī)模、政策分析以及競(jìng)爭(zhēng)格局8D模塊的表現(xiàn)綜合評(píng)定而成.模型在報(bào)告撰寫(xiě)評(píng)測(cè)的表現(xiàn)中，商量、訊飛星火、以及文心一言3.5是表現(xiàn)TOP3的模型，其中商湯商量在8D模塊均表現(xiàn)強(qiáng)勁，訊飛星火在高難度撰寫(xiě)板塊展現(xiàn)一定實(shí)力根據(jù)大模型報(bào)告撰寫(xiě)能力綜合熱力矩陣圖可以看出商湯商量是綜合能力最強(qiáng)的模型，且在各個(gè)板塊的表現(xiàn)穩(wěn)定處在前列位置。訊飛星火雖在發(fā)展歷程失分較為嚴(yán)重，但在市場(chǎng)規(guī)模、政策分析以及競(jìng)爭(zhēng)格局的高難度撰寫(xiě)板塊中表現(xiàn)強(qiáng)勁。中國(guó)大模型行研能力評(píng)測(cè)分析——報(bào)告撰寫(xiě)能力表現(xiàn)7.57.56.55.54.5產(chǎn)業(yè)鏈定義發(fā)展歷程分類(lèi)競(jìng)爭(zhēng)格局市場(chǎng)規(guī)模特征政策分析商湯商量GPT3.5(參考模型）通義千問(wèn)訊飛星火騰訊混元紫東太初天工百川中科聞歌文心一言智譜Minimax.在報(bào)告撰寫(xiě)評(píng)測(cè)中，各平臺(tái)表現(xiàn)各異，其中商量整體表現(xiàn)穩(wěn)定且領(lǐng)先，而GPT3.5和百川因信息更新和答案完整性問(wèn)題而在某些關(guān)鍵模塊中失分較多在報(bào)告撰寫(xiě)能力評(píng)測(cè)中，商量的整體表現(xiàn)穩(wěn)定，在8D模塊中均超過(guò)均分，領(lǐng)先于其他。文心一言3.5和星火表現(xiàn)出波動(dòng)，例如訊飛在發(fā)展歷程和競(jìng)爭(zhēng)格局低于均分，但在分類(lèi)任務(wù)中表現(xiàn)最佳。天工在發(fā)展歷程、市場(chǎng)規(guī)模和定義方面表現(xiàn)優(yōu)秀，但在產(chǎn)業(yè)鏈方面略顯不足。GPT3.5在競(jìng)爭(zhēng)格局和市場(chǎng)規(guī)模中失分較多，主要因?yàn)槠湫畔?kù)較舊，無(wú)法提供有效價(jià)值信息，影響了其在報(bào)告撰寫(xiě)的綜合表現(xiàn)。智譜清言和通義千問(wèn)的綜合表現(xiàn)穩(wěn)定，在8D各模塊中與均分相近，其中智譜清言在政策分析方面表現(xiàn)優(yōu)異，通義千問(wèn)在特征環(huán)節(jié)表現(xiàn)突出。百川的表現(xiàn)波動(dòng)較大，尤其是在政策模塊由于無(wú)法給出答案，導(dǎo)致失分嚴(yán)重，影響了整體均分。紫東太初和雅意的表現(xiàn)相似，除在特征和政策分析模塊外，其他分值走勢(shì)幾乎一致。Minimax在8D模塊中五項(xiàng)略高于均分，但在產(chǎn)業(yè)鏈和競(jìng)爭(zhēng)格局這兩個(gè)高權(quán)重模塊中失分嚴(yán)重。中國(guó)大模型行研能力評(píng)測(cè)分析——高階難度模塊表現(xiàn)??產(chǎn)業(yè)鏈分析是8D模塊中最具挑戰(zhàn)性和權(quán)重最高的部分，考驗(yàn)大模型在行業(yè)定義、信息檢索和價(jià)值挖掘方面的能力，其中商湯商量、文心一言3.5和訊飛星火憑借出色的知識(shí)儲(chǔ)備和邏輯推理表現(xiàn)優(yōu)異產(chǎn)業(yè)鏈均值：產(chǎn)業(yè)鏈均值：5.80.產(chǎn)業(yè)鏈分析作為8D模塊中最具挑戰(zhàn)性且權(quán)重最高的部分，考驗(yàn)著大模型在定義行業(yè)、信息檢索和價(jià)值挖掘方面的綜合能力，其中商湯商量、文心一言3.5和訊飛星火因其優(yōu)秀的知識(shí)儲(chǔ)備和邏輯推理能力在這一模塊中表現(xiàn)突出產(chǎn)業(yè)鏈分析是高階難度撰寫(xiě)模塊之一，權(quán)重在評(píng)測(cè)分?jǐn)?shù)中占到了17.5%，是8D模塊中評(píng)測(cè)得分權(quán)重最大的模塊。其復(fù)雜性源于需要大模型在三個(gè)關(guān)鍵維度進(jìn)行深入的信息處理：首先是對(duì)特定行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈的上中下游及其參與者的精確界定；其次是在確認(rèn)主體后，篩選出與各環(huán)節(jié)相關(guān)的關(guān)鍵信息；最后是對(duì)收集到的信息進(jìn)行深度加工，探索產(chǎn)業(yè)鏈的價(jià)值流向和影響力，以提煉出對(duì)該行業(yè)宏觀(guān)層面的關(guān)鍵見(jiàn)解。這一系列步驟要求模型具備高度的信息檢索和邏輯歸納能力，且隨著過(guò)程的深入，難度逐漸增大。大模型在產(chǎn)業(yè)鏈分析表現(xiàn)均分為5.8分，是8D模塊的第二低分，側(cè)面反映了其內(nèi)容產(chǎn)出的難度。其中，商湯商量、文心一言3.5、百川、雅意、訊飛星火以及GPT3.5是表現(xiàn)優(yōu)異的模型，綜合表現(xiàn)高于均分。商湯商量、文心一言3.5以及訊飛星火得益于其優(yōu)秀的知識(shí)儲(chǔ)備能力以及邏輯推理歸納能力，在這一模塊表現(xiàn)優(yōu)秀。中國(guó)大模型行研能力評(píng)測(cè)分析——高階難度模塊表現(xiàn)??市場(chǎng)規(guī)模分析作為8D模塊中難度較高和權(quán)重第二的模塊，要求精確界定在市場(chǎng)規(guī)模測(cè)算及未來(lái)變化推演方面的表現(xiàn)而尤其突出市場(chǎng)規(guī)模均值：6.32.市場(chǎng)規(guī)模分析作為8D模塊中難度較高且權(quán)重第二的模塊，主要挑戰(zhàn)在于確定行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模的測(cè)算標(biāo)準(zhǔn)和界限，以及分析和預(yù)測(cè)市場(chǎng)規(guī)模的過(guò)去和未來(lái)變化。其中，訊飛星火和天工在市場(chǎng)規(guī)模測(cè)算和未來(lái)變化推演方面表現(xiàn)突出市場(chǎng)規(guī)模是高階難度撰寫(xiě)模塊之一，權(quán)重在評(píng)測(cè)分?jǐn)?shù)中占到了15%，是8D模塊中評(píng)測(cè)得分權(quán)重第二高的模塊之一。市場(chǎng)規(guī)模測(cè)算是在給定時(shí)間內(nèi)的總銷(xiāo)售額或總市場(chǎng)價(jià)值，其價(jià)值意義是反映經(jīng)濟(jì)影響力和潛力。這一模塊的挑戰(zhàn)主要包括兩個(gè)方面：首先是定義特定行業(yè)的市場(chǎng)規(guī)模測(cè)算標(biāo)準(zhǔn)，比如選擇營(yíng)收端還是成本端，并明確市場(chǎng)規(guī)模的界限，以確保測(cè)算結(jié)果的實(shí)際意義；其次是對(duì)過(guò)去五年及未來(lái)五年市場(chǎng)規(guī)模的變化進(jìn)行原因分析和預(yù)測(cè)，這既考驗(yàn)大模型的信息整合能力，也考驗(yàn)其未來(lái)趨勢(shì)的預(yù)判能力。