沙利文 2024年中國大模型評測報告 （摘要版）AI變 業(yè)創(chuàng)新發(fā)展

SUFR0STLLSUFR0ST文2024ChinaLargeLanguageModelEvaluatoinAnalysisResultOPPORTUNITYGROWTHINVEST報告提供的任何內(nèi)容（包括但不限于數(shù)據(jù)、?字、圖表、圖像等）均系頭豹研究院獨有的?度機密編、匯編本報告內(nèi)容，若有違反上述約定的?為發(fā)?，頭豹研究院保留采取法律措施、追究相關(guān)?員責(zé)任的權(quán)利。頭豹?模型評測?模型評測|2024/03已經(jīng)涌現(xiàn)出上百個的AI?模型，其中優(yōu)質(zhì)的基礎(chǔ)?模型數(shù)量也已達(dá)到數(shù)?個，標(biāo)志著“百模?戰(zhàn)”時代的正式來01?模型熱度持續(xù)攀升，中國進(jìn)?“百模爭鋒”的時代02本次評測涵蓋國際和中國領(lǐng)先且率先對公眾開放的?模型03本次評測通過兩?衡量標(biāo)準(zhǔn)和五?細(xì)分維度全?探索?模型的能?邊界04當(dāng)前中國領(lǐng)先?模型能?略遜于國際，但差距在逐步縮?34341122344Chapter1?模型?業(yè)綜述5??模型快速發(fā)展助?千?百業(yè)，?泛應(yīng)?于?融、教育、醫(yī)療等領(lǐng)域，提升服務(wù)效率和質(zhì)量；與此同時，中國政府通過政策?持推動?模型技術(shù)的快速發(fā)展，助?國家數(shù)字化戰(zhàn)略高高模預(yù)訓(xùn)練模型在各?業(yè)中?泛應(yīng)?，展現(xiàn)出強?的語?理解與此同時，中國政府正從頂層設(shè)計到具體實施全?布局，通過制定和執(zhí)??系列的政策來促進(jìn)??智能?模型技術(shù)的快速發(fā)展，并將其轉(zhuǎn)化為實際?產(chǎn)?，助?國家《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》全等方面的法定責(zé)任及法律依據(jù)，確立人工智《關(guān)于支持建設(shè)新—代人工智能示范應(yīng)《關(guān)于加快場景創(chuàng)新以人工智能高水平6相較于國際領(lǐng)先?準(zhǔn)，中國整體在?相較于國際領(lǐng)先?準(zhǔn)，中國整體在??智能意識形態(tài)的匱乏?中國?模型的發(fā)展受專業(yè)?才、?質(zhì)量數(shù)據(jù)和計算資源短缺的限制。需在提升技術(shù)天花板能?的同時加強全???智能教育，以提?整體認(rèn)知和應(yīng)?能?，促進(jìn)?模型在中國的全?發(fā)展 n中國?模型的發(fā)展受專業(yè)?才、?質(zhì)量數(shù)據(jù)和計算資中國?模型的發(fā)展受限于專業(yè)?才短缺、?質(zhì)量數(shù)據(jù)獲取難和計算資源不?，這反映出在??智能領(lǐng)域的意識形態(tài)差異。中國擁有13億??，例不?0.01%。在??智能的理解和應(yīng)?上，技術(shù)?員通常缺乏商業(yè)洞察，執(zhí)?層?的?員不夠了解技術(shù)原理，?領(lǐng)導(dǎo)層往往缺乏?夠的技術(shù)理解，這些因素共同導(dǎo)致了發(fā)展的緩慢。因此，中國在推進(jìn)?模型發(fā)展的過程中，除了提升技術(shù)上限外，還需要重視提?全?的??智能教育7?2024年，在技術(shù)端，?模型的技術(shù)發(fā)展將趨向多功能與?型化。在產(chǎn)業(yè)段，?主研發(fā)AI芯?、深化數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、采?“套殼”微調(diào)及注重AI倫理，將共同促進(jìn)?模型的健康發(fā)展和?