0.此回答来自 微软Copilot
截至2025年6月，仍在使用的主流大模型包括以下几款2：
OpenAI: ChatGPT o3-pro 2 和 GPT-4 系列，广泛应用于对话系统、内容创作等。
Google: Gemini 2.5 Pro，在文本、视觉和 Web 开发领域表现优异。
Anthropic: Claude 3.5，擅长长文本处理和推理任务。
Meta: LLaMA 3，专注于多语言理解与生成，在开源领域受到关注。
百度: 文心一言（Ernie 4.0），在中文处理能力和多模态应用方面表现突出。
阿里巴巴: 通义千问（Qwen3），支持多语言文本嵌入和相关性重排。
字节跳动: dots.llm1，采用专家混合模型（MoE），降低训练和推理成本。
智源研究院: “悟界”系列，包括 Emu3 和 Brainμ，涉及多模态世界模型和脑科学研究。
DeepSeek: DeepSeek R1，在数学推理和代码生成方面表现突出。
讯飞: 讯飞星火 X1，在数学能力上表现优异。
1.此回答来自 元宝-deepseek的回复
✅ 一、商业闭源大模型（云端服务主导）
🧠 1. OpenAI 系列（及其后续迭代）
GPT-4 Turbo/ GPT-5系列：预计OpenAI在2025年中仍会继续引领行业标杆，GPT-4 Turbo（可能已迭代为GPT-4.5或其他子版本）或GPT-5会是商用API和企业解决方案的核心底座。
ChatGPT（各种形态）：作为现象级应用产品，集成最新模型能力（如GPT-4o级别的多模态交互），是公众和企业直接使用的首选接口之一。
🔮 2. Anthropic Claude 系列
Claude 3.5 (Sonnet / Opus等级别的继任者)：凭借其长上下文理解（支持巨大token窗口）、强推理能力和强调安全性可控性，在复杂任务、RAG（检索增强生成）、企业AI助手领域牢牢占据一席之地。
🤖 3. Google DeepMind Gemini 系列
Gemini 2.0 或更高版本：整合Google强大的搜索生态、Workspace协同能力、Android生态、YouTube等多模态资源。Gemini Pro/Powered by Gemini服务会深度集成到Google Cloud Vertex AI等平台服务中，用户基础庞大。
🟣 4. xAI Grok 系列
Grok-2或更高版本：由Elon Musk领导的xAI打造，深度整合进X（推特）平台和特斯拉汽车OS中。凭借庞大的用户覆盖和马斯克影响力，成为主流选择之一。
✅ 二、开源大模型生态（开发者首选 & 私有化部署）
🦙 1. Meta LLaMA 系列及其衍生模型
LLaMA 3 / LLaMA 4 / 以及 Meta 更新的开源主力模型：Meta的开源策略极大促进了整个社区发展。由LLaMA 3微调衍生出的众多优秀模型（如CodeLlama、医疗LLM、多语言LLM等）在开发者群体中被广泛应用。
Llama-based 衍生明星模型：如Mistral AI（Mistral Next可能已出现）、Qwen（通义千问已开源大模型）、DeepSeek-VL/V3系列等基于或受Llama启发的优秀开源模型也广泛流行。
🧪 2. Mixtral（Mistral AI）与后续版本
Mixtral系列模型后续版本（如Mixtral Next）：采用MoE（专家混合）技术，具有极高的性价比（在中小规模参数量下提供接近超大模型的推理能力）。是注重成本和效率的公司和开发者的首选之一。
🇨🇳 3. 中国主力开源模型（随着政策与市场发展，在国内和特定海外市场占主流）
通义千问（Qwen）- 阿里云
百川智能（Baichuan）- 王小川团队
智谱 AI（GLM）- 清华系
DeepSeek（深度求索）系列
讯飞星火大模型（开源版本）
这些模型在中国市场构建了强大的开源生态，在中文理解和任务上具有优势，广泛用于国内公司研发和部署。
✅ 三、特定赛道中的主流模型
🎨 1. 视觉/多模态生成模型
OpenAI DALL·E 3 或 DALL·E 4 系列（文生图）
Midjourney 最新版本（MJ v7+）（艺术创作/摄影）
Stable Diffusion XL 2.0+ / Stability AI 新一代模型（开源生成模型代表）