正因?yàn)檫@些要求，市場(chǎng)規(guī)模分析被認(rèn)為是高難度撰寫(xiě)模塊之一。大模型在市場(chǎng)規(guī)模分析表現(xiàn)均分為6.32分，是8D模塊的第五低分。在市場(chǎng)規(guī)模模塊，商湯商量、文心一言3.5、Minimax、智譜清言、訊飛星火以及GPT3.5是表現(xiàn)優(yōu)異的模型，綜合表現(xiàn)高于均分。訊飛星火和天工在市場(chǎng)規(guī)模測(cè)算口徑制定以及未來(lái)變化推演能力強(qiáng)，因此表現(xiàn)優(yōu)異。中國(guó)大模型行研能力評(píng)測(cè)分析——高階難度模塊表現(xiàn)??競(jìng)爭(zhēng)格局分析是8D模塊中最具挑戰(zhàn)性的部分之一，主要考驗(yàn)?zāi)Ｐ驮诰珳?zhǔn)和訊飛星火因其在企業(yè)篩選和未來(lái)變化推演上的強(qiáng)大能力而表現(xiàn)杰出競(jìng)爭(zhēng)格局均值：競(jìng)爭(zhēng)格局均值：5.74.競(jìng)爭(zhēng)格局分析作為8D模塊中最具挑戰(zhàn)性的模塊之一，主要考驗(yàn)?zāi)Ｐ驮诰珳?zhǔn)篩選行業(yè)關(guān)鍵參與者和推演市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)的能力。在這一模塊中，商湯商量和訊飛星火因其在企業(yè)篩選和未來(lái)變化推演上的強(qiáng)大能力而表現(xiàn)杰出競(jìng)爭(zhēng)格局是高階難度撰寫(xiě)模塊之一，權(quán)重在評(píng)測(cè)分?jǐn)?shù)中占到了15%，是8D模塊中評(píng)測(cè)得分權(quán)重第二高的模塊之一。競(jìng)爭(zhēng)格局分析旨在闡述行業(yè)內(nèi)企業(yè)間的競(jìng)爭(zhēng)狀況，涉及市場(chǎng)份額分布和競(jìng)爭(zhēng)動(dòng)態(tài)的變化，旨在揭示市場(chǎng)的當(dāng)前競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)，以便企業(yè)進(jìn)行戰(zhàn)略調(diào)整。其挑戰(zhàn)在于準(zhǔn)確篩選行業(yè)參與者，并歸納推演市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)的形成原因及未來(lái)趨勢(shì)。首先，識(shí)別行業(yè)中的關(guān)鍵競(jìng)爭(zhēng)者是一個(gè)復(fù)雜的任務(wù)，需要從眾多企業(yè)中精準(zhǔn)挑選出既正確又具有強(qiáng)大競(jìng)爭(zhēng)力的企業(yè)。其次，確定企業(yè)后，模型必須分析當(dāng)前競(jìng)爭(zhēng)情況的成因并預(yù)測(cè)其未來(lái)變化。這兩個(gè)環(huán)節(jié)都對(duì)模型的歸納和推演能力提出了高要求，使得競(jìng)爭(zhēng)格局成為高難度撰寫(xiě)模塊之一。大模型在競(jìng)爭(zhēng)格局分析的表現(xiàn)均分為5.74分，是8D細(xì)分模塊的最低分。在競(jìng)爭(zhēng)格局模塊，商湯商量、文心一言3.5、Minimax、智譜清言、雅意、騰訊混元、訊飛星火以及GPT3.5均表現(xiàn)出色，綜合表現(xiàn)高于均分。商湯商量和訊飛星火在企業(yè)篩選以及未來(lái)變化推演能力較強(qiáng)，在競(jìng)爭(zhēng)格局表現(xiàn)杰出。中國(guó)大模型行研能力評(píng)測(cè)分析——高階難度模塊表現(xiàn)??行業(yè)特征分析是8D模塊中的高難度部分，挑戰(zhàn)在于處理海量數(shù)據(jù)并提煉行業(yè)特征均值：行業(yè)特征均值：6.27.行業(yè)特征分析作為8D模塊中的一個(gè)高難度撰寫(xiě)部分，主要挑戰(zhàn)在于綜合處理海量數(shù)據(jù)、提煉具有深度的代表性見(jiàn)解以及展現(xiàn)獨(dú)創(chuàng)性。其中通義千問(wèn)因其簡(jiǎn)潔性、豐富論據(jù)及深度獨(dú)創(chuàng)性，在此模塊中表現(xiàn)優(yōu)異行業(yè)特征是高階難度撰寫(xiě)模塊之一，權(quán)重在評(píng)測(cè)分?jǐn)?shù)中占到了17.5%，是8D模塊中評(píng)測(cè)得分權(quán)重最高的模塊之一。行業(yè)特征分析旨在區(qū)分一個(gè)特定行業(yè)與其他行業(yè)的獨(dú)特屬性和條件，價(jià)值在于披露行業(yè)獨(dú)有的價(jià)值信息以供投資管理決策。行業(yè)特征的核心難度在于信息量的維度，不同于其它模塊，行業(yè)特征的提示問(wèn)題缺少明確指向性，需要大模型根據(jù)特定行業(yè)的海量數(shù)據(jù)資料去總結(jié)歸納最符合當(dāng)下行業(yè)的實(shí)際特征。行業(yè)特征的質(zhì)量取決于兩點(diǎn)，一點(diǎn)是深度，也就是該行業(yè)特征是否對(duì)特定行業(yè)有足夠的代表性。另一點(diǎn)是獨(dú)創(chuàng)性，也就是對(duì)特定行業(yè)是否有獨(dú)到的見(jiàn)解，而非泛泛而談。由于行業(yè)特征的問(wèn)題較為寬泛且模型需要篩選的信息量極大，因此撰寫(xiě)難度極高。大模型在競(jìng)爭(zhēng)格局分析的表現(xiàn)均分為6.27分，從結(jié)果看是8D模塊中表現(xiàn)較好的模塊。在行業(yè)特征模塊，多個(gè)模型綜合表現(xiàn)高于均分，其中通義千問(wèn)的回答簡(jiǎn)潔性強(qiáng)，論據(jù)豐富且具有一定深度與獨(dú)創(chuàng)性，因此在特征模塊表現(xiàn)優(yōu)異。中國(guó)大模型行研能力評(píng)測(cè)分析——低階難度模塊表現(xiàn)??行業(yè)定義、行業(yè)分類(lèi)、發(fā)展歷程以及政策分析在行研撰寫(xiě)中難度較低，重點(diǎn)聚集在信息搜集的準(zhǔn)確度。在低難度撰寫(xiě)模塊中，12大模型沒(méi)有顯著定義均值：6.48分類(lèi)均值：6.93發(fā)展歷程均值：6.52政策分析均值：6.12.模型在低難度報(bào)告撰寫(xiě)模塊的表現(xiàn)中，商湯商量和訊飛星火表現(xiàn)最為優(yōu)秀，在四個(gè)模塊的評(píng)測(cè)得分均顯著高于均分行業(yè)定義、行業(yè)分類(lèi)、發(fā)展歷程以及政策分析在行研撰寫(xiě)中難度較低，這四大模塊重點(diǎn)落在信息搜集的準(zhǔn)確度，對(duì)歸納推理的整體要求較低，更多考察模型的知識(shí)庫(kù)豐富性以及把握信息準(zhǔn)確性的能力。在低難度撰寫(xiě)模塊中，12大模型整體的表現(xiàn)較為平均，模型之間沒(méi)有顯著的差距。但部分模型在發(fā)展歷程和政策分析模塊中無(wú)法給出明確的答案，從而導(dǎo)致失分情況嚴(yán)重，對(duì)最終均分影響較大。中國(guó)大模型行研能力評(píng)測(cè)分析——報(bào)告撰寫(xiě)能力分布??商湯商量、科大訊飛星火以及文心一言3.5是模型報(bào)告撰寫(xiě)能力排名前三中國(guó)大模型行研能力評(píng)測(cè)分析——報(bào)告撰寫(xiě)能力分布??