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2025 年大模型排行分析:中美竞争与未来展望

具体排名数据见文章结尾

在人工智能领域,大模型的性能成为衡量机构技术实力的重要标志。以下是根据最新排名的一些主要发现,尤其关注中国模型的发展现状和优势。

全球领先的模型

在本次排名中,美国 OpenAI 的多个版本占据榜首位置。具体而言:

  • o1 模型:总分 80.4,凭借 87.3 的理科成绩和 77.1 的文科成绩成为绝对的行业领跑者。
  • o1-preview 和 ChatGPT-4o-latest 分别以 74.2 和 70.2 的总分位居第二和第三,说明 OpenAI 在模型版本迭代和不同场景适应方面都保持领先。

这些模型普遍以高水准的多学科能力著称,尤其在 Hard(高难度)任务中表现突出。

中国大模型的表现

中国的人工智能技术近年来取得显著进步,在这次排名中也展现出不俗的竞争力。例如:

  1. 深度求索(DeepSeek-V3)

    • 总分 68.3,理科成绩 72.0,文科成绩 78.2。
    • 其理科能力虽然略低于 OpenAI 的主要模型,但在文科任务中展现了较强的语言理解和生成能力。
    • 提供的 API 使用方式,说明其应用更偏向开发者市场。
  2. 商汤 SenseChat 5.5-latest

    • 总分 68.3,与深度求索并列。
    • 在文科方面得分 81.8,超过许多国际对手,表明其在自然语言生成和理解方面的长足进步。

这些模型的发布时间与国际领先模型保持同步(2025 年 1 月 8 日),显示了中国团队在研发和迭代速度上的竞争力。

优势与挑战
优势:
  • 多学科适应能力:中国模型如深度求索在理科和文科任务中都有较为均衡的表现,尤其在文科任务上优势明显。
  • 开放性:通过 API 提供服务,降低了技术应用的门槛,扩大了模型的用户群体。
挑战:
  • 高难度任务差距:在 Hard 项目的评分中,中国模型(如 DeepSeek-V3 的 54.8 和 SenseChat 的 51.5)仍与 OpenAI 的顶尖模型有明显差距。
  • 品牌影响力不足:相比 OpenAI 的全球知名度,中国模型需要进一步加强国际市场的认可度。
展望未来

中国的大模型在2025年已经取得显著成就,但仍有很大的提升空间。未来的努力方向包括:

  1. 技术深度突破:缩小在高难度任务上的差距,提升模型的通用智能水平。
  2. 国际化布局:加强模型的推广与应用,在全球市场中树立“中国智造”的形象。
  3. 多样化场景优化:针对特定行业(如教育、医疗等)进行专用模型开发,提高模型的实际价值。

我们看到中美在大模型领域的激烈竞争。虽然目前 OpenAI 仍占据技术高地,但中国团队的快速崛起不容忽视。未来几年,随着更多技术和资源的投入,中国大模型或将迎来全球性的技术突破与应用落地。

SuperCLUE总排行榜

排名

模型名称

机构

总分

Hard

理科

文科

使用方式

发布日期

-

o1

OpenAI

80.4

76.7

87.3

77.1

网页

2025年1月8日

-

o1-preview

OpenAI

74.2

63.6

80.6

78.5

API

2025年1月8日

-

ChatGPT-4o-latest

OpenAI

70.2

57.8

72.1

80.7

API

2025年1月8日

🏅️

DeepSeek-V3

深度求索

68.3

54.8

72

78.2

API

2025年1月8日

🏅️

SenseChat 5.5-latest

商汤

68.3

51.5

71.6

81.8

API

2025年1月8日

-

Gemini-2.0-Flash-Exp

Google

68.2

55.5

72.6

76.6

API

2025年1月8日

-

Claude 3.5 Sonnet(20241022)