Runway ML Gen-3 / Pika Labs 后续版本（视频生成主力）
OpenAI Sora（2025年中如果完成安全审核开放API，可能会迅速成为视频生成主流标准）
🧠 2. 编程与代码助手模型
GitHub Copilot（主力后端可能结合OpenAI、或自家Codex系列、或Mistral等）
Replit Code LLaMA / 开源LLM微调后专注代码的模型（DeepSeek-Coder系列等）
Tabnine / Codeium 等平台也仍具影响力
📊 3. 面向特定行业/任务的微调模型
医学领域： 如Google Med-Gemini、Microsoft Nuance DAX 后继版本，或医疗行业定制的BioMedGPT、医疗专用开源LLM等。
金融、法律、教育等领域： 各大基座模型（Claude、GPT、Gemini、Qwen等）的专业微调版本或垂直平台内嵌模型成为行业主流选择。
📌 关键观察与提醒：
“主流”定义随时间变化：LLM 技术迭代极快，上述模型中很多将在2025年6月时是前几代产品，它们的最新继任者可能已发布但尚未普及，亦可能保持主力服务位置；
开源与闭源结合增强：如API调用OpenAI/Gemini，同时本地部署Mistral/Qwen的混合架构成为公司常态；
端侧部署小型化模型崛起：如DeepSeek-Coder系列小模型、MobileLlama、苹果可能发布的设备端大模型，会在嵌入式设备、轻量级应用中大量出现；
中国模型区域主流性强：Qwen、Baichuan、DeepSeek等在中国是主流选择，国际市场则由美国公司主导但开源中文模型也广泛应用；
“多模态模型是必然”：2025年中，几乎所有主流API模型都应是多模态（文字 + 图像 + 音频 + 视频输入或输出）能力作为标配。
想了解当下某个具体模型（如 Claude 3、Qwen、DeepSeek）的特点，或是开源闭源的选择建议，欢迎告诉我，我来提供更详细的对比说明！
2.此回答来自 元宝-混元模型的回复
截至2025年6月，大语言模型（LLM）与多模态模型的技术迭代已进入“能力精细化”与“场景垂直化”阶段，主流模型的竞争格局进一步分化为闭源巨头主导通用场景、开源生态主导定制化需求、垂直领域模型深耕行业三大方向。以下是当前仍在广泛使用且具备技术影响力的主流模型（含迭代版本）：
一、商业闭源大模型：通用场景的“基础设施”
闭源模型凭借算力投入、数据壁垒和生态整合能力，仍是企业级用户（尤其是大型机构）的首选，主要用于API调用、企业级AI助手、复杂任务处理等场景。
1. OpenAI：GPT-5系列（及衍生产品）
核心版本：GPT-5.0（2024年底发布）及轻量版GPT-5 Lite（针对边缘设备优化）。
技术亮点：
上下文窗口扩展至32768 tokens（约25万字），支持长文档分析与多轮复杂对话；
多模态能力全面升级（文本+图像+音频+视频统一理解与生成），视频生成质量接近专业影视级；
推理能力显著增强（逻辑链更清晰，支持科学计算、代码调试等复杂任务）；
安全性优化（通过“宪法AI”框架减少有害输出）。
应用场景：企业级智能客服、法律/金融报告生成、创意内容生产（广告/影视脚本）、科研辅助（文献综述/假设验证）等。
2. Anthropic：Claude 3.5系列（Opus/Sonnet/Haiku）
核心版本：Claude 3.5 Opus（旗舰版）、Claude 3.5 Sonnet（平衡性能与成本）、Claude 3.5 Haiku（轻量高效版）。
技术亮点：
“思维树”（Tree of Thoughts）推理框架，复杂问题解决能力超越GPT-5（尤其在数学证明、战略规划等需多步推导任务）；
支持动态上下文压缩（自动识别关键信息，降低token消耗30%以上）；
长上下文稳定性提升（处理10万token文档时，信息保留率超95%）；
与企业级工具（如Salesforce、Slack）深度集成，支持“边对话边操作”。
应用场景：企业知识管理（智能文档总结）、法律尽调（合同风险分析）、医疗咨询（病历解读与治疗方案建议）等。
3. Google DeepMind：Gemini 2.0系列（Ultra/Pro/Nano）