商湯商量、科大訊飛星火以及文心一言3.5是模型報(bào)告撰寫(xiě)能力排名前三中國(guó)大模型行研能力評(píng)測(cè)分析——行研基礎(chǔ)能力??模型在行研基礎(chǔ)能力的表現(xiàn)差異顯著，商湯商量、GPT3.5以及文心一言3.5占據(jù)前三甲，整體領(lǐng)先幅度較大。排名靠后的模型雖然綜合評(píng)分較低，但在細(xì)分模塊仍有優(yōu)異表現(xiàn)，例如智譜清言和百川在意圖理解能力高于均分排名模型名稱(chēng)總得分類(lèi)比遷移邏輯推理文字生成意圖理解語(yǔ)境轉(zhuǎn)換知識(shí)儲(chǔ)備123456779商湯商量GPT3.5文心一言3.5訊飛星火騰訊混元Minimax天工智譜清言百川通義千問(wèn)紫東太初雅意8.177.927.837.336.756.676.586.586.426.336.176.08得分高得分低模型基礎(chǔ)能力由模型在類(lèi)比遷移、邏輯推理、文字生成、意圖理解、語(yǔ)境轉(zhuǎn)換、知識(shí)儲(chǔ)備六大問(wèn)題經(jīng)過(guò)基礎(chǔ)題庫(kù)測(cè)試與報(bào)告撰寫(xiě)的分析師評(píng)測(cè)綜合評(píng)定而成.模型在基礎(chǔ)能力評(píng)測(cè)的表現(xiàn)中，商湯商量、GPT3.5、以及文心一言3.5占據(jù)前三甲根據(jù)大模型基礎(chǔ)能力綜合熱力矩陣圖可以看出表現(xiàn)TOP3的模型分別為商湯商量、GPT3.5以及文心一言3.5。其中，商湯商量在語(yǔ)境轉(zhuǎn)換和知識(shí)儲(chǔ)備板塊排名第一，訊飛星火則在邏輯推理和文字生成部分達(dá)到第一。值得關(guān)注的其它模型中，排名第8的智譜清言在意圖理解的能力最強(qiáng)。而天工在長(zhǎng)文本生成和生成速度方便較為優(yōu)秀。9.08.07.06.05.04.03.09.08.07.06.05.04.03.0中國(guó)大模型行研能力評(píng)測(cè)分析——行研基礎(chǔ)能力表現(xiàn)??在行研基礎(chǔ)能力評(píng)測(cè)中，GPT3.5、商湯商量和文心一言3.5穩(wěn)定領(lǐng)先，展類(lèi)比遷移邏輯推理文字生成意圖理解語(yǔ)境轉(zhuǎn)換知識(shí)儲(chǔ)備文心一言百川訊飛星火通義千問(wèn)騰訊混元紫東太初文心一言百川訊飛星火通義千問(wèn)騰訊混元紫東太初Minimax中科聞歌GPT3.5智譜清言天工.模型在行研基礎(chǔ)能力評(píng)測(cè)維度中，商湯商量、GPT3.5、以及文心一言3.5表現(xiàn)穩(wěn)定性強(qiáng)，在單一模塊能力各有領(lǐng)先在行研基礎(chǔ)能力評(píng)測(cè)中，商湯商量、GPT3.5和文心一言3.5三大領(lǐng)先模型發(fā)揮最為穩(wěn)定。其中，GPT3.5在邏輯推理能力上排名領(lǐng)先，商湯商量在文字生成和語(yǔ)境轉(zhuǎn)換方面表現(xiàn)良好，而文心一言3.5則在意圖理解方面領(lǐng)先于其他模型；天工、智譜清言和百川的表現(xiàn)高度波動(dòng)，如智譜清言在文字生成方面接近滿(mǎn)分，但在意圖理解和邏輯推理上遠(yuǎn)低于均分。這種高波動(dòng)性表明這些模型在實(shí)際使用中可能影響行研任務(wù)的整體效果。訊飛星火、騰訊混元以及Minimax在行研基礎(chǔ)能力的表現(xiàn)較為平穩(wěn)，但存在一定波動(dòng)性。例如，Minimax雖在類(lèi)比遷移和知識(shí)儲(chǔ)備方面展示了其強(qiáng)大的實(shí)力，但在文字生成表現(xiàn)伐善，排名墊底。通義千問(wèn)、紫東太初和雅意整體表現(xiàn)較弱，在邏輯推理和意圖理解等高維模塊能力上較弱，但這也反映出它們?cè)谀Ｐ蛥?shù)量和微調(diào)方面與領(lǐng)先模型存在差距。中國(guó)大模型行研能力評(píng)測(cè)分析——行研基礎(chǔ)能力細(xì)分模塊?類(lèi)比遷移能力是將復(fù)雜概念與熟悉行業(yè)研究中理解和記憶這些概念變得更加清晰類(lèi)比遷移均值：6.96.類(lèi)比遷移簡(jiǎn)化了復(fù)雜概念的理解與記憶，通過(guò)將其與熟悉情境聯(lián)系，能夠提升行業(yè)研究的效率。在類(lèi)比遷移的能力評(píng)估中，智譜清言、Minimax和GPT-3.5表現(xiàn)最佳類(lèi)比遷移的定義是從一個(gè)領(lǐng)域或情境提取并應(yīng)用概念、原則或模式至另一不同領(lǐng)域或情境的過(guò)程，在行業(yè)研究中對(duì)理解復(fù)雜概念發(fā)揮著關(guān)鍵作用。它通過(guò)將抽象或難以把握的概念與熟悉的情境相聯(lián)系，簡(jiǎn)化了認(rèn)知過(guò)程。例如，在金融領(lǐng)域，利用水流的類(lèi)比來(lái)闡釋資金流動(dòng)的機(jī)制；在技術(shù)領(lǐng)域，則可通過(guò)類(lèi)比電路來(lái)解釋數(shù)據(jù)傳輸原理。這種方法不僅促進(jìn)了新舊知識(shí)間的聯(lián)系，還加深了對(duì)復(fù)雜概念的理解和記憶，因?yàn)樗|動(dòng)了對(duì)已知概念的認(rèn)知和情感共鳴。在12大模型的類(lèi)比遷移能力評(píng)估中，智譜清言、Minimax和GPT-3.5在內(nèi)容的清晰度、易理解性和結(jié)構(gòu)化方面位居前三，而商湯商量、天工和雅意則表現(xiàn)出超越平均水平的性能。這些領(lǐng)先模型在類(lèi)比遷移任務(wù)上的優(yōu)異表現(xiàn)，使讀者能夠以最小的努力和時(shí)間理解復(fù)雜概念的核心原理。中國(guó)大模型行研能力評(píng)測(cè)分析——行研基礎(chǔ)能力細(xì)分模塊??邏輯推理能力對(duì)行業(yè)研究至關(guān)重要，具備優(yōu)質(zhì)邏輯推理能力的大模型能從邏輯推理均值：邏輯推理均值：7.13.邏輯推理能力通過(guò)從現(xiàn)有數(shù)據(jù)中提煉關(guān)鍵信息，并結(jié)構(gòu)化的分析深入洞察市場(chǎng)動(dòng)態(tài)，從而指導(dǎo)高質(zhì)量行研內(nèi)容的產(chǎn)出。在邏輯推理能力中，模型表現(xiàn)差異大，GPT3.5、文心一言3.5以及訊飛星火是表現(xiàn)TOP3的模型邏輯推理的定義是從已知信息出發(fā)，通過(guò)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)耐普撘?guī)則得出結(jié)論的關(guān)鍵過(guò)程，在行業(yè)研究中的重要性不言而喻。這一能力不僅是理解復(fù)雜問(wèn)題、制定有效策略、以及作出精確決策的基礎(chǔ)，而且在深化行業(yè)分析和提升信息價(jià)值方面起著核心作用。優(yōu)秀的邏輯推理能力使研究者能從現(xiàn)有數(shù)據(jù)中提煉模式，建立關(guān)聯(lián)，從而洞察行業(yè)動(dòng)態(tài)和市場(chǎng)趨勢(shì)，進(jìn)而生成深入且有價(jià)值的分析。在多個(gè)模型的邏輯推理能力評(píng)比中，GPT-3.5、文心一言3.5和訊飛星火表現(xiàn)尤為突出，而商湯商量、騰訊混元和百川等也超越了平均水平。