AI｜大模型入门（六）：GPT→盘古，国内外大模型矩阵速览-EW帮帮网

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

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

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
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
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
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

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