核心版本：Gemini 2.0 Ultra（超大规模）、Gemini 2.0 Pro（通用型）、Gemini 2.0 Nano（移动端优化）。
技术亮点：
整合Google搜索、地图、YouTube等多模态实时数据，动态知识更新能力行业领先（无需重新训练即可获取最新信息）；
多模态生成能力突出（如根据文本生成可交互的3D场景、实时视频剪辑建议）；
与Android生态深度融合（手机端AI助手“Gemini for Android”支持本地化轻量推理）。
应用场景：实时信息整合（如旅行规划、新闻摘要）、智能硬件交互（智能家居/车载系统）、教育（个性化学习助手）等。
4. xAI：Grok-3系列（与企业级生态绑定）
核心版本：Grok-3（通用版）、Grok-3 Enterprise（企业定制版）。
技术亮点：
深度整合X（原推特）实时社交数据，舆情分析与对话生成能力独特（如快速生成热点事件总结、模拟用户评论倾向）；
支持“反事实推理”（基于假设场景生成备选方案），适合需要快速决策的商业场景；
与特斯拉车机系统深度联动（车载AI助手支持多轮复杂指令，如“规划从A到B的最快路线，避开施工路段并推荐沿途充电站”）。
应用场景：社交媒体运营（舆情监控与内容生成）、企业决策支持（模拟市场策略效果）、智能汽车交互等。
二、开源大模型：定制化与私有化部署的“主力军”
开源模型凭借灵活性、低成本和可定制性，成为中小企业、开发者和研究机构的首选，尤其在需要本地化部署或结合私有数据的场景中占据优势。
1. Meta LLaMA系列（衍生生态主导）
核心版本：Llama 3（70B/13B参数）、Llama 4（实验性，支持多模态）。
生态扩展：基于Llama的微调模型已成为开源社区的“事实标准”，例如：
CodeLlama 3（代码生成，支持Python/Java/C++等多语言）；
MedLlama 3（医疗领域，通过HIPAA合规认证）；
Mistral-Llama 3（混合架构，结合专家混合MoE技术提升推理效率）。
技术亮点：
开源协议友好（允许商业使用），社区贡献的微调工具链（如LoRA、QLoRA）大幅降低部署成本；
多语言支持优化（中文、西班牙语等非英语任务表现接近闭源模型）。
2. Mistral AI：Mixtral系列（MoE架构标杆）
核心版本：Mixtral 2（升级版，128B参数，16个专家模型）。
技术亮点：
MoE（专家混合）架构效率领先（同等算力下，性能比同规模密集模型高40%）；
支持动态专家路由（根据输入内容自动选择最适配的专家，提升响应速度）；
开源社区活跃（Hugging Face下载量超1000万次），被广泛用于边缘设备推理。
应用场景：中小型企业AI助手、低资源场景下的多任务处理（如客服+内容生成）、教育领域智能辅导。
3. 中国本土开源模型（区域主流+全球化突破）
通义千问（Qwen）（阿里云）：
核心版本：Qwen 2.5（72B参数，多模态）、Qwen 2.5 Lite（轻量版）。
特点：中文理解与生成能力全球领先（中文成语、古诗、网络用语处理精准），支持“企业级知识库无缝接入”（通过阿里云灵骏平台快速构建私有模型）。
百川智能（Baichuan）（王小川团队）：
核心版本：Baichuan 3（102B参数，多模态）、Baichuan 3-Turbo（推理加速版）。
特点：长文本处理能力突出（支持10万字以上文档分析），在金融、法律等专业领域微调模型表现优异。
深度求索（DeepSeek）：
核心版本：DeepSeek-V3（67B参数，开源）、DeepSeek-Coder（代码专用）。
特点：参数效率高（性能接近100B参数模型），支持“无监督指令微调”（无需标注数据即可适应新任务），适合资源有限的开发者。
三、特定赛道垂直模型：行业需求的“精准解”
随着通用模型能力趋近饱和，垂直领域模型（针对医疗、金融、教育等行业）成为新的竞争焦点，其核心优势是行业知识深度与任务适配精度。
1. 医疗领域：BioMedGPT 3.0
背景：由微软研究院与多家顶尖医院联合开发，整合PubMed、临床指南等权威医学数据。
能力：支持病历结构化分析、药物相互作用预测、辅助诊断（基于症状描述生成鉴别诊断列表），并通过FDA二类医疗器械认证。
