大家好，最近好多朋友在问我，国内是否有好用的大模型，今天我就整理好 8 款大模型，大家可以多尝试，一定会有不一样的感觉。

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Kimi

网址：https://kimi.moonshot.cn/

Kimi 是由月之暗面科技有限公司开发的人工智能助手。它擅长中英文对话，能够提供安全、有帮助、准确的回答。同时能够阅读和理解用户上传的文件，访问互联网，并且结合搜索结果来回答问题。也能够处理多种文件格式，包括但不限于TXT、PDF、Word文档、PPT幻灯片和Excel电子表格。

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智普清言

网址：https://chatglm.cn/

智普清言（智谱清言）是由北京智谱华章科技有限公司推出的一个生成式AI助手。它于2023年8月31日正式上线，旨在工作、学习和日常生活中为用户提供解答各类问题和完成各种任务的服务。

智普清言基于智谱AI自主研发的中英双语对话模型ChatGLM2，这个模型经过了万亿字符的文本与代码预训练，并采用了有监督微调技术，以通用对话的形式为用户提供智能化服务。

智普清言的主要功能包括：

1. 通用问答：能够回答用户的各类问题，涵盖众多领域，为用户提供实时、准确的信息和解决方案。
2. 多轮对话：具备出色的对话能力，可以与用户进行自然、流畅的多轮对话，提供高效的沟通体验。
3. 虚拟对话：能够根据用户的需求扮演不同角色，如专业人士、故事角色等，增强互动性和用户体验。
4. 创意写作：可以为用户的各类创作需求提供脑暴灵感、内容框架以及高质量的文案等，提升写作效率和质量。
5. 代码生成：能够使用多种编程语言进行开发和调试，可以帮助解释代码、解答编程问题或提供编程建议。

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腾讯元宝

网址：https://yuanbao.tencent.com/chat/naQivTmsDa

腾讯元宝是腾讯公司推出的一款基于自研混元大模型的AI助手App。它主要面向消费者端，提供了AI搜索、AI总结、AI写作等核心能力。这个应用能够一次性解析多个微信公众号链接、网址，以及PDF、Word、TXT等多种格式的文档，并支持超长的上下文窗口。

除此之外，腾讯元宝还提供了多个特色AI应用，例如AI头像、口语陪练、超能翻译等，以及新增了创建个人智能体等玩法。用户在创建智能体时，甚至可以让AI自动生成智能体相关信息，并支持克隆自己的声音，提供个性化体验。

腾讯元宝的特点在于其强大的AI能力，例如在AI搜索方面，它接入了微信搜一搜、搜狗搜索等搜索引擎，通过AI搜索增强，提升时新类和知识类问题的搜索效果，比传统搜索更有效率。同时，内容覆盖微信公众号等腾讯生态内容及互联网权威信源，答案准确性更高。

腾讯元宝的应用场景非常广泛，不仅包括提高工作效率的工具，如AI写作可以用于写报告、写方案、写代码等，还涵盖了日常生活中的多种应用，如口语陪练、超能翻译等。如果想详细了解一下腾讯元宝，可以看看我原来的文章：

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讯飞星火

网址：https://xinghuo.xfyun.cn/

讯飞星火认知大模型是科大讯飞精心打造的一款前沿人工智能产品，它在多个领域展现出了卓越的性能。

该模型的核心能力在于其强大的语言理解与生成功能。它能够准确理解用户的查询和指令，并生成流畅自然、逻辑严密的回复。这得益于讯飞星火在自然语言处理（NLP）技术方面的深厚积累，使其在对话系统、机器翻译、内容创作等方面表现出色。

除了语言处理能力，讯飞星火还具备丰富的知识图谱和推理能力。这意味着它不仅能够回答基于事实的简单问题，还能够处理复杂的逻辑推理和提供专业领域的深入分析。例如，在医疗健康、金融分析等领域，讯飞星火可以提供基于大数据和专业知识的决策支持。

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天工

网址：https://www.tiangong.cn/

天工AI是由昆仑万维与国内领先的AI团队奇点智源联合研发的一款大型语言模型，它拥有强大的自然语言处理和智能交互能力，能够实现智能问答、聊天互动、文本生成等多种应用场景，并且具有丰富的知识储备，涵盖科学、技术、文化、艺术、历史等领域。

特点与优势

• 天工AI采用了业内顶尖的MoE专家混合模型架构，使得其在应对复杂任务时表现出色，模型响应速度快，训练及推理效率高，可扩展性强。
• 它能够提供生成式搜索，深入挖掘用户真实意图，并敏锐地捕捉到查询语句中的上下文关系，从而得到更精确、更相关、更合心意的搜索结果。
• 天工AI具备优秀的视觉理解、推理和指令遵循能力，能够满足图文对话、知识问答等多种用户需求，支持最高100K的超长上下文窗口。
• 它能够根据上下文语义与用户进行多轮次的深度对话，无论输入问句、短语还是关键词，都能完成“追问”，实现深度搜索。