業(yè)規(guī)范化“套殼”微調(diào)模型持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵考量因素。8??模型的相關(guān)政策為中國?模型產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供了有??持，通過加強規(guī)范和監(jiān)管、明確發(fā)展?向、強調(diào)倫理合規(guī)以及拓展應(yīng)?場景等措施，推動了?模型技術(shù)的創(chuàng)新和應(yīng)?《?東省??政府關(guān)于加快建設(shè)通???智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新引領(lǐng)地的實施意?》廳?東省計劃到2025年實現(xiàn)智能算?規(guī)模全國領(lǐng)先，為此推出六?措施，包括?模型創(chuàng)新扶持、測試評研發(fā)提供了資??持和標(biāo)準(zhǔn)化評估，降低了算?成本，并豐富了數(shù)據(jù)源，推動了?模型在各?各業(yè)的《上海市推動??智能?模型創(chuàng)新發(fā)展若?措施（2023-海為?模型提供了先進(jìn)的算?資源和服務(wù)、?速的這些舉措優(yōu)化了算?供給，降低了軟硬件適配成本，《?形機器?創(chuàng)新指導(dǎo)發(fā)展意?》政策以?模型等AI技術(shù)為引領(lǐng)，?求在機器?關(guān)鍵技《?成式??智能服務(wù)管理暫?辦法》《?成式??智能服務(wù)管理暫?辦法》的出臺為中國?模型發(fā)展提供了明確的法規(guī)指導(dǎo)。該辦法強調(diào)了對?成式??智能服務(wù)的監(jiān)管和管理，確保其安《北京市加快建設(shè)具有全球影響?的??智能創(chuàng)新策源北京市的實施?案明確提出了建設(shè)具有全球影響?的??智能創(chuàng)新策源地的?標(biāo)，并將?模型作為重點發(fā)展領(lǐng)域之?。這將為中國?模型產(chǎn)業(yè)提供更多的創(chuàng)新資源和政策?持，推動?模型技術(shù)的研發(fā)和《關(guān)于規(guī)范和加強??智能司法應(yīng)?的意?》該意?強調(diào)了??智能在司法領(lǐng)域的應(yīng)?需要遵循法律法規(guī)和倫理規(guī)范，確保公正、透明、可解釋。對于中國?模型發(fā)展??，這意味著在?模型應(yīng)?于司法領(lǐng)域時，需要更加注重數(shù)據(jù)的合規(guī)性、模型的公正性和可解釋性。這將有助于提升中國?模型在司法領(lǐng)域的應(yīng)??平，增強公眾對??智能司法9??模型產(chǎn)業(yè)鏈上游由算?基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)服務(wù)商以及算法供應(yīng)商組成；中游為?模型的各類研發(fā)?商；下游為?模型在各綜合領(lǐng)域的功能場景以及在各?業(yè)的垂直應(yīng)?計算存儲計算存儲軟件軟件云測數(shù)據(jù)算據(jù)云測數(shù)據(jù)算據(jù)算法算法(騰訊混元天工OSS(騰訊混元天工OSS通義大模型通義大模型LexiLaw翻譯、內(nèi)容創(chuàng)作到數(shù)據(jù)分析和復(fù)雜問題解決，極?地擴展了??智能在?常?個百度智能云〔-〕阿里云 互聯(lián)?科技知乎個百度智能云〔-〕阿里云 互聯(lián)?科技知乎?中國?模型領(lǐng)域呈現(xiàn)出繁榮的態(tài)勢，匯聚跨?業(yè)的企業(yè)?量。這些參與者均利?其深厚的?業(yè)背景和資源優(yōu)勢，尋求通過?模型進(jìn)?步鞏固或提升其在各?領(lǐng)域的競爭地位oppo優(yōu)勢與特點具備優(yōu)質(zhì)完善豐富向n?