2025年，大语言模型（LLMs）已成为人工智能领域的核心驱动力，深刻影响着全球科技发展。结合《20250731-平安证券-计算机行业AI动态跟踪系列（七）：国产大模型竞争力持续提升，坚定看好我国AI产业发展.pdf》、产品经理体系《AI研创社内刊-7月》及以及互联网上的最新信息，本报告对全球和国内领先的大语言模型进行全面分析，涵盖技术架构、性能优势、局限性以及创业团队的可访问性。同时，为初学者提供技术扫盲和实用工具介绍，帮助团队成员更好地理解和应用这些技术。
一、国际大语言模型能力排行
以上是2025年全球和国内领先的大语言模型排行，基于综合性能、技术架构、优势、局限性以及可访问性进行评估。
二、 国内模型详细分析
国内大模型在2025年展现出强大的竞争力，尤其在开源生态和成本效益方面。以下是重点模型的详细分析：
## DeepSeek-R1
- 技术架构：混合专家模型（MoE），6710亿参数，每次激活370亿参数，通过强化学习训练。
- 优势：
- 在Chatbot Arena排行榜上位列第四（2025年1月），开源模型中排名第一。
- DeepSeek-V3版本在开源排行榜上以Elo分数1382领先。
- 擅长推理、数学和代码生成，成本效益高（比OpenAI-o1便宜30倍，快5倍）。
- 局限性：尽管高效，仍需较高计算资源支持。
- 可访问性：开源，创业团队可直接下载、微调或部署。
- 来源：[Shakudo](https://www.shakudo.io/blog/top-9-large-language-models), [TuringPost](https://www.turingpost.co/p/china-opens-up-ai-top-5-large-language)
## Qwen2.5-Max
- 技术架构：基于Transformer的MoE架构，预训练数据量是前代的两倍，支持32K token上下文窗口。
- 优势：
- 在多项基准测试中媲美或超越GPT-4o和DeepSeek-V3，计算需求较低。
- 被90,000+企业采用，适用于代码生成、结构化数据处理和数学任务。
- 局限性：早期版本可能为专有模型，需确认具体版本的开源状态。
- 可访问性：近期版本开源，创业团队可直接使用或微调。
## Ernie 4.5
- 技术架构：混合专家模型（MoE），参数规模庞大（传闻达10万亿，实际可能为数十亿）。
- 优势：
- 驱动百度Ernie聊天机器人，截至2023年8月拥有4500万+用户。
- 2025年开源Ernie 4.5系列，增强了通用和专业任务能力。
- 局限性：早期版本可能为专有模型，高计算需求。
- 可访问性：近期版本开源，创业团队可直接使用或微调。
## Hunyuan-Large
- 技术架构：基于Transformer，优化了token利用效率。
- 优势：通用任务表现优异，得到腾讯的强大资源支持。
- 局限性：可能为专有模型，公开信息有限。
- 可访问性：可能需通过付费API访问。
- 来源：[OfficeChai](https://officechai.com/stories/top-10-chinese-ai-language-models-in-2025/)
## Zhipu AI’s GLM-4
- 技术架构：具体架构未详述，可能是Transformer或MoE。
- 优势：在国内生成式AI排行榜上名列前茅，与Ernie Bot 4.0并列。
- 局限性：整体性能落后于OpenAI的GPT-4和Anthropic的Claude-3。
- 可访问性：可能需通过付费API访问。
# 技术架构分析
- Transformer架构：大多数模型（如GPT-4o、Gemini 2.5、Llama 4）基于Transformer架构，擅长处理长序列数据和多模态任务。
- 混合专家模型（MoE）：DeepSeek-R1、Qwen、Ernie和Mistral采用MoE架构，通过动态选择专家模型降低计算成本，同时保持高性能。
- 多模态能力：GPT-4o、Gemini 2.5、Llama 4等支持文本、图像、音频甚至视频处理，扩展了应用场景。
- 推理模型：OpenAI的o1/o3和DeepSeek-R1等模型专注于复杂推理任务，通过逐步推理提升数学和科学任务的准确性。
# 优势与局限性
- 优势：
- 推理能力：DeepSeek-R1、OpenAI o1/o3在数学、科学和编码任务中表现出色。
- 多语言支持：Llama 4、Command R+支持20+种语言，适合全球化应用。
- 成本效益：DeepSeek-R1、Qwen和Mistral Small 3在性能与成本之间取得平衡。
- 开源生态：DeepSeek-R1、Llama 4、Qwen等开源模型为创业团队提供了低成本进入市场的机会。
- 局限性：
- 专有模型限制：GPT-4o、Gemini 2.5、Claude等需通过API访问，成本高且无法定制。
- 计算需求：即使是高效的MoE模型如DeepSeek-R1，仍需强大硬件支持。
- 数据隐私：国内模型如DeepSeek可能涉及数据隐私问题，需谨慎处理敏感数据。
# 可访问性与创业团队建议
- 开源模型：
- 适用团队：资源有限的创业团队可选择DeepSeek-R1、Qwen（近期版本）、Llama 4、Mistral Small 3、Command R+和Ernie（近期版本）进行微调或直接使用。
- 优势：无需持续API费用，可通过私有数据微调打造行业专属模型。
- 挑战：需要投资于计算资源（如GPU集群）以支持模型训练和部署。
- 专有模型：
- 适用团队：资源充足的企业或需快速部署的团队可选择GPT-4o、Gemini 2.5、Claude 4 Sonnet。
- 优势：开箱即用，性能强大，易于集成。
- 挑战：高API费用，长期成本可能不可持续。
- 国内生态支持：
- 报告提到，国内AI生态受益于政策支持（如上海的“算力券”），创业团队可利用本地算力资源降低成本。
- 国内开源模型（如DeepSeek-R1、Qwen）在性能和可访问性上具有优势，适合本地化应用开发