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通义千问

网址：https://tongyi.aliyun.com/

通义千问是阿里云研发的一款超大规模的语言模型，它在2023年9月13日正式面向公众开放。该模型的设计理念源自于其广泛的知识覆盖与强大的问题回答能力，其名称“通义千问”蕴含深意：“通义”意味着模型具备跨领域的普适性和深厚的知识储备，能够理解和回应来自不同范畴的问题；“千问”则强调了其回答问题的广泛性与多样性，无论是常见、复杂还是非常见的问题，通义千问都能够提供解答。

功能上，通义千问不仅支持基本的多轮对话，还拥有文案创作、逻辑推理、多模态理解（即理解文本以外如图像、声音等信息的能力）以及多语言支持等高级特性。这意味着它不仅能够与用户进行流畅的交互，还能进行创意写作、辅助决策、生成多类型内容，并适应多种语言环境，服务于全球用户。

在应用场景上，通义千问因其强大的灵活性和适应性，被广泛应用于金融、医疗、教育、物流等多个行业，作为AI辅助工具提升工作效率和智能化水平。此外，阿里云还推出了通义千问的移动应用程序，让个人用户也能在日常生活、学习、工作中享受到AI带来的便利，无论是创意激发、办公辅助、学习支持，还是娱乐互动，都能得到全方位的支持。

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豆包

网址：https://www.doubao.com/

豆包是字节跳动公司基于云雀模型开发的 AI。它能够提供聊天机器人、写作助手以及英语学习助手等功能，它可以回答各种问题并进行对话，帮助用户获取信息。

2023年8月17日，豆包公测版本上架，有网页端、iOS 和安卓客户端，预置了英语学习助手和写作助手两个功能。2024年5月15日，字节跳动宣布自家豆包大模型正式开启对外服务，豆包主力模型在企业市场的定价为0.0008元/千Tokens，大约为1500多个汉字，比行业便宜99.3%。

豆包具有以下一些特色功能：

• 知识问答：可以准确回答各种领域的问题，包括科学、历史、文化、技术等。
• 文本生成：能够创作故事、诗歌、文章等各种类型的文本内容。
• 语言翻译：帮助进行不同语言之间的翻译。
• 逻辑推理：可以进行逻辑分析和解答相关问题。
• 对话交流：进行自然流畅的对话，理解用户意图并给予恰当回应。
• 解释说明：对复杂概念、现象等进行清晰的解释和说明。
• 创意启发：为用户提供创意和灵感。

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文心一言

网址：https://yiyan.baidu.com/

文心一言（ERNIE Bot）是百度公司基于文心大模型技术推出的生成式对话产品。它能够与人对话互动，回答问题，协助创作，高效便捷地帮助人们获取信息、知识和灵感。

文心一言是百度在人工智能领域深耕十余年后，拥有产业级知识增强文心大模型ERNIE基础上，推出的生成式对话产品。它具备跨模态、跨语言的深度语义理解与生成能力，在搜索问答、内容创作生成、智能办公等众多领域都有更广阔的应用场景。

文心一言不仅能够帮助人们回答各式各样的问题，提供准确的信息，还能够协助人们进行文本创作，如小说、文案、诗歌等。同时，它还能够根据用户的意图和需求，生成符合语境、流畅自然的文本内容。

在技术层面，文心一言采用了先进的深度学习技术和自然语言处理技术，通过大量的数据训练和优化，不断提升其语义理解和生成能力。同时，它还具备跨模态、跨语言的深度语义理解能力，能够理解和生成多种语言和媒体形式的内容。

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如何系统的去学习大模型LLM ？

作为一名热心肠的互联网老兵，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。

但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的 包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

一、全套AGI大模型学习路线

AI大模型时代的学习之旅：从基础到前沿，掌握人工智能的核心技能！

二、640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

三、AI大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

四、AI大模型商业化落地方案

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
• 内容：
  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
    - L1.4.1 知识大模型
    - L1.4.2 生产大模型
    - L1.4.3 模型工程方法论
    - L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
• 内容：
  • L2.1 API接口
    - L2.1.1 OpenAI API接口
    - L2.1.2 Python接口接入
    - L2.1.3 BOT工具类框架
    - L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
    - L2.2.1 什么是Prompt
    - L2.2.2 Prompt框架应用现状
    - L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
    - L2.2.4 Prompt框架与Thought
    - L2.2.5 Prompt框架与提示词
  • L2.3 流水线工程
    - L2.3.1 流水线工程的概念
    - L2.3.2 流水线工程的优点
    - L2.3.3 流水线工程的应用
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
• 内容：
  • L3.1 Agent模型框架
    - L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
    - L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
    - L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
  • L3.2 MetaGPT
    - L3.2.1 MetaGPT的基本概念
    - L3.2.2 MetaGPT的工作原理
    - L3.2.3 MetaGPT的应用场景
  • L3.3 ChatGLM
    - L3.3.1 ChatGLM的特点
    - L3.3.2 ChatGLM的开发环境
    - L3.3.3 ChatGLM的使用示例
  • L3.4 LLAMA
    - L3.4.1 LLAMA的特点
    - L3.4.2 LLAMA的开发环境
    - L3.4.3 LLAMA的使用示例
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
• 内容：
  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

学习计划：

• 阶段1：1-2个月，建立AI大模型的基础知识体系。
• 阶段2：2-3个月，专注于API应用开发能力的提升。
• 阶段3：3-4个月，深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。
• 阶段4：4-5个月，专注于高级模型的应用和部署。

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