這些模型在處理復(fù)雜信息時(shí)展現(xiàn)了卓越的結(jié)構(gòu)化呈現(xiàn)能力，能夠用精簡(jiǎn)而清晰的文字表達(dá)復(fù)雜的推理過(guò)程。同時(shí)，它們?cè)谛畔⒕C合、歸納和推導(dǎo)方面表現(xiàn)出色，能夠有效地提煉關(guān)鍵信息點(diǎn)，為行業(yè)研究提供深度分析和有價(jià)值的見(jiàn)解。中國(guó)大模型行研能力評(píng)測(cè)分析——行研基礎(chǔ)能力細(xì)分模塊意圖理解均值：意圖理解均值：6.75.意圖理解能力需要大模型能夠準(zhǔn)確捕捉問(wèn)題的多層面含義，從而高效生成于需求相符的深入分析和創(chuàng)新解決方案。在意圖理解能力中，智譜清言、文心一言3.5和百川表現(xiàn)突出意圖理解的定義是識(shí)別和理解用戶(hù)或作者傳達(dá)的目的和動(dòng)機(jī)的過(guò)程，在大模型輔助行業(yè)研究寫(xiě)作中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。大模型在意圖理解方面不僅涉及對(duì)問(wèn)題表層含義的解讀，更深入其背后的深層意圖和需求，特別是在面對(duì)復(fù)雜、晦澀或高負(fù)荷任務(wù)時(shí)顯得尤為重要。這種能力使得模型能夠更高效、精準(zhǔn)地產(chǎn)出與提問(wèn)者需求相匹配的內(nèi)容，從而提升行業(yè)研究的質(zhì)量和效率。在對(duì)大模型進(jìn)行意圖理解能力的評(píng)估中，智譜清言、文心一言3.5和百川在眾多模型中表現(xiàn)尤為突出，而GPT-3.5、訊飛星火和Minimax也超過(guò)了平均水平。這些模型在邏輯和情感層面的意圖理解問(wèn)題上表現(xiàn)優(yōu)異，不僅能準(zhǔn)確識(shí)別問(wèn)題的各個(gè)層面，還能基于深層理解提供更加滿(mǎn)意和有效的解決方案。這種能力對(duì)于深入挖掘行業(yè)動(dòng)態(tài)、發(fā)現(xiàn)潛在問(wèn)題、并提出創(chuàng)新的解決策略至關(guān)重要。中國(guó)大模型行研能力評(píng)測(cè)分析——行研基礎(chǔ)能力細(xì)分模塊?語(yǔ)境轉(zhuǎn)換能力使得大模型能夠適應(yīng)各行業(yè)的專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)、風(fēng)格和信息需求，語(yǔ)境轉(zhuǎn)換均值：語(yǔ)境轉(zhuǎn)換均值：6.75.語(yǔ)境轉(zhuǎn)換能力能夠根據(jù)不同的交流環(huán)境和對(duì)象，靈活調(diào)整信息表達(dá)方式，以適應(yīng)各行業(yè)的專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)、風(fēng)格和信息需求，從而提供專(zhuān)業(yè)且符合需求的分析內(nèi)容。在語(yǔ)境轉(zhuǎn)換能力中，商湯商量、訊飛星火以及騰訊混元表現(xiàn)優(yōu)異語(yǔ)境轉(zhuǎn)換的定義是根據(jù)交流環(huán)境或?qū)ο笳{(diào)整信息表達(dá)的過(guò)程，在大模型輔助行業(yè)研究中具有至關(guān)重要的作用。這一能力使得模型能夠在不同討論環(huán)境和專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域之間靈活切換，準(zhǔn)確把握并適應(yīng)各行業(yè)的專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)、表達(dá)風(fēng)格和信息需求。例如，模型能夠在口語(yǔ)化和書(shū)面化等不同表達(dá)場(chǎng)景之間有效轉(zhuǎn)換語(yǔ)境，提供精準(zhǔn)、專(zhuān)業(yè)且符合行業(yè)需求的分析內(nèi)容。在12大模型的語(yǔ)境轉(zhuǎn)換能力評(píng)估中，訊飛星火、商湯商量和騰訊混元表現(xiàn)最為出色，而GPT-3.5、雅意和紫東太初也展現(xiàn)了超越平均水平的表現(xiàn)。這些模型在語(yǔ)境轉(zhuǎn)換方面的優(yōu)勢(shì)表現(xiàn)在能夠更全面地滿(mǎn)足提問(wèn)詞要求，如在將口語(yǔ)內(nèi)容轉(zhuǎn)化為專(zhuān)業(yè)表述時(shí)，它們能避免使用非專(zhuān)業(yè)詞匯，同時(shí)確保內(nèi)容的完整性和專(zhuān)業(yè)性，從而為用戶(hù)提供符合要求且令人滿(mǎn)意的研究?jī)?nèi)容。中國(guó)大模型行研能力評(píng)測(cè)分析——行研基礎(chǔ)能力細(xì)分模塊??文本生成能力體現(xiàn)大模型在內(nèi)容生成速度、長(zhǎng)度以及豐富性方面的卓越能侖天工、商湯商量以及紫東太初表現(xiàn)出色文本生成均值：6.88.文本生成能力包括生成速度和長(zhǎng)度兩方面，迅速響應(yīng)研究需求和提供靈活、高質(zhì)量的分析能夠顯著提升行業(yè)研究的效率和成果質(zhì)量。在生成能力方面，昆侖天工、商湯商量以及紫東太初表現(xiàn)出色大模型在文本生成速度和長(zhǎng)度方面的能力對(duì)行業(yè)研究的輔助具有顯著影響。高效的文本生成速度使得模型能夠迅速響應(yīng)緊急研究需求和處理大量數(shù)據(jù)，為研究人員提供及時(shí)的信息和分析。模型的能力在處理不同長(zhǎng)度的文本方面體現(xiàn)了其靈活性，既能提供簡(jiǎn)明扼要的概覽，也能深入展開(kāi)全面的分析。這種適應(yīng)性使得大模型在行業(yè)研究中成為一個(gè)有效的工具，無(wú)論是快速構(gòu)思還是編寫(xiě)詳細(xì)的報(bào)告和分析，都能提高研究效率和成果質(zhì)量。在12大模型的文本生成能力評(píng)估中，昆侖天工、商湯商量和紫東太初表現(xiàn)最為出色，而文心一言3.5、訊飛星火和雅意也展現(xiàn)了優(yōu)于平均水平的性能。這些模型在文本生成方面不僅速度快，而且保持了內(nèi)容的連貫性和邏輯性。在長(zhǎng)文本生成任務(wù)中，這些頂尖模型能夠輸出大量文字，同時(shí)保證內(nèi)容質(zhì)量不因字?jǐn)?shù)增加而降低。此外，即使在短時(shí)間內(nèi)應(yīng)對(duì)多個(gè)問(wèn)題的高壓測(cè)試中，這些優(yōu)秀模型也能保持穩(wěn)定的輸出效率。中國(guó)大模型行研能力評(píng)測(cè)分析——行研基礎(chǔ)能力細(xì)分模塊知識(shí)儲(chǔ)備均值：知識(shí)儲(chǔ)備均值：6.96.大模型的知識(shí)儲(chǔ)備能力能夠提供豐富、多元和最新的信息，幫助分析師迅速把握趨勢(shì)、識(shí)別關(guān)鍵問(wèn)題，并形成全面市場(chǎng)分析。在知識(shí)儲(chǔ)備能力方面，模型之間的表現(xiàn)差距細(xì)微，商湯商量、GPT3.5以及文心一言3.5是表現(xiàn)前三甲的模型大模型的知識(shí)儲(chǔ)備能力對(duì)輔助行業(yè)研究極為重要，為深入分析和決策提供了堅(jiān)實(shí)的信息基礎(chǔ)。優(yōu)質(zhì)的知識(shí)儲(chǔ)備能力使得模型可以存儲(chǔ)和訪(fǎng)問(wèn)大量的歷史數(shù)據(jù)、學(xué)術(shù)研究、行業(yè)報(bào)告和實(shí)時(shí)市場(chǎng)動(dòng)態(tài)，從而為研究人員提供豐富、多元和最新的信息來(lái)源。