模型能夠在眾多業(yè)務(wù)領(lǐng)域賦能不同?業(yè)發(fā)展，中國共計有100+企業(yè)跨8?主景和資源優(yōu)勢，尋求通過?模型進(jìn)?步鞏固或提升其在各?領(lǐng)域的02040204??大模型在文本生成與創(chuàng)作、交互式應(yīng)用、語言理解與處理、以及Al智能體的四大核心功能場景中為社會貢獻(xiàn)了獨特價值，這預(yù)示著繼工業(yè)?命之后的?—輪生產(chǎn)力?命0103n?模型通過其四?核心功能場景為社會帶來獨特價值，標(biāo)志著繼?業(yè)革命?模型利?先進(jìn)?然語?處理技術(shù)，通過?規(guī)模預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)來理解和?成?類文本生成與創(chuàng)作：專注于?成和編輯?本，這是?模型的?個核?功能，涵蓋語言理解與分析：語?理解與分析強調(diào)模型對語?的深?理解和分析能?，包Chapter2背景與?法論過綜合考量五大核心維度及多個細(xì)化?級維度 ppo ppo?隨著?模型熱度的持續(xù)攀升和眾多模型的相繼上市，評測對于確保?戶選擇市場上最優(yōu)質(zhì)模型、推動?模型技術(shù)進(jìn)步及優(yōu)化?戶體驗?關(guān)重要，是??智能領(lǐng)域健康有序發(fā)展的關(guān)鍵環(huán)節(jié)個百度智能云〔-〕阿里云互聯(lián)?科技互聯(lián)?科技GoogleOMetan?模型評測對于確保?戶選擇最優(yōu)質(zhì)模型、推動技術(shù)進(jìn)步及優(yōu)化?戶體驗?關(guān)重?2022年12?GPT3.5發(fā)布以來，?模型在全球范圍內(nèi)引發(fā)了前所未有的關(guān)注與熱潮。其所展現(xiàn)出的巨?潛?，不僅推動了??智能從學(xué)術(shù)研究向?qū)嶋H應(yīng)?領(lǐng)域的跨越，更開源、閉源、?次開發(fā)及微調(diào)等多種類型，且發(fā)布機構(gòu)遍布各?互聯(lián)?科技巨頭、云計算領(lǐng)軍企業(yè)、綜合??智能公司、智能設(shè)備制造商以及數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施提供商等。隨著?模型市場的持續(xù)升溫和眾多模型的接連涌現(xiàn)，?戶在選擇時?臨諸多挑戰(zhàn)，特別是模型技術(shù)的不斷更新，使得如何確保持續(xù)使?市場上最優(yōu)質(zhì)的模型成為?戶關(guān)注的進(jìn)?步??，客觀、公正且全?的評測對于促進(jìn)?模型技術(shù)的健康有序發(fā)展具有重要意義。通過系統(tǒng)評估模型的性能、穩(wěn)定性、安全性等核?要素，能?需求精準(zhǔn)匹配最合適的模型，從?有效降低決策?險。這樣的評測不僅提升了?戶天工參選榜單中科聞歌(騰訊混元天工參選榜單中科聞歌(騰訊混元?本次?模型評測聚焦中國市場領(lǐng)先的?模型，通過全?對?兩?核?能?和五?基礎(chǔ)維度，深?剖析各模型的優(yōu)勢與不?，為?戶提供精準(zhǔn)的決策?持123456789從?戶視?出發(fā)，本次?模型評測著重關(guān)注通過?絡(luò)端?提供服務(wù)、?戶可直接通過??在中國，?圍的模型包括商湯??新·商量、????、通義千問、?包、天?、中科聞歌、模型在國內(nèi)具有?泛的應(yīng)?和較?的?戶黏性。與此同時，國際??選擇了OpenAI的GPT3.5和GPT4、?歌的Gemini以及Anthropic的Claude。這四個國際?模型不僅技術(shù)成熟，?且已經(jīng)成功向類類?遷移類類性類綜合專業(yè)?本理類類?遷移類類性類綜合專業(yè)?本理??本次大模型評測以用戶使用體驗和實際使用價值為基準(zhǔn)，通過綜合考量五大核心維度及多個細(xì)化?