一、國內(nèi)AI大模型進(jìn)入爆發(fā)期，為何評(píng)測(cè)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(guān)鍵詞之一。無論是互聯(lián)網(wǎng)巨頭、科研機(jī)構(gòu)，還是創(chuàng)業(yè)公司，都在競(jìng)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(duì)人工智能的想象。

但也正因?yàn)橥婕冶姸唷⑿麄鬓Z炸，用戶和企業(yè)面臨了前所未有的一個(gè)問題：哪個(gè)AI大模型才真的“好用”？誰的實(shí)際能力最強(qiáng)？

這時(shí)候，“國內(nèi)AI大模型評(píng)測(cè)”就顯得尤為重要。

對(duì)于用戶而言，評(píng)測(cè)能幫助你選擇更合適的AI助手;

對(duì)于企業(yè)而言，評(píng)測(cè)能讓你找到最穩(wěn)定、可控、性價(jià)比高的解決方案;

對(duì)于開發(fā)者而言，評(píng)測(cè)結(jié)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(píng)測(cè)現(xiàn)狀與趨勢(shì)：

為什么要評(píng)測(cè)國內(nèi)AI大模型?

當(dāng)前主流國產(chǎn)大模型盤點(diǎn)

常見評(píng)測(cè)維度與測(cè)試方法

2024年國內(nèi)主流AI大模型橫向?qū)Ρ?/p>

不同應(yīng)用場(chǎng)景下的模型推薦建議

評(píng)測(cè)之外，我們還要關(guān)注什么?

二、國產(chǎn)AI大模型盤點(diǎn)：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：

可以看出，BAT系(百度、阿里、騰訊)和科研機(jī)構(gòu)共同構(gòu)建了國產(chǎn)大模型的基本陣容。目前已有超過100個(gè)國產(chǎn)大模型注冊(cè)進(jìn)中國信通院的“智譜平臺(tái)”。

三、如何科學(xué)評(píng)測(cè)AI大模型？常見指標(biāo)全解析

評(píng)測(cè)一個(gè)大模型絕不僅是看它能不能“聊天”，我們需要多維度、多場(chǎng)景地系統(tǒng)測(cè)試其綜合能力，常見的評(píng)測(cè)維度包括：

1. 語言理解能力

是否能準(zhǔn)確理解復(fù)雜句子和邏輯關(guān)系?

能否處理多輪對(duì)話?

示例：問它“如何評(píng)價(jià)三體中的羅輯?”結(jié)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(jié)構(gòu)化文本?

3. 事實(shí)準(zhǔn)確性

是否容易“胡編亂造”?

涉及常識(shí)、法律、科技等問題能否回答準(zhǔn)確?

4. 推理能力

數(shù)學(xué)題、邏輯題、判斷題答得準(zhǔn)不準(zhǔn)?

是否能自己抽象歸納出結(jié)論?

5. 多模態(tài)能力

支持圖文、語音、視頻輸入輸出嗎?

對(duì)圖像理解、生成水平如何?

6. 對(duì)齊性與安全性

是否容易出現(xiàn)敏感或不當(dāng)回答?

有無明顯偏見、歧視傾向?

7. 響應(yīng)速度與穩(wěn)定性

是否卡頓?服務(wù)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(wù)系統(tǒng)?

技術(shù)文檔是否齊全?

四、2024國內(nèi)主流AI大模型橫評(píng)結(jié)果整理（模擬場(chǎng)景測(cè)試）

以下內(nèi)容為綜合測(cè)試多方資料(如清華KEG實(shí)驗(yàn)室、中國信通院等)，并結(jié)合真實(shí)用戶體驗(yàn)總結(jié)的橫評(píng)情況：

注：文心一言與通義千問目前在中文場(chǎng)景下綜合表現(xiàn)最佳。

五、不同場(chǎng)景推薦哪個(gè)模型？不是“一模打天下”

不同需求對(duì)應(yīng)不同模型優(yōu)勢(shì)：

六、評(píng)測(cè)結(jié)果之外，還需要看這些“非指標(biāo)”因素

除了性能本身，還有一些“軟性維度”值得關(guān)注：

是否適配國產(chǎn)云計(jì)算平臺(tái)（如阿里云、華為云）

商業(yè)化支持如何？價(jià)格、API限流、服務(wù)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(yīng)政策變化

特別是對(duì)于to B企業(yè)用戶而言，這些因素往往比“回答得對(duì)不對(duì)”更為關(guān)鍵。

七、未來趨勢(shì)：國產(chǎn)大模型評(píng)測(cè)將走向標(biāo)準(zhǔn)化、行業(yè)化

目前大模型評(píng)測(cè)還存在以下問題：

缺少全國統(tǒng)一評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)，機(jī)構(gòu)標(biāo)準(zhǔn)不一

開源模型難與閉源產(chǎn)品橫向?qū)Ρ?/p>

多模態(tài)評(píng)測(cè)工具不足，標(biāo)準(zhǔn)體系待補(bǔ)齊

但好消息是，中國信通院已在2024年起陸續(xù)推進(jìn)AI大模型評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)的建設(shè)，包括：

通用語言評(píng)測(cè)基準(zhǔn)

多模態(tài)能力測(cè)試平臺(tái)

安全性與倫理風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型

未來，國產(chǎn)AI大模型不僅要“卷能力”，還要“卷標(biāo)準(zhǔn)、卷服務(wù)、卷產(chǎn)業(yè)適配度”。

總結(jié)

“國內(nèi)AI大模型評(píng)測(cè)”看起來是技術(shù)比較，但更深層，是一場(chǎng)生態(tài)競(jìng)爭(zhēng)。

誰能提供穩(wěn)定平臺(tái)?

誰能率先建立行業(yè)適配?

誰能構(gòu)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(guān)鍵。

對(duì)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(duì)工具，用好技術(shù)，在新時(shí)代的浪潮中站穩(wěn)腳跟。