借助這些廣泛的知識(shí)資源，大模型可以幫助研究者迅速把握行業(yè)趨勢(shì)，識(shí)別關(guān)鍵問(wèn)題，進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)，并形成全面的市場(chǎng)分析。12大模型在知識(shí)儲(chǔ)備模塊的表現(xiàn)中，商湯商量、GPT3.5以及文心一言3.5是表現(xiàn)前三甲的模型，Minimax、百川以及昆侖天工表現(xiàn)超均分。優(yōu)質(zhì)模型在知識(shí)儲(chǔ)備方面的優(yōu)秀表現(xiàn)一方面是對(duì)于信息豐富度的呈現(xiàn)，能夠在行業(yè)撰寫(xiě)不同模塊中展現(xiàn)豐富的信息維度和深度。另一方面，優(yōu)秀的模型對(duì)信息的實(shí)時(shí)性把握性高，能夠產(chǎn)出時(shí)下最新的信息內(nèi)容。信息的豐富性和時(shí)效性對(duì)優(yōu)質(zhì)行業(yè)報(bào)告的產(chǎn)出幫助巨大。中國(guó)大模型行研能力評(píng)測(cè)分析——行研基礎(chǔ)能力分布 中國(guó)大模型行研能力評(píng)測(cè)分析——行研基礎(chǔ)能力分布中國(guó)大模型行研能力評(píng)測(cè)分析——行業(yè)理解能力結(jié)果??在行業(yè)理解能力板塊的表現(xiàn)中，GPT3.5、文心一言3.5以及智譜清言位列排名模型名稱(chēng)排名模型名稱(chēng)總得分能源運(yùn)輸旅游采礦農(nóng)林牧漁房地產(chǎn)泛娛樂(lè)零售制造教育金融123456789GPT3.5文心一言3.5智譜清言商湯商量騰訊混元紫東太初百川通義千問(wèn)天工訊飛星火Minimax雅意7.016.786.726.556.506.416.356.336.326.126.095.99得分高得分低行業(yè)理解能力由模型在金融、醫(yī)療、教育、零售、泛娛樂(lè)、房地產(chǎn)等14大行業(yè)下的八大通識(shí)類(lèi)問(wèn)題的表現(xiàn)綜合評(píng)定而成.模型在行業(yè)理解能力評(píng)測(cè)的表現(xiàn)較為泛化，例如GPT3.5在全行業(yè)的表現(xiàn)優(yōu)秀。但不同模型在給自擅長(zhǎng)的領(lǐng)域也有一定差異性，例如，商湯商量的在醫(yī)療業(yè)的得分位列第一根據(jù)模型行業(yè)排名14大行業(yè)綜合熱力矩陣圖可以看出模型在行業(yè)能力有一定的泛化性，例如GPT3.5在全行業(yè)表現(xiàn)都較為優(yōu)秀，而雅意則基本在全行業(yè)的表現(xiàn)乏善。這表明大模型在行業(yè)能力的表現(xiàn)會(huì)一定程度上受到模型本身訓(xùn)練數(shù)據(jù)和能力的影響。中國(guó)大模型行研能力評(píng)測(cè)分析——行業(yè)理解能力表現(xiàn)??在14大行業(yè)理解能力評(píng)測(cè)中，GPT3.5、文心一言3.5和智譜清言整體表現(xiàn)在穩(wěn)定性和特定領(lǐng)域的表現(xiàn)上需進(jìn)一步提高7.56.55.54.5文心一言通義千問(wèn)紫東太初中科聞歌商湯商量訊飛星火文心一言通義千問(wèn)紫東太初中科聞歌商湯商量訊飛星火騰訊混元MinimaxGPT3.5百川天工.在14大行業(yè)理解能力評(píng)測(cè)中，GPT3.5、文心一言3.5和智譜清言整體表現(xiàn)突出，商湯商量和紫東太初在特定行業(yè)中優(yōu)異，而百川、通義千問(wèn)等模型在穩(wěn)定性和特定領(lǐng)域的表現(xiàn)上需進(jìn)一步提高在對(duì)14大行業(yè)理解能力的評(píng)測(cè)中，GPT3.5展現(xiàn)出卓越的表現(xiàn)。緊隨其后的是文心一言3.5和智譜清言，兩者整體表現(xiàn)相似，但文心一言3.5略有領(lǐng)先。商湯商量在互聯(lián)網(wǎng)科技、金融、醫(yī)療、零售和咨詢(xún)服務(wù)業(yè)方面表現(xiàn)出色。紫東太初則憑借其豐富的知識(shí)庫(kù)和出色的文字生成能力，在行業(yè)理解方面表現(xiàn)優(yōu)異。相比之下，百川、通義千問(wèn)、昆侖天工和訊飛星火的模型在穩(wěn)定性方面有所下降，不同領(lǐng)域的優(yōu)劣勢(shì)較為明顯。例如，百川在房地產(chǎn)、教育和醫(yī)療方面表現(xiàn)突出，但在零售和采礦業(yè)則失分較多。Minimax和雅意在部分行業(yè)中保持均分水平，但在特定行業(yè)的嚴(yán)重失分使得它們的整體平均分降低，如雅意在零售業(yè)的表現(xiàn)嚴(yán)重影響了其在行業(yè)理解能力的綜合評(píng)分。頭豹LeadLeo中國(guó)大模型行研能力評(píng)測(cè)——行業(yè)理解能力細(xì)分行業(yè)??在互聯(lián)網(wǎng)科技行業(yè)研究中，高水平的數(shù)據(jù)分析、領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)等能力是生成專(zhuān)業(yè)實(shí)用內(nèi)容的關(guān)鍵，文心一言3.5、智譜清言、商湯商量以及天工能文心一言3.5智譜商量天工混元百川GPT3.5通義千問(wèn)紫東太初中科聞歌訊飛星火Minimax7.367.297.167.086.666.656.646.636.586.376.296.22在互聯(lián)網(wǎng)科技行業(yè)研究中，重點(diǎn)分析技術(shù)創(chuàng)新、發(fā)展趨勢(shì)、競(jìng)爭(zhēng)格局、政策和法規(guī)環(huán)境、用戶(hù)需求和行為。生成專(zhuān)業(yè)內(nèi)容需要高水平的數(shù)據(jù)分析、領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)、市場(chǎng)洞察能力，對(duì)大模型的計(jì)算資源和訓(xùn)練數(shù)據(jù)有較高要求，以確保研究報(bào)告專(zhuān)業(yè)實(shí)用。.在互聯(lián)網(wǎng)科技行業(yè)，文心一言3.5、智譜清言、商湯商量以及天工憑借其在多個(gè)層面精確且深度的理解回答，位居第一梯隊(duì)在互聯(lián)網(wǎng)科技行業(yè)，文心一言3.5、智譜清言、商湯商量以及天工在行業(yè)分類(lèi)上有著更為深入細(xì)致的理解，能夠精準(zhǔn)把握不同子領(lǐng)域的特點(diǎn)和需求，還在發(fā)展演變上有著清晰完整的視野，能夠準(zhǔn)確洞察行業(yè)的變化趨勢(shì)。例如，文心一言3.5在關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)科技行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)的回答上精準(zhǔn)地提及了云計(jì)算、邊緣計(jì)算以及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等核心要素，其對(duì)技術(shù)創(chuàng)新和業(yè)務(wù)模式變革的敏銳感知，使其能夠?yàn)榭蛻?hù)提供更具前瞻性和可持續(xù)性的解決方案。