2024年中国大模型评测报告_市场营销策划_2024年市场报告-3月第4周_【2024研报】重点报告.docx

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1、2024China1.arge1.anguageModelEvaluatoinAnalysisResultOPPORTUNITYGROWTHINVESTMENTINSIGHTS三!)Jffll文2024年中国大模型能力评测Al变革行业创新发展（摘要版）也未授权或聘用其他任何第三方代表头豹研究院开展商业活动。头豹研究院大模型评测I2024/03I研究目的与摘要随着Al大模型底层技术的不断进步，其对市场的影响力曰益增强，引发了持续的热潮。截至2024年2月，中国已经涌现上百个的Al大模型，其中优质的基础大模型数量也已达到数十个，标志着“百模大战”时代的正式来临。在这一背景下，本次评测致力于全面梳理

2、当前产业的最新发展态势和模型的竞争格局，深入探索大模型的能力边界，为社会各界提供更清晰的认知，以了解大模型的巨大潜力及其在实际应用中的价值体现。研究区域范围：中国研究周期：2023-2024年研究主题：大模型评测此研究将会回答的关键问题：产业发展现状：中国大模型产业发展现状评测结果：中国大模型的综合表现排名模型能力：中国大模型在不同能力维度的表现自2022年12月GPT3.5发布以来,大模型在全球范围内引发了前所未有的关注与热潮。其所展现的巨大潜力不仅推动了人工智能从学术研究向实际应用领域的跨越,更引领了行业的革新与变革。截至2024年2月,全球范围内已有超百款大模型问世涵盖开源闭源、二次开发

3、及微调等多种类型且发布机构遍布各大互联网科技巨头、云计算领军企业、综合人工智能公司、智能设备制造商以及数字基础设施提供商等。02本次评测涵盖国际和中国领先且率先对公众开放的大模型本次评测的核心目标在于深入剖析大模型产业的当前发展状况及其对社会产生的综合性影响。评测范围覆盖了市场上对公众开放的所有国际及中国领先的商业大模型。为确保评测结果的客观性与公正性,本次评测采用了经过严格筛选的题库以及专业的评测方法对大模型的能力范围进行了全面而深入的探索。03本次评测通过两大衡量标准和五大细分维度全面探索大模型的能力边界本次评测以用户使用体验和实际使用价值为衡量标准通过五大细分维度一数理科学、语言能力、道

4、德责任、行业能力及综合能力,深入探索了大模型的能力边界。为确保评估的全面性和精准性本次评测进一步将五大维度细化为险信息识别、逻辑推理、类比迁移、角色扮演等多个二级维度,构建了一个科学而全面的评估体系。评测不仅关注大模型的通用基础能力,即AI自然语言处理的基石更重视其专业应用能力在实际使用场景中的表现。这两大核心能力的结合，为用户提供坚实可靠的应用体验基础。04当前中国领先大模型能力略逊于国际，但差距在逐步缩小根据2024年大模型的综合评测数据分析，当前国际领先的大模型在性能指标上依然占据优势,相较于中国的大模型有一定的领先地位。然而，值得一提的是,中国在大模型研发领域的实力正稳步增强与国际先进

5、水平之间的差距正逐渐缩小。近年来得益于国家对人工智能领域的高度重视和持续投入,中国在大模型的技术创新、算法优化以及数据处理能力等方面均取得了令人瞩目的成果。在本次评测中,部分中国大模型的表现已经超越了国际大模型的平均水平,与半年前相比,与业界领先的GPT-4、Gemini等模型的性能差距已大幅缩减展现了中国大模型强劲的发展势头。内容目录令大横型行亚综述05页 JfeJS制约因IS 发展趋砂 三S 产业你图皆 大中工个与者士 大林科功解场M。大楼总评洌背景与方法论13页 煤博次摄 Si用也屿钊曲触力 tlf3E 必萧如 IRBiKS SMMM 髓；i。大雄型蛙合春现2315 大植SftS台评潮结

6、臬 看用於七能力 专业应用能力 Tftitft部雉然（能力优IMBiBl 大模型按立表现。大模型能力评析八页 陞坛江 妁理自主 Eft碗 tBR S2三KW.AWWWJeadleO.comJSl!C400-072-5588FROSr,SU1.1.IVAN训三文Chapter1大模型行业综述 大模型利用亿级参数和TranSfOrmer架构学习文本数据，精准捕捉语言模式。TQnSfOrmer自注意力机制优化模型的语境理解，提升了自然语言处理任务表现，其并行化和灵活性保证处理大规模数据的效率 在大模型领域，DeCoder-only架构凭借其训练效率和处理文本生成的能力而占据优势，rffiEncode

7、r-DeCOder架构则在需要精确处理复杂输入输关系的任务中展现其独特优越性 大模型是继工业革命和互联网革命之后的又一重大创新，将在社会劳动力提升、产业发展加速以及科技突破三个关键领域中，显著增强实体产业的发展能力。进一步提升社会产业价值，提高生产效率和能效 大模型快速发展助力千行百业，广泛应用于金融、教育、医疗等领域，提升服务效率和质量；与此同时，中国政府通过政策支持推动大模型技术的快速发展，助力国家数字化战略FROSTSU1.1.IVAN400-072-5588I中国大模型行业综述发展现状大模型快速发展助力千行百业，广泛应用于金融、教育、医疗等领域，提升服务效率和质量;与此同时，中国政府通

