上一篇文章讲了 LLM 的通用原理。现实中,这些原理被不同厂商做成了不同产品------有的侧重推理,有的侧重多模态,有的选择开源。
这篇做一份客观的技术盘点:不评"谁最好",只看"各自走了什么技术路线、能力侧重在哪"。看完你自然知道该关注谁。
目录
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[2.1 代码生成](#2.1 代码生成)
[2.2 长文本处理](#2.2 长文本处理)
[2.3 多模态](#2.3 多模态)
[2.4 开源可自建](#2.4 开源可自建)
[2.5 中文场景](#2.5 中文场景)
[三、技术路线:开源 vs 闭源的分野](#三、技术路线:开源 vs 闭源的分野)
[四、易混点 + 面试官追问](#四、易混点 + 面试官追问)
[4.1 易混点速记](#4.1 易混点速记)
[4.2 面试官追问(3 个 + 答案)](#4.2 面试官追问(3 个 + 答案))
一、一张表看懂当前模型格局
| 模型 | 厂商 | 核心技术路线 | 关键参数/特性 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek | 深度求索 | 开源 + MoE 架构 | V3 总参数 6710 亿、14.8 万亿 Token 训练 |
| 通义千问 Qwen | 阿里 | 开源 + 全模态 | 已开源数百个模型,多尺寸 |
| Kimi | 月之暗面 | 长上下文路线 | 超长文本处理能力突出 |
| GLM | 智谱AI | 开源 + 国产算力适配 | 适配昇腾芯片 |
| 豆包 Doubao | 字节跳动 | 闭源 + 多模态 | 面向 C 端场景 |
| 文心一言 | 百度 | 闭源 + 中文优化 | 中文语料优势 |
| GPT | OpenAI | 闭源 + 通用智能 | 深度推理、多模态、Agent |
| Claude | Anthropic | 闭源 + 长上下文 | 200K 上下文、代码能力 |
| Gemini | 闭源 + 原生多模态 | 早期融合、百万 Token 上下文 | |
| Llama | Meta | 开源 + 开放权重 | 生态衍生模型最多 |
注:表中数据均来自各厂商公开论文/技术报告。模型迭代快,具体版本参数以官方最新公布为准。
二、按能力维度横向对比
不从"品牌"出发,从你要解决什么问题出发------按能力维度看谁的技术路线更对口。
2.1 代码生成
| 关注点 | 代表路线 |
|---|---|
| 代码补全/生成 | GPT、Claude、Qwen 均覆盖 |
| 开源可自部署 | DeepSeek、Qwen、Llama |
2.2 长文本处理
| 关注点 | 代表路线 |
|---|---|
| 超长上下文窗口 | Gemini(百万级)、Claude(200K)、Kimi |
| 单次处理超长文档 | 三者都可,窗口大小决定上限 |
2.3 多模态
| 关注点 | 代表路线 |
|---|---|
| 原生多模态(架构级融合) | Gemini、Qwen3.5 系 |
| 文生图/音/视频 | 各厂商普遍支持,底层模型不同 |
2.4 开源可自建
| 关注点 | 代表路线 |
|---|---|
| 权重开放、可本地部署 | Llama、DeepSeek、Qwen、GLM |
| 生态与衍生模型 | Llama 最庞大,Qwen 覆盖尺寸最全 |
2.5 中文场景
| 关注点 | 代表路线 |
|---|---|
| 中文理解与生成 | 文心一言、DeepSeek、Qwen |
三、技术路线:开源 vs 闭源的分野
当前模型格局最大的分野,不是"谁家强",而是走开源还是闭源------这是两条不同的技术路线。
| 维度 | 开源路线 | 闭源路线 |
|---|---|---|
| 权重 | 公开可下载 | 保密,仅 API |
| 代表 | Llama、DeepSeek、Qwen、GLM | GPT、Claude、Gemini、豆包 |
| 核心价值 | 可自部署、可微调、数据不出域 | 开箱即用、性能天花板高 |
| 适用 | 有工程能力、重数据安全 | 快速验证、轻量接入 |
两条路线性能差距在缩小,越来越多的厂商是"开源 + 闭源"并行(如阿里同时推 Qwen 开源版与闭源优化版)。
四、易混点 + 面试官追问
4.1 易混点速记
- 参数多 ≠ 一定强:架构(如 MoE)、数据质量、训练方法同样关键。
- 开源 ≠ 免费使用:权重免费,GPU 和运维成本自担。
- 多模态 ≠ 纯文本 + 外挂视觉:原生多模态是在架构层面统一训练。
- 中文好 ≠ 全能:各模型有侧重,按任务选。
4.2 面试官追问(3 个 + 答案)
Q1:为什么大模型要分"开源/闭源"两条路线? A:本质是商业与技术策略的分野。闭源靠 API 盈利、保技术优势;开源靠生态卡位------让开发者基于你的模型构建,形成生态和行业标准。两者不冲突,很多厂商并行。
Q2:DeepSeek 参数不比 GPT 少,为什么训练成本低那么多? A:架构创新(MoE 混合专家------总参数大、每次只激活部分)+ 工程优化(数据与算力调度)。成本低不等于能力弱,是技术路线差异。
Q3:选模型该看什么,而不是看什么? A:不要只看"谁家宣传强"。要看:参数量与架构(是否 MoE)、上下文窗口、是否开源(能否自部署)、多模态能力、中文表现、推理成本。按任务选,不按品牌选。
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