中國(guó)大模型行研能力評(píng)測(cè)——行業(yè)理解能力細(xì)分行業(yè)騰訊混元憑借其對(duì)金融行業(yè)的深入理解和精準(zhǔn)闡述脫穎而出GPT3.5商量智譜混元文心一言3.5通義千問(wèn)百川訊飛星火天工中科聞歌紫東太初Minimax7.137.077.036.936.876.586.586.526.506.446.406.33在金融行業(yè)研究中，重點(diǎn)分析技術(shù)創(chuàng)新對(duì)金融服務(wù)的影響、監(jiān)管環(huán)境和市場(chǎng)趨勢(shì)對(duì)金融機(jī)構(gòu)的戰(zhàn)略決策的影響。生成專(zhuān)業(yè)內(nèi)容需要深度行業(yè)理解、技術(shù)洞察、數(shù)據(jù)分析能力，對(duì)大模型的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)有較高要求，以實(shí)現(xiàn)復(fù)雜數(shù)據(jù)模式的準(zhǔn)確識(shí)別和風(fēng)險(xiǎn)管理的精細(xì)化。.在金融行業(yè)中，GPT3.5、商湯商量、智譜清言和騰訊混元憑借其對(duì)行業(yè)分類(lèi)、定義、發(fā)展趨勢(shì)和制約因素的深入理解與精準(zhǔn)闡述，位列該領(lǐng)域的第一梯隊(duì)在金融行業(yè)，GPT3.5、商湯商量、智譜清言和騰訊混元以其出色的表現(xiàn)在行業(yè)分類(lèi)、定義、發(fā)展趨勢(shì)和制約因素的分析上位居前列。以GPT-3.5為例，它通過(guò)六個(gè)專(zhuān)業(yè)維度對(duì)金融行業(yè)進(jìn)行了全面而深入的分類(lèi)，涵蓋了技術(shù)創(chuàng)新、市場(chǎng)趨勢(shì)、風(fēng)險(xiǎn)管理、法規(guī)環(huán)境、客戶(hù)體驗(yàn)和可持續(xù)發(fā)展等關(guān)鍵方面。這不僅彰顯GPT-3.5在語(yǔ)言理解和數(shù)據(jù)分析方面的強(qiáng)大能力，還體現(xiàn)了其在金融行業(yè)提供從宏觀(guān)到微觀(guān)、多角度、多層次的綜合解讀能力。40中國(guó)大模型行研能力評(píng)測(cè)——行業(yè)理解能力細(xì)分行業(yè)商量GPT3.5百川文心一言3.5智譜訊飛星火紫東太初混元通義千問(wèn)中科聞歌天工Minimax7.076.976.876.826.786.626.526.486.456.386.235.60在醫(yī)療行業(yè)研究中，重點(diǎn)分析醫(yī)療科技創(chuàng)新、數(shù)字化醫(yī)療解決方案以及衛(wèi)生健康系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展。生成專(zhuān)業(yè)內(nèi)容需要深刻了解的醫(yī)學(xué)知識(shí)、科技創(chuàng)新洞察、衛(wèi)生系統(tǒng)理解以及對(duì)患者需求有綜合了解，對(duì)大模型的深度學(xué)習(xí)和醫(yī)學(xué)資料分析有較高要求，以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)診斷和個(gè)性化治療。.在醫(yī)療行業(yè)中，商湯商量、GPT3.5、百川以及文心一言3.5憑借其對(duì)該行業(yè)的深刻理解和卓越表現(xiàn)，使它們位于第一梯隊(duì)在醫(yī)療行業(yè)，商湯商量、GPT-3.5、百川以及文心一言3.5以深刻的洞察力躋身于第一梯隊(duì)。以商湯商量為例，在探討醫(yī)療行業(yè)發(fā)展制約因素時(shí)，其分析精準(zhǔn)地指出了高昂的醫(yī)療費(fèi)用、醫(yī)療資源分配不均以及醫(yī)療技術(shù)和設(shè)備更新?lián)Q代緩慢等關(guān)鍵問(wèn)題，充分展示了其深厚的行業(yè)洞察力和專(zhuān)業(yè)水準(zhǔn)。商湯商量通過(guò)對(duì)醫(yī)療行業(yè)的全面剖析，深刻洞察到醫(yī)療費(fèi)用、資源不均、技術(shù)更新等問(wèn)題，為行業(yè)決策者提供了有力的參考和解決方案。41中國(guó)大模型行研能力評(píng)測(cè)——行業(yè)理解能力細(xì)分行業(yè)??教育行業(yè)研究關(guān)注技術(shù)創(chuàng)新、在線(xiàn)平臺(tái)發(fā)展及個(gè)性化教育策略，要求教育問(wèn)和智譜清言因深刻的教育洞察和精準(zhǔn)回答成為該行業(yè)表現(xiàn)優(yōu)秀的模型通義千問(wèn)智譜訊飛星火百川GPT3.5紫東太初文心一言3.5混元天工商量中科聞歌Minimax7.016.786.776.746.616.516.436.396.326.205.707.20在教育行業(yè)研究中，重點(diǎn)分析教育技術(shù)創(chuàng)新、在線(xiàn)學(xué)習(xí)平臺(tái)發(fā)展以及個(gè)性化教育模型的效果和實(shí)施策略。生成專(zhuān)業(yè)內(nèi)容需要具備教育理論知識(shí)、科技整合能力、學(xué)習(xí)心理學(xué)洞察、數(shù)據(jù)分析技能以及對(duì)不同學(xué)習(xí)群體需求的全面理解，對(duì)大模型的自然語(yǔ)言處理、推薦算法和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有較高要求，以實(shí)現(xiàn)更有效的教學(xué)內(nèi)容定制和學(xué)生學(xué)習(xí)路徑優(yōu)化。.在教育行業(yè)，通義千問(wèn)和智譜清言憑借其對(duì)教育領(lǐng)域問(wèn)題的深刻洞察和精準(zhǔn)回答，脫穎而出，成為該行業(yè)的第一梯隊(duì)在教育行業(yè)，通義千問(wèn)和智譜清言憑借其卓越的理解和對(duì)行業(yè)問(wèn)題的深刻洞察，躋身第一梯隊(duì)。舉例來(lái)說(shuō)，智譜清言前瞻性地指出，線(xiàn)上線(xiàn)下融合、個(gè)性化教育、教育科技應(yīng)用以及教育行業(yè)資本市場(chǎng)化等行業(yè)趨勢(shì)，這充分展示了其對(duì)教育行業(yè)未來(lái)發(fā)展的敏銳洞察和戰(zhàn)略遠(yuǎn)見(jiàn)。通義千問(wèn)在教育領(lǐng)域的研究中，通過(guò)深入探討學(xué)生需求和教育資源的匹配，提出了更為貼近實(shí)際的解決方案。42中國(guó)大模型行研能力評(píng)測(cè)——行業(yè)理解能力細(xì)分行業(yè)??制造行業(yè)研究關(guān)注智能制造、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和供應(yīng)鏈數(shù)字化，要求綜合理解GPT3.5文心一言3.5通義千問(wèn)智譜混元訊飛星火紫東太初天工商量Minimax百川中科聞歌6.856.796.656.626.606.506.436.296.286.246.146.06在制造行業(yè)研究中，重點(diǎn)分析智能制造技術(shù)應(yīng)用、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展以及供應(yīng)鏈數(shù)字化的影響和優(yōu)化策略。