8、过政策支持推动大模型技术的快速发展，助力国家数字化战略行业大模型发展现状分析高技术成熟度低其他传统产业市场增力局大模型展现强大的通用性和跨领域能力，助力千行百业近年来随着深度学习、自然语言处理计算机视觉等Al技术的口速进步大模型的研发取得显著成果。百度文心、商汤日日新商量、腾讯混元以及华为盘古等大规模预训练模型在各行业中广泛应用,展现口强大的语言理解和生成能力,以及跨领域的泛化能力。如今，大模型已经渗透到各行各业,如金融、教育、医疗、电商传媒、法律等领域被用于智能客服、智能写作、自动摘要、文本生成、知识问答、个性化推荐等多个应用场景,有效提升行业服务效率和服务质量。与此同时中国政府正从顶层设计

9、到具体实施全面布局通过制定和执行一系列的政策来促进人工智能大模型技术的快速发展并将其转化为实际生产力,助力国家数字化战略的推进大模型行业发展向好。UjQvww.I安段*400-072-5588行业大模型核心政策分析政策名称颁布日期颁布主体主要内容及影响生成式人工智能服务管理蕾行办法国客IHl崔力明确生成式人工智能提供者内容生产数据保护隐私安2023-07密鲁第不全等方面的法定责任及法律依据确立人工智能产品的安寺PaD1.I全评估规定及管理办法关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知推动应用场景建设增强技术研发动力提升行业整体水2022-08科技部平和促迸跨行业合作等,有助于促进人工智能写作

10、行业的进一步发展和创新关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意口和牯立R笙去推动场景创新、提升创新能力加速技术攻关和产业培育2022-07/八以及探索新模式和新路径等方向有助于促进人工智能写llj作行业的快速发展并推动经济高质量发展来源：国家网信办,科技部,头豹研究院1JU1WlTIJUirWir11nnrr中国大模型算力需求总量中国大模型人才需求总数现有：20%缺少：80%相较于国际领先水准，中国整体在人工智能意识形态的匮乏来源：沙利文、头豹研究院I*400-072-5588I中国大模型行业综述发展制约因素中国大模型的发展受专业人才、g质量数据和计算资源短缺的限制。需在

11、提升技术天花板能力的同时加强全民I智能教育，以提高整体认知和应用能力,促进大模型在中国的全面发展大模型发展制约因素 与国际领先技术有差距：中国的Al芯片产业在技术创新产业规模和全球市场影响力方面相比国际领先企业还存在一定差距,单芯片性能差距在30倍以上。 受国际政治格局制裁：芯片算力作为大模型性能和质量的关键因素,随着这些模型日益成为国际竞争的重要领域国际社会已暂停向中国顶尖Al芯片。 商业化压力大：中国科技企业的市场导向和商业化压力常使得大厂技术部口在追求KPl的同时难以专注于前沿技术的研发。 高精尖国家流失情况严重：超过70%的中国优秀本科生选择口国深造,而其中超过60%的博士毕业生选择在

12、海外工作导致口期的优秀人才流失中国大模型数据需求总量= 行业高精数据短缺：中国在高质量数据获取方面面临挑战主要由于缺乏完善的数据法规行业内固有的竞争性保密性以及对开源合作文化的不足。 中文语料短缺：相较于英文中文高质量开源数据非常少特别是在构建通用领域大模型的百科类问答类图书贡献学术论文报告杂志等高质量内容。中国大模型的发展受专业人才、高质量数据和计算资源短缺的限制，需在提升技术能力的同时加强全民人工智能教育，以提高整体认知和应用能力，促进模型的全面发展中国大模型的发展受限于专业人才短缺、高质量数据获取难和计算资源不足,这反映在人工智能领域的意识形态差异。中国拥有13亿人口,但真正能够理解并推

13、动人工智能发展的人才比例不足0.01%。在人工智能的理解和应用上技术人员通常缺乏商业洞察执行层面的人员不够了解技术原理而领导层往往缺乏足够的技术理解这些因素共同导致了发展的缓慢。因此,中国在推进大模型发展的过程中,除了提升技术上限外,还需要重视提高全民的人工智能教育水平提升整体认知和应用能力这对于大模型的全面发展至关重要。ROST.SU1.1.IVA训洞I文I中国大模型行业综述发展趋势2024年，在技术端，大模型的技术发展将趋向多功能与小型化。在产业段，自主研发Al芯片、深化数据标准、采用“套壳”微调及注重Al伦理，将共同促进大模型的健康发展和行业规范化产业端大模型2024年的发展趋势技术端模

14、型参数更大模型将拥有更多参数以提高处理复杂问题的能力和精度。大模型小型化模型通过技术创新实现小型化适应边缘计算和移动设备。模型架构大一统模型架构趋向统一化提高不同模型间的兼容性和效率。Ilt多模态混合化模型融合语言图像声音等数据,实现跨媒体理解和交互。国产Al计算芯片自研国产Al芯片自主研发加速,增强中国在Al领域的竞争力。深化数据产权标准加强数据产权和隐私保护标准,保护个人隐私权益。“套壳”微调应I通过套壳“微调更精准地满足特定行业和场景需求。负责任的人工智能增加对负责任Al的研究和实践确保技术发展与社会规范相符。minHllll厨i*21在2024年，大模型的技术发展将趋向多功能与小型化，同时产业端将强调自主研发和行业标准化，而伦理责任和数据标准规范将成为持续发展的关键从技术端，大模型的发展趋势在2024年将会向着多功能，小型化的方向发展：1）模型整合统一：未来的技术演进方向是实现大模型底层框架的整合与标准化,从多样的架构（如双编码器单边解码等）转向统一的、效率最优化的开源底层框架提升模型的通用性和可维护性。2）参数规模扩展：为确保模型质量和性能未来的大模型将采用更深层的网络结构和更庞大的数据集进行预训练尤其在数据量和参数量上将迎来显著跃升。3）多模态