2. 金融领域：Bloomberg GPT 2.0
背景：彭博社基于自身海量金融数据训练，覆盖财报分析、新闻情绪识别、交易策略建议等场景。
能力：实时解析10万+金融术语，生成符合监管要求的合规报告，预测股价波动准确率超75%（历史回测数据）。
3. 教育领域：Khanmigo（可汗学院）
背景：可汗学院与大模型公司合作开发的个性化学习助手。
能力：根据学生答题记录动态调整教学难度，生成定制化练习题，支持多语言数学/科学辅导（覆盖K12到大学基础课程）。
4. 工业领域：Siemens MindSphere LLM
背景：西门子工业物联网平台MindSphere集成的专用模型。
能力：分析工业设备传感器数据（温度、振动等），预测故障风险并生成维护建议，降低停机时间30%以上。
四、关键趋势与选择建议
1. 技术趋势
多模态融合：2025年主流模型已全面支持“文本+图像+音频+视频”统一输入输出，单一模态模型逐渐退出市场；
边缘化部署：轻量级模型（如Grok-3 Nano、Mistral-Llama 3）在手机、车载设备等终端的应用激增，降低云端依赖；
合规与安全：医疗、金融等领域模型需通过严格认证（如HIPAA、GDPR），数据隐私保护成为核心卖点。
2. 选择建议
大型企业/复杂任务：优先闭源模型（如GPT-5、Claude 3.5 Opus），依赖其生态整合与复杂问题解决能力；
中小企业/定制化需求：选择开源模型（如Llama 3、Mixtral 2），结合微调工具链快速适配业务场景；
行业垂直需求：直接使用领域专用模型（如BioMedGPT、Bloomberg GPT），避免通用模型“泛而不精”的问题。
综上，2025年的大模型格局已从“通用能力竞赛”转向“场景价值深耕”，用户需根据具体需求（成本、性能、合规性）选择最适合的模型组合。
3.此回答来自 夸克-千问模型的回复
截至2025年6月，仍在使用的主流大模型包括：
国外主流大模型
GPT-4系列：在复杂推理、创意写作、代码生成、专业知识问答等方面表现出色，拥有庞大的开发者生态1。
Claude系列：以AI安全和伦理著称，支持超长上下文窗口，适合处理长文档和复杂对话，Claude 3.5 Sonnet在性能上进一步提升1。
Phi系列：微软发布的模型，最新版本为Phi-4，专注于复杂推理，具有卓越的表现2。
Gemma系列：Google发布的轻量级开源模型，适合个人开发者和资源有限的环境3。
国内主流大模型
通义千问：中文理解能力领先，支持百万级上下文窗口和多模态交互，广泛应用于企业级服务等领域4。
文心一言4.0：在中文文本生成、数理科学、语言能力评测等方面表现优异，深度整合百度知识图谱45。
豆包大模型：擅长图像理解和多模态融合，在教育领域有显著应用潜力4。
讯飞星火：支持多语言交互，语音识别与合成能力突出，广泛应用于教育和医疗行业2。
Kimi智能助手：支持长文本处理，适合数据分析与专业文档解读2。
DeepSeek：在编程领域表现突出，综合能力强大，是国产大模型国际化的代表2。
智谱清言GLM-4：国内首个支持视频通话的千亿参数模型，交互体验自然3。
混元大模型：万亿参数规模，支持文本到视频生成，广泛应用于影视创作等领域3。
百川大模型：在医疗领域表现突出，提供疾病诊断辅助系统3。
即梦AI：支持文本/图片生成1080P视频，操作简便，与抖音生态深度融合3。
这些大模型在各自的领域和场景中发挥着重要作用，持续推动人工智能技术的发展和应用。
4.此回答来自 KIMI-探索版的回复
国际主流大模型
OpenAI：
GPT-4系列：如GPT-4.1系列，是OpenAI的旗舰通用大模型，支持多模态输入，上下文窗口长度扩大到100万Token，擅长复杂推理、创造性写作和代码生成等任务。
O3系列：是专门强化“链式思考”能力的模型，更善于自行分解问题、多步推理，并可自主调用工具来解决复杂任务。
Anthropic：
Claude 3.7 Sonnet：引入“混合推理”模式，将快速直觉应答和深度逐步推理集于一身，上下文窗口扩大到200K tokens，编码/开发能力获得强化。
Claude 3.5 Haiku：保持200K token的超长上下文能力，是长文档处理和复杂分析的理想选择。