級維度，構(gòu)建全面科學(xué)的評估體系，確保準(zhǔn)確評估模型優(yōu)勢與不?五?五?評測維度本次大模型評測以用戶使用體驗和實際使用價值為基準(zhǔn)，綜合考量數(shù)理科學(xué)、語言能力、道德責(zé)任、行業(yè)能力及綜合能力五大核心—級維度，并進(jìn)—步細(xì)化為?險信息識別、邏?本次評測涵蓋大模型的兩大核心價值能力：通用基礎(chǔ)能力和專業(yè)應(yīng)用能力。前者是AI自然語言處理的基?，后者則決定模型在實際使用中的表現(xiàn)。兩者結(jié)合，構(gòu)筑了用戶?度的堅實基礎(chǔ)數(shù)理科學(xué):數(shù)理科學(xué):指模型能夠全?評估模型在各個知識領(lǐng)n?模型的通?基礎(chǔ)能?以數(shù)理科學(xué)、語?能?和道德責(zé)任管理為?柱，相互依存促n?模型的專業(yè)應(yīng)?能?由綜合能?和?業(yè)能?共同構(gòu)成，?者結(jié)合成為衡量模型在處理等??的卓越性能和穩(wěn)定性；??業(yè)能?則彰顯了模型在各?業(yè)細(xì)分領(lǐng)域機結(jié)合，共同成為衡量?模型在不同?業(yè)和多元化場景中展現(xiàn)其價值的??模型的數(shù)理科學(xué)能夠全?評估模型在各個知識領(lǐng)域中的掌握程度和應(yīng)?能?，確保在?對復(fù)雜問題時能做出準(zhǔn)確、全?的響應(yīng)。數(shù)理科學(xué)的強弱會直接影響?模型的智能化?平和實?性數(shù)理科學(xué)數(shù)理科學(xué)n數(shù)理科學(xué)是確保?模型在復(fù)雜問題中表現(xiàn)智能化和實?性的關(guān)鍵，其強弱.?模型的語?能?涵蓋類?遷移、?本?成、意圖理解、??扮演及開放式邏輯推理等核?維度，是確保模型精準(zhǔn)理解?戶意圖、?成?然?本并應(yīng)對復(fù)雜情境的關(guān)鍵在復(fù)雜、開放和不確定環(huán)境下 ???模型的道德責(zé)任能?包括識別?險信息、處理偏?、辨識知識幻覺和提?模型魯棒性等，這些對于確保模型遵循倫理、減少誤導(dǎo)和增強抗?擾能??關(guān)重要道德責(zé)任道德責(zé)任n道德責(zé)任能?包括準(zhǔn)確識別?險信息與偏?、辨識知識幻覺及提?模型魯?shù)赖仑?zé)任能?包括識別?險信息、處理偏?、辨識知識幻覺和提?模型魯棒性等，這些對于確保模型遵循倫理、減少誤導(dǎo)和增強抗?擾能??關(guān)重要。優(yōu)化?險信息：指?模型中可能存在的誤導(dǎo)性或危險性內(nèi)容，需要被準(zhǔn)確識別和處偏?信息：指?模型在訓(xùn)練過程中可能吸收并放?的社會、?化或個體偏?，知識幻覺：指?模型可能產(chǎn)?的虛假或誤導(dǎo)性知識輸出，需要通過有效機制進(jìn)模型魯棒性：指?模型在?對輸?變化或外部?擾時的穩(wěn)定性和可靠性，是衡??模型的綜合能?涵蓋?適應(yīng)學(xué)習(xí)、專業(yè)?本分析、超??本處理等關(guān)鍵維度，體現(xiàn)其強?實?性和可靠性，優(yōu)化后可提升其在復(fù)雜場景中的理解、推理及?成能?，確保任務(wù)?效精準(zhǔn)完成綜合能力綜合能力n?模型的綜合能?融合?適應(yīng)學(xué)習(xí)、專業(yè)?本分析、處其實?性和可靠性。優(yōu)化這些維度可提升?模型在復(fù)雜場景中的理解、推理和??模型的綜合能?是?個多元化的概念，它融合了AI智能體的?適應(yīng)與學(xué)習(xí)能?、對專業(yè)協(xié)同作?，共同體現(xiàn)了?模型在實際應(yīng)?中的可靠性和實?性。能?還表現(xiàn)在對任務(wù)的精準(zhǔn)拆解、對?標(biāo)的?效完成、對多輪對話的流暢記??本的準(zhǔn)確產(chǎn)出等??。正是這些維度的全?優(yōu)化和提升，使得?模型能夠在各種復(fù)雜