AI｜大模型入门（六）：GPT→盘古，国内外大模型矩阵速览

大模型产品层出不穷，面对各种声称“最强”的模型，我们该如何快速理清技术路线和核心差异？本文从基础架构出发，带你一站式浏览国内外主流大模型厂商及其代表产品，最后给出个人使用建议，帮你少走弯路。

一、三大技术路线概览

大部分大模型都基于 Transformer 架构，按照编码与解码模块的不同可分为三类：

1. 自回归模型（Decoder‑only）
   • 仅用解码器生成文本，典型代表 GPT 系列
   • 优势：对话、生成、指令跟随能力强，无需额外微调即可处理多种任务
2. 自编码器模型（Encoder‑only）
   • 仅用编码器理解文本，代表 BERT 系列
   • 优势：自然语言理解、文本分类、匹配等任务表现优秀
3. 序列到序列模型（Encoder‑Decoder）
   • 同时具备编码和解码模块，代表 T5、GLM 系列
   • 优势：翻译、摘要、生成式问答等需要双向理解与生成的场景

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二、国际阵营·标杆大模型

1. OpenAI（GPT 系列）

• ChatGPT（GPT-3.5）：首个让大众体验到对话大模型威力的产品（2022.11 发布）
• GPT-4o：支持多模态输入，开启“全能代理”时代
• Sora：文本到视频的生成式模型

2. Google

• BERT / LaMDA：Transformer 和对话模型的开山鼻祖
• PaLM-E：多模态场景下的融合式大模型
• Bard 系列：面向消费级对话应用

3. Meta（前 Facebook）

• LLaMA 系列（LLaMA2、LLaMA3）：开源自回归模型，社区活跃
• SEER：自监督视觉模型
• data2vec：统一多模态自监督框架

三、国货之光·大模型

1. 腾讯

• 混元系列：NLP 对话「腾讯元宝」、智能体「腾讯元气」

2. 百度

• 文心系列：对话应用「文心一言」、知识增强检索等多种衍生服务

3. 阿里巴巴

• 通义系列：对话「通义千问」、电商场景定制化能力

4. 字节跳动

• 豆包：以轻量化接入为特色的对话模型
• 扣子：面向智能体的执行层框架

5. 清华智谱

• 智谱系列：开源对话「智谱清言」、强调国产化自主可控

6. 华为

• 盘古系列：自研 GPU 芯片+全栈优化，聚焦企业级场景

7. 月之暗面

• Moonshot 系列：小众创业团队，产品「kimi」以创新应用见长

四、个人选型建议

1. 追求稳定与生态：首选大厂成熟产品，如 OpenAI GPT、腾讯混元、百度文心
2. 研究与二次开发：可考虑开源项目（LLaMA、智谱、GLM），便于微调与扩展
3. 资源与成本：衡量算力与收费策略，选择最符合使用频率和预算的方案
4. 场景与能力匹配：生成型内容以自回归模型为主；理解型分析可选自编码或 Seq2Seq

[成熟大厂推荐——生态稳定]
   → OpenAI GPT / 腾讯混元 / 百度文心

[开源探索研究 / 定制开发]
   → LLaMA / 智谱 / GLM

[预算导向 / 使用频率]
   → 选择最符合成本/使用需求的 API 或本地部署方案

五、参考链接

• ChatGPT：https://chat.openai.com
• 腾讯混元：https://hunyuan.tencent.com/
• 文心一言：https://wenxin.baidu.com/
• 通义千问：https://tongyi.aliyun.com/qianwen/
• LLaMA：https://github.com/facebookresearch/llama