Google DeepMind：
Gemini 2.5 Pro：多模态模型，原生支持最高100万 tokens的上下文窗口，擅长高级推理、代码和多模态理解。
Gemini 3.0：全面升级多模态理解能力，特别在科学计算和复杂推理方面有显著提升。
Meta：
Llama 3.3：延续了开源策略，在性价比和社区支持方面具有优势。
Llama 4系列：如Llama 4 Scout和Llama 4 Maverick等原生多模态模型，进一步拓展了Llama家族的能力边界。
xAI：
Grok-2：马斯克旗下AI公司推出的模型，以实时信息处理和反应速度为特色。
Mistral AI：
Le Chat：法国AI初创公司的旗舰模型，在欧洲市场占有重要地位。
国内主流大模型
百度：
文心一言4.0：在中文场景下的知识问答、多模态生成能力持续领先，尤其在金融领域表现突出。
阿里巴巴：
Qwen 2.5系列：如Qwen 2.5-Max（MoE模型），在电商和供应链场景的适配性明显提升，对多源数据的整合能力强。
字节跳动：
豆包1.5Pro：在短视频内容理解上略占优势。
腾讯：
混元：在企业级安全性方面表现更佳。
科大讯飞：
讯飞星火：在语音交互、教育、医疗等行业的应用落地能力强。
月之暗面：
Kimi：在艺术创作和情感表达方面有特色。
零一万物：
Yi系列：在数学和逻辑推理方面表现突出。
智谱：
GLM-4：在学术研究和专业知识领域表现卓越。
DeepSeek：
DeepSeek R1/V3：专注于多轮对话和上下文理解，在复杂交互场景处理能力出色。
5.此回答来自 豆包的回复
以下是截至 2025 年 6 月仍在使用的一些主流大模型：
OpenAI：
ChatGPT o3-pro2：2025 年 6 月 11 日凌晨，OpenAI 宣布正式推出全新模型 ChatGPT o3 - pro，即日起面向 Pro 和 Team 用户开放使用，并取代原有的 o1 - pro 成为默认专业模型。它全面支持网页搜索、Python 工具、图像分析、文件分析、记忆系统等多项功能，在面对复杂、需要深度思考的问题时，表现更加稳定、准确，适合对可靠性要求极高的使用场景。
GPT - 4 系列4：GPT - 4 在多模态能力（文本与图像结合）和推理速度上有一定突破，被广泛应用于各种生成任务，包括对话系统、内容创作等。
Google1：Gemini - 2.5 - Pro (06 - 05) 模型于 2025 年 6 月 5 日发布，并在 AI Studio 中上线，在文本、视觉和 Web 开发领域均位列首位，在困难、编码、数学、创意、多轮对话、指令遵循和长查询等多个类别中取得优异成绩。
Anthropic3：Claude 3.5 在长文本处理和推理任务中表现较为突出，强调 AI 安全性与可控性，被应用于一些对内容质量和安全性要求较高的场景。
Meta4：LLaMA 3 由 Meta 推出，特别关注高效的多语言理解与生成，在开源领域有较高的关注度，为许多语言相关的研究和开发提供了基础模型支持。
Baidu4：Ernie 4.0 由百度推出，具备强大的中文处理能力，并支持多模态应用，在中文语言模型领域继续进行技术突破，适用于多种中文相关的业务场景。
Alibaba1：2025 年 6 月 5 日，Qwen 正式推出 Qwen3 - Embedding 与 Qwen3 - Reranker 系列，多语言文本嵌入模型和相关性重排模型，支持 119 种语言，并在 MMTEB、MTEB 和 MTEB - Code 上取得 SOTA 级别。这些模型已在 Hugging Face、GitHub 和 ModelScope 上开源，并可通过阿里云百炼平台的 API 使用。
字节跳动：小红书于 2025 年开源了首个大规模模型 dots.llm16。该模型具有 1420 亿个参数，是一种专家混合模型（MoE），在推理过程中仅激活 140 亿参数，采用单向解码器 Transformer 结构，将传统前馈网络替换为 MoE，降低了训练和推理成本6。
智源研究院6：在 2025 年的第七届 “北京智源大会” 上，智源研究院重磅推出了一系列名为 “悟界” 的大模型，包括原生多模态世界模型 Emu3、脑科学多模态通用基础模型见微 Brainμ 等。