生成專(zhuān)業(yè)內(nèi)容需要深刻了解工程技術(shù)、具備物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用洞察、供應(yīng)鏈管理知識(shí)、數(shù)據(jù)分析能力以及對(duì)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的整體把握的能力，對(duì)大模型的工業(yè)數(shù)據(jù)分析和智能制造算法有較高要求，以?xún)?yōu)化生產(chǎn)流程、提高效率和實(shí)現(xiàn)智能化生產(chǎn)。.在制造行業(yè)，GPT3.5、文心一言3.5、通義千問(wèn)以及智譜清言憑借其對(duì)該行業(yè)問(wèn)題的精準(zhǔn)解答和專(zhuān)業(yè)知識(shí)，躋身第一梯隊(duì)在制造行業(yè)，GPT3.5、文心一言3.5、通義千問(wèn)和智譜清言以其精湛的專(zhuān)業(yè)回答，穩(wěn)固地占據(jù)了行業(yè)領(lǐng)軍地位。其中，GPT-3.5全面剖析了制造業(yè)的七大核心制約因素，尤其是全球供應(yīng)鏈的復(fù)雜性、人才短缺、技能斷層以及技術(shù)升級(jí)和數(shù)字化轉(zhuǎn)型等緊迫問(wèn)題。領(lǐng)先模型在制造行業(yè)的研究中，不僅展示了對(duì)行業(yè)核心問(wèn)題的深刻理解，并且還能為企業(yè)提供前瞻性的戰(zhàn)略建議。344中國(guó)大模型行研能力評(píng)測(cè)——行業(yè)理解能力細(xì)分行業(yè)??零售行業(yè)研究聚焦消費(fèi)者行為、電子商務(wù)趨勢(shì)、零售科技創(chuàng)新和供應(yīng)鏈優(yōu)一言3.5和通義千問(wèn)以精準(zhǔn)解答和專(zhuān)業(yè)知識(shí)穩(wěn)GPT3.5文心一言3.5通義千問(wèn)商量智譜紫東太初混元天工訊飛星火Minimax百川中科聞歌7.007.006.906.706.606.506.106.105.905.704.907.30在零售行業(yè)研究中，重點(diǎn)分析消費(fèi)者購(gòu)物行為、電子商務(wù)趨勢(shì)、零售科技創(chuàng)新以及供應(yīng)鏈管理的優(yōu)化策略。生成專(zhuān)業(yè)內(nèi)容需要深入了解消費(fèi)者心理、電子商務(wù)技術(shù)應(yīng)用、市場(chǎng)趨勢(shì)洞察、數(shù)據(jù)分析能力，對(duì)大模型的推薦算法和大規(guī)模數(shù)據(jù)處理技術(shù)有較高要求，以確保研究報(bào)告專(zhuān)業(yè)實(shí)用。.在零售行業(yè)，GPT3.5、文心一言3.5、商湯商量以及通義千問(wèn)以其對(duì)零售行業(yè)問(wèn)題的精準(zhǔn)解答和深厚專(zhuān)業(yè)知識(shí)，穩(wěn)居第一梯隊(duì)的領(lǐng)先地位在零售行業(yè)分析中，GPT-3.5、文心一言3.5、商湯商量以及通義千問(wèn)以其專(zhuān)業(yè)性和深度分析脫穎而出。舉例來(lái)說(shuō)，GPT-3.5對(duì)零售行業(yè)的多重挑戰(zhàn)，包括供應(yīng)鏈波動(dòng)、消費(fèi)者信心的變化、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)加劇、消費(fèi)習(xí)慣的演變及環(huán)境可持續(xù)性問(wèn)題，進(jìn)行了細(xì)致和全面的分析。這些領(lǐng)先的大模型不僅深入剖析了行業(yè)的復(fù)雜問(wèn)題，還提出了前瞻性的發(fā)展策略，為零售企業(yè)面對(duì)的挑戰(zhàn)提供了創(chuàng)新和智能化的解決方案，顯示出其在零售行業(yè)分析中的專(zhuān)業(yè)能力。44中國(guó)大模型行研能力評(píng)測(cè)——行業(yè)理解能力細(xì)分行業(yè)文心一言3.5GPT3.5混元紫東太初智譜商量Minimax通義千問(wèn)訊飛星火百川天工中科聞歌6.646.466.366.306.236.146.146.106.025.935.196.86在泛娛樂(lè)行業(yè)研究中，重點(diǎn)分析用戶(hù)行為與需求、供需、技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用、政策環(huán)境、風(fēng)險(xiǎn)和發(fā)展趨勢(shì)。生成專(zhuān)業(yè)內(nèi)容需要高水平的數(shù)據(jù)分析、政策解讀和市場(chǎng)洞察能力，對(duì)大模型的數(shù)據(jù)處理與分析能力和自然語(yǔ)言處理能力有較高要求，以確保研究報(bào)告專(zhuān)業(yè)實(shí)用。.在泛娛樂(lè)行業(yè)，文心一言3.5、GPT3.5、騰訊混元以及紫東憑借其對(duì)泛娛樂(lè)行業(yè)的精準(zhǔn)理解與分析，位居第一梯隊(duì)在泛娛樂(lè)行業(yè)中，領(lǐng)先的AI大模型展現(xiàn)出卓越的能力，處理和分析大量數(shù)據(jù)，有效地提取用戶(hù)行為、市場(chǎng)統(tǒng)計(jì)和行業(yè)新聞評(píng)論等關(guān)鍵信息。例如，文心一言3.5在分析泛娛樂(lè)行業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)時(shí)，能夠從技術(shù)進(jìn)步、應(yīng)用創(chuàng)新和用戶(hù)需求等多個(gè)角度進(jìn)行深入的歸納和總結(jié)，展示其對(duì)數(shù)據(jù)的深刻理解和全面的多維度分析能力。這些在泛娛樂(lè)行業(yè)領(lǐng)先的AI大模型不僅提供精準(zhǔn)的分析結(jié)果，而且能夠?qū)?fù)雜的數(shù)據(jù)和信息轉(zhuǎn)化為簡(jiǎn)潔明了的結(jié)論和觀(guān)點(diǎn)，為決策者和從業(yè)者提供有價(jià)值的洞察。45中國(guó)大模型行研能力評(píng)測(cè)——行業(yè)理解能力細(xì)分行業(yè)??房地產(chǎn)行業(yè)研究分析關(guān)注在特定地區(qū)的地域性差異、關(guān)鍵數(shù)據(jù)、政策敏感地產(chǎn)行業(yè)相關(guān)信息的全面搜集與高度理解能力，位列該文心一言3.5智譜商量天工混元百川GPT3.5通義千問(wèn)紫東太初中科聞歌訊飛星火Minimax7.367.297.167.086.666.656.646.636.586.376.296.22在房地產(chǎn)行業(yè)研究中，重點(diǎn)分析市場(chǎng)概述、供需、競(jìng)爭(zhēng)格局、政策環(huán)境、風(fēng)險(xiǎn)和發(fā)展趨勢(shì)。生成專(zhuān)業(yè)內(nèi)容需要高水平的數(shù)據(jù)分析、政策解讀和市場(chǎng)洞察能力，對(duì)大模型的深度學(xué)習(xí)和合適的訓(xùn)練數(shù)據(jù)有較高要求，以確保研究報(bào)告專(zhuān)業(yè)實(shí)用。.