Anthropic

67.7

54.6

71.4

77.2

API

2025年1月8日

🏅️

360zhinao2-o1

360

67.4

51.4

72.1

78.7

API

2025年1月8日

🥈

Doubao-pro-32k-241215

字节跳动

66.5

50.6

72.3

76.6

API

2025年1月8日

🥈

NebulaCoder-V5

中兴通讯

66.4

48.6

69.5

80.9

API

2025年1月8日

🥈

Qwen-max-latest

阿里巴巴

66.2

51.3

67.4

80

API

2025年1月8日

-

Qwen2.5-72B-Instruct

阿里巴巴

65.4

49.7

66.2

80.3

API

2025年1月8日

🥉

Step-2-16k

阶跃星辰

65.2

50

65.1

80.3

API

2025年1月8日

🥉

GLM-4-Plus

智谱AI

65.1

48.5

68.1

78.8

API

2025年1月8日

-

Grok-2-1212

X.AI

63.9

49.2

66.8

75.5

API

2025年1月8日

-

DeepSeek-R1-Lite-Preview

深度求索

63.8

44.9

69.7

76.8

网页

2025年1月8日

-

Qwen2.5-32B-Instruct

阿里巴巴

63.7

44.9

66.9

79.1

API

2025年1月8日

4

Sky-Chat-3.0

昆仑万维

63

44.5

65.4

79.1

API

2025年1月8日

-

DeepSeek-V2.5

深度求索

63

45.3

67.6

76.1

API

2025年1月8日

4

MiniMax-abab7-preview

MiniMax

62.8

42.8

64.9

80.7

API

2025年1月8日

4

Hunyuan-Turbo

腾讯

62.3

38.6

67.7

80.6

API

2025年1月8日

4

TeleChat2-Large

TeleAI

62.3

43.3

64.1

79.5

API

2025年1月8日

4

ERNIE-4.0-Turbo-8K-Latest

百度

62.2

45.6

61.4

79.5

API

2025年1月8日

5

Baichuan4

百川智能

61.8

45

62

78.2

API

2025年1月8日

-

GPT-4o-mini

OpenAI

60.6

42.8

63.3

75.8

API

2025年1月8日

6

kimi

Kimi

59.4

43.5

58.1

76.6

网页

2025年1月8日

-

Llama-3.3-70B-Instruct

Meta

59.4

38.8

66.4

72.9

API

2025年1月8日

7

TeleChat2-35B

TeleAI

57.1

37.6

55.6

78.2

模型

2025年1月8日

8

Qwen2.5-7B-Instruct

阿里巴巴

55.5

35.7

54.4

76.4

API

2025年1月8日

9

QwQ-32B-Preview

阿里巴巴

54.3

26.6

59.8

76.5

API

2025年1月8日

10

讯飞星火V4.0

科大讯飞

52.7

20.3

62.3

75.4

API

2025年1月8日

10

GLM-4-9B-Chat

智谱AI

52.4

31.6

50.6

75.1

模型

2025年1月8日

-

Gemma-2-9b-it

Google

48.6

22.7

49.5

73.7

模型

2025年1月8日

11

Yi-1.5-34B-Chat-16K

零一万物

48.2

20.6

48.2

75.9

模型

2025年1月8日

11

360Zhinao2-7B-Chat-4K

360

47.8

17.5

50.7

75.2

模型

2025年1月8日

12

Qwen2.5-3B-Instruct

阿里巴巴

46.1

18.6

44.2

75.5

API

2025年1月8日

13

Yi-1.5-9B-Chat-16K

零一万物

44.3

20.3

41.3

71.3

模型

2025年1月8日

13

MiniCPM3-4B

面壁智能

44.2

13.7

45.9

73

模型

2025年1月8日

-

Llama-3.1-8B-Instruct

Meta

43.9

20.9

42.8

68.1

API

2025年1月8日

-

Phi-3.5-Mini-Instruct

微软

42.4

14

42.4

70.7

模型

2025年1月8日

-

Gemma-2-2b-it

Google

39.2

11.8

36.4

69.4

模型

2025年1月8日

-

Mistral-7B-Instruct-v0.3

Mistral AI

33.2

11.4

31.2

56.9

模型

2025年1月8日

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前言 TIM定时器&#xff08;Timer&#xff09;:STM32的TIM定时器是一种功能强大的外设模块&#xff0c;通过时基单元&#xff08;包含预分频器、计数器和自动重载寄存器&#xff09;实现精准定时和计数功能。其核心原理是&#xff1a;内部时钟&#xff08;CK_INT&#xff09;或…...

How to share files with Windows via samba in Linux mint 22

概述 Windows是大家日常使用最多的操作系统&#xff0c;在Windows主机之间&#xff0c;可以共享文件&#xff0c;那么如何在Windows主机与Linux主机之间共享文件呢&#xff1f; 要在Windows主机与Linux主机之间共享文件&#xff0c;我们可以借助Samba协议完成。借助Samba协议…...