主流基座模型概述

索旭东

发布于 2026-05-22 18:35:15

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基座模型可以理解为人工智能领域的“基础操作系统”，是一个经过海量通用数据预训练的、具备强大通用能力的大型神经网络，之后再通过微调，就能适应对话、编程、图像生成等各种特定任务。

PART 01

模型架构

当前主流基座模型的架构主要有三大流派，在设计和擅长的任务上各有侧重。

架构流派	核心原理与工作机制	优缺点	经典模型
Decoder-Only (自回归)	根据之前的所有Token预测下一个最可能的Token，循环生成，直至完成。	优点：生成流畅、逻辑连贯，擅长开放域文本生成、对话。缺点：对完整序列的全局双向理解稍弱。	GPT 系列、LLaMA 系列
Encoder-Only (自编码)	同时利用上下文信息（左右两侧）来理解每个Token，特别适合分析任务。	优点：对上下文有深层的双向理解，在自然语言理解任务上表现卓越。缺点：不擅长文本生成。	BERT
Encoder-Decoder (序列到序列)	先编码输入序列，再解码生成输出序列，结构分工明确。	优点：适合输入和输出格式差异大的任务。缺点：结构相对复杂，推理速度可能较慢。	T5、GLM 系列

Decoder-Only架构凭借强大的通用性，已成为当前大语言模型的主流选择。

几乎所有主流基座模型都基于Transformer架构，它由多层堆叠的自注意力和前馈网络模块构成，自注意力机制是其核心，能让模型在处理一个词时，动态评估句子中所有其他词与它的关联度，从而理解上下文。

PART 02

主流基座模型对比

这些模型系列各有特色，可以参考下表快速了解它们的核心信息。

模型系列	发布方	核心特点
GPT 系列	OpenAI	生成能力强，性能卓越，持续引领行业，但闭源且商用成本高。
LLaMA 系列	Meta	开源、高效，性能强大，有活跃的社区生态，适合研究和微调。
BERT	Google	擅长理解文本，历史意义重大，但生成能力弱，不是现代对话模型的主流选择。
T5	Google	用统一的“文本到文本”框架处理所有NLP任务，架构统一，但体量较大。
GLM 系列	智谱AI	独特的自回归填空架构，兼顾理解与生成，在中文任务上表现出色，有较强中文支持。
PaLM 系列	Google	探索模型规模边界，引入了并行计算层等技术，但部分技术已整合至其他模型，未完全开源。
BLOOM	BigScience	多语言支持，完全开源，但影响力逐渐被新一代模型超越。
Falcon	Technology Innovation Institute	训练数据经过严格筛选，强调训练效率和低资源消耗，适合学术研究。
Gemma	Google DeepMind	轻量级、高性能，开源，适合终端应用和研究。
DeepSeek	深度求索	创新的MoE（混合专家模型）架构，参数效率极高，推理成本低，开源且性能强劲。
Qwen 系列	阿里巴巴	多语言能力强，尤其在中文方面表现出色，支持长上下文，开源友好。
Mistral	Mistral AI	追求极致的性能和效率平衡，开源，在同类模型中表现突出。
Kimi	月之暗面	以超长上下文处理能力见长，支持200万tokens的输入，适合处理长文档。
盘古系列	华为	华为自研，结合昇腾硬件进行全栈优化，聚焦企业级场景，强调国产化自主可控。

PART 03

基座模型训练过程

基座模型的强大，源于“预训练”和“微调”这两个核心阶段。

海量预训练，博闻强识

这是最关键的阶段，模型在海量未标记的文本数据（如书籍、网页）上，通过“自监督学习”来掌握语言的统计规律和知识，好比让学生在图书馆大量阅读，掌握通用的语言能力。

少量微调，学以致用

完成预训练后，模型已具备通用能力，若要它成为客服、编程等“专家”，则需用少量高质量的任务特定数据对其微调。

PART 04

总结

综合来看，基座模型的选择是开源与闭源、性能与成本、通用与垂直的权衡。

追求最高性能与完整生态：首选闭源模型如 GPT-4 或文心一言。
注重数据安全、预算有限或想进行二次开发：开源模型如 LLaMA 3 、 Qwen 2.5 或 DeepSeek-V3 是理想选择。其中， DeepSeek 系列的MoE架构在推理成本上优势明显。
处理中文任务且希望有稳定本地支持： Qwen 系列、 GLM 系列和 DeepSeek 都是优秀的选择。
应用场景对超长上下文有要求：可以关注 Kimi 等在该领域有独特优势的模型。
需要多语言支持：可考虑 BLOOM 或 Gemma 等模型。

在清洁机器人项目中，如果需要处理复杂的指令理解或生成报告，一个强大的基座模型是必需的，而 LLaMA 3 、 Qwen 2.5 或 DeepSeek-V3 等开源模型，凭借其强大的性能和开放的生态，是极具性价比的起点。