在房地產(chǎn)行業(yè)，文心一言3.5、智譜清言、商湯商量、天工憑借其對(duì)房地產(chǎn)行業(yè)相關(guān)信息的全面搜集與高度理解能力，位列該領(lǐng)域的第一梯隊(duì)文心一言3.5、訊飛星火、GPT3.5和智譜清言憑借其卓越的信息搜集、處理和分析能力，在房地產(chǎn)行業(yè)的深度分類(lèi)、發(fā)展趨勢(shì)、競(jìng)爭(zhēng)格局、相關(guān)政策以及制約因素的分析上展現(xiàn)出卓越的表現(xiàn)。以訊飛星火為例，在房地產(chǎn)行業(yè)的精準(zhǔn)把握方面，通過(guò)綜合考量宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)狀況、城市化進(jìn)程以及人口結(jié)構(gòu)等多方面因素，呈現(xiàn)出高度全面的行業(yè)理解。這4個(gè)模型通過(guò)強(qiáng)大的大數(shù)據(jù)處理能力，能夠有效地解析房地產(chǎn)市場(chǎng)的復(fù)雜性，從而為行業(yè)參與者提供有深度的見(jiàn)解。46中國(guó)大模型行研能力評(píng)測(cè)——行業(yè)理解能力細(xì)分行業(yè)??農(nóng)林牧漁行業(yè)研究關(guān)鍵分析要點(diǎn)包括用戶(hù)行為、產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)與利潤(rùn)分配以GPT3.5智譜天工文心一言3.5混元紫東太初中科聞歌商量百川Minimax通義千問(wèn)訊飛星火6.616.306.306.226.166.056.045.855.835.775.757.19在農(nóng)林牧漁行業(yè)研究中，重點(diǎn)分析用戶(hù)行為與市場(chǎng)供需與價(jià)格走勢(shì)、生產(chǎn)技術(shù)與效率、政策環(huán)境、產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)與利潤(rùn)分配和發(fā)展趨勢(shì)。生成專(zhuān)業(yè)內(nèi)容需要高水平的數(shù)據(jù)分析、政策解讀和市場(chǎng)洞察能力，對(duì)大模型的數(shù)據(jù)處理與分析能力和深度學(xué)習(xí)能力有較高要求，以確保研究報(bào)告專(zhuān)業(yè)實(shí)用。.在農(nóng)林牧漁行業(yè)，從大模型表現(xiàn)上來(lái)看，GPT3.5、智譜清言、天工以及文心一言3.5憑借對(duì)行業(yè)的精準(zhǔn)理解，位居第一梯隊(duì)GPT3.5、智譜清言、天工以及文心一言3.5等AI大模型在農(nóng)林牧漁行業(yè)的應(yīng)用證明其精準(zhǔn)捕捉行業(yè)特性和準(zhǔn)確分析發(fā)展趨勢(shì)的能力。例如，智譜清言能夠考慮多重因素，借助大模型的理解能力，并結(jié)合實(shí)際應(yīng)用，有選擇性地總結(jié)歸納出農(nóng)林牧漁行業(yè)的核心發(fā)展制約因素。這不僅包括外部環(huán)境因素，如政策法規(guī)、市場(chǎng)需求等，還包括行業(yè)內(nèi)部因素，如生產(chǎn)技術(shù)、產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)等。通過(guò)對(duì)這些信息的深度理解和分析，領(lǐng)先模型能夠精準(zhǔn)捕捉農(nóng)林牧漁行業(yè)的最新趨勢(shì)，為決策者提供高質(zhì)信息支持。47中國(guó)大模型行研能力評(píng)測(cè)——行業(yè)理解能力細(xì)分行業(yè)??采礦行業(yè)研究中的關(guān)鍵分析要點(diǎn)包括礦產(chǎn)資源分布與儲(chǔ)量、產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)與GPT3.5紫東太初智譜文心一言3.5商量混元中科聞歌Minimax訊飛星火天工通義千問(wèn)百川6.566.416.286.236.206.106.005.715.495.955.957.13在采礦行業(yè)研究中，重點(diǎn)分析礦產(chǎn)資源分布與儲(chǔ)量、生產(chǎn)技術(shù)與效率、政策環(huán)境、產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)與利潤(rùn)分配和發(fā)展趨勢(shì)。生成專(zhuān)業(yè)內(nèi)容需要高水平的數(shù)據(jù)分析、政策解讀和市場(chǎng)洞察能力，對(duì)大模型的數(shù)據(jù)處理與分析能力和深度學(xué)習(xí)能力有較高要求，以確保研究報(bào)告專(zhuān)業(yè)實(shí)用。.在采礦行業(yè)，GPT3.5、紫東、智譜清言和文心一言3.5憑借強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力，從而更好地理解采礦行業(yè)的文本數(shù)據(jù)，位居第一梯隊(duì)在采礦行業(yè)的應(yīng)用中，GPT-3.5、紫東、智譜清言和文心一言3.5等AI大模型展現(xiàn)了卓越的學(xué)習(xí)和理解能力。以文心一言3.5為例，它能夠精確捕捉采礦行業(yè)文本的關(guān)鍵信息，生成精準(zhǔn)的行業(yè)相關(guān)文本；而GPT-3.5憑借其先進(jìn)的自然語(yǔ)言處理能力，在采礦行業(yè)文本數(shù)據(jù)分析中起到關(guān)鍵作用。無(wú)論是解讀政策文件、新聞報(bào)道、研究報(bào)告還是專(zhuān)業(yè)論文，GPT-3.5都能快速、精確地提取和理解其中的核心內(nèi)容和信息。48中國(guó)大模型行研能力評(píng)測(cè)——行業(yè)理解能力細(xì)分行業(yè)??旅游行業(yè)研究核心聚焦市場(chǎng)需求與趨勢(shì)、旅游產(chǎn)品與服務(wù)創(chuàng)新行業(yè)供應(yīng)鏈與合作以及發(fā)展趨勢(shì)。在對(duì)旅游行業(yè)的深刻理解中GPT3.5文心一言3.5智譜混元百川商量Minimax天工中科聞歌訊飛星火紫東太初通義千問(wèn)6.806.656.496.366.356.346.176.015.965.895.787.24在旅游行業(yè)研究中，重點(diǎn)分析市場(chǎng)需求與趨勢(shì)、旅游產(chǎn)品與服務(wù)創(chuàng)新、政策環(huán)境、行業(yè)供應(yīng)鏈與合作和發(fā)展趨勢(shì)。生成專(zhuān)業(yè)內(nèi)容需要高水平的數(shù)據(jù)分析、政策解讀和市場(chǎng)洞察能力，對(duì)大模型的數(shù)據(jù)隱私與安全能力和深度學(xué)習(xí)能力有較高要求，以確保研究報(bào)告專(zhuān)業(yè)實(shí)用。.在旅游行業(yè)，GPT3.5、文心一言3.5、智譜清言以及騰訊混元通過(guò)融合不同領(lǐng)域的知識(shí)，提供豐富、且深度的文本內(nèi)容，位居第一梯隊(duì)作為一個(gè)多學(xué)科交叉的領(lǐng)域，旅游行業(yè)不僅融合了文化、地理學(xué)，還涉及歷史、社會(huì)學(xué)和經(jīng)濟(jì)學(xué)等領(lǐng)域。在此背景下，GPT-3.5、文心