一、2025年国内AI大模型排名

1. 通义千问（阿里巴巴）

• 核心能力：中文理解能力全球领先，逻辑推理和文本创作表现突出，支持百万级上下文窗口和多模态交互。
• 应用场景：企业级服务、电商、金融客服，日均调用量超15亿次，服务9万+企业。
• 版本情况：通义千问有多个版本迭代，如通义千问2.0等，在性能、功能和多模态能力上持续优化提升。

2. 豆包大模型（字节跳动）

• 技术亮点：月活用户近6000万，全球用户量第二，擅长图像理解和多模态融合，教育领域应用潜力显著。
• 合作生态：与500+企业合作，聚焦家庭陪伴与学习辅导场景。
• 版本情况：持续推出不同版本，在图像理解、多模态融合等方面不断升级，以更好地适应不同场景需求。

3. 文心一言4.0（百度）

• 商业化优势：调用量年增30倍，日均调用15亿次，数理科学、语言能力评测领先。
• 行业覆盖：深度整合百度知识图谱，支持医疗、教育、金融等领域。
• 版本情况：目前以4.0版本为主，之前还有文心一言3.0等版本，每个版本在知识覆盖、推理能力等方面逐步提升。

4. 讯飞星火（科大讯飞）

• 多语种突破：支持30+语言交互，APP下载量超2亿，医疗、金融行业解决方案成熟。
• 技术特色：语音识别与合成能力行业标杆，教育场景应用广泛。
• 版本情况：有讯飞星火2.0、3.0等版本，不断提升多语种交互、语音能力以及在各行业的应用效果。

5. Kimi智能助手（月之暗面）

• 长文本处理：支持20万汉字输入，A股市场热度高，适合数据分析与专业文档解读。
• 场景扩展：计划向法律、科研领域延伸。
• 版本情况：不断更新迭代版本，以增强长文本处理能力和拓展应用场景。

6. DeepSeek（深度求索）

• 编程领域标杆：开源模型生态完善，R1版本支持代码生成与调试，综合能力对标GPT - 4。
• 技术创新：动态推理优化和领域自适应技术突破，国产大模型国际化代表。
• 版本情况：目前有R1版本，后续可能会推出更多版本优化代码生成、推理等能力。

7. 智谱清言GLM - 4（清华大学）

• 交互创新：国内首个支持视频通话的千亿参数模型，提升人机交互自然性。
• 学术背景：清华团队研发，知识问答和创意写作能力均衡。
• 版本情况：基于GLM系列发展到GLM - 4版本，在参数规模、交互能力等方面有显著提升。

8. 混元大模型（腾讯）

• 视频生成：万亿参数规模，支持文本到视频生成，影视创作领域应用广泛。
• 生态整合：深度接入微信生态，提供个性化智能体服务。
• 版本情况：不断更新版本以提升视频生成质量和在微信生态中的服务能力。

9. 百川大模型（百川智能）

• 医疗领域专精：以AI医生角色解决基层医疗难题，疾病诊断辅助系统覆盖1000 + 医院。
• 开源布局：Baichuan - 7B/13B模型下载量破百万，评测榜单表现优异。
• 版本情况：有Baichuan - 7B、Baichuan - 13B等不同参数规模的版本，可满足不同应用需求。

10. 即梦AI（字节跳动）

• 视频创作工具：支持文本/图片生成1080P视频，操作简易性领先，抖音生态深度整合。
• 用户增长：2024年上线后快速普及，短视频创作者使用率达40%。
• 版本情况：持续更新版本，优化视频生成效果和操作体验。

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二、2025年国外AI大模型排名

1. GPT‑4o (OpenAI)

• 开发者：OpenAI
• 特性：参数规模突破10万亿，支持多模态输入（文本/图像/音频/视频），推理能力接近人类水平，在复杂逻辑和跨领域知识整合中表现突出。
• 应用场景：科研分析、跨行业决策支持、全媒体内容生成。
• 版本情况：可能存在不同微调版本，以适应不同领域的具体应用。

2. Gemini 2.0 Ultra (Google DeepMind)

• 开发者：谷歌
• 特性：原生多模态架构，支持100 + 语言实时互译，深度集成Google生态（搜索/办公套件），上下文窗口扩展至200万token。
• 应用场景：全球化企业协作、实时翻译、多模态搜索引擎优化。
• 版本情况：有Gemini 2.0 Ultra版本，可能还有轻量级或特定功能优化的版本。

3. Claude 3.5 - Sonnet (Anthropic)

• 开发者：Anthropic（谷歌投资）
• 特性：200K ~ 1M tokens上下文窗口，宪法AI架构确保合规性，医疗和法律领域表现卓越，商业化按需计费。
• 应用场景：法律文书分析、医疗诊断辅助、高安全性对话系统。
• 版本情况：有Claude 3.5 - Sonnet版本，之前还有Claude 2等版本。

4. PaLM - 3 (Google)

• 开发者：谷歌
• 特性：参数规模超万亿，专攻常识推理和数学编码，响应速度领先同类模型，支持4096 tokens上下文。
• 应用场景：教育领域自动解题、金融量化模型开发。
• 版本情况：基于PaLM系列发展到PaLM - 3版本，可能会有不同的微调版。

5. LLaMA - 3 (Meta)

• 开发者：Meta
• 特性：开源700亿参数模型，推理速度提升200%，在开源社区中性能接近GPT - 4，支持多语言优化。
• 应用场景：中小企业定制化AI解决方案、学术研究。
• 版本情况：基于LLaMA系列发展到LLaMA - 3版本，社区可能会有基于其的二次开发版本。

6. Falcon - 200B (阿联酋TII)

• 开发者：阿联酋技术创新研究所
• 特性：1800亿参数开源模型，数学推理和代码生成能力对标GPT - 4，训练成本仅为同类模型的1/3。
• 应用场景：中东多语言服务、低成本AI基础设施搭建。
• 版本情况：目前以Falcon - 200B版本为主，后续可能会有优化版本。

7. Cohere Command - R (Cohere)

• 开发者：Cohere（前谷歌团队创立）
• 特性：专注企业级生成式AI，支持52B参数规模，提供定制化数据隐私保护方案。
• 应用场景：客户服务自动化、内部文档智能管理。
• 版本情况：持续迭代版本以满足企业级不同需求。

8. MPT - 50B (MosaicML)

• 开发者：MosaicML
• 特性：开源模型，8K tokens上下文长度，训练成本行业最低，适合中小团队快速部署。
• 应用场景：初创公司MVP开发、教育机构实验平台。
• 版本情况：有MPT - 50B版本，可能会根据不同应用场景推出优化版本。

9. Nemotron - 4 (Nvidia)

• 开发者：英伟达
• 特性：集成Megatron框架，优化GPU计算效率，专为AI芯片设计，支持大规模分布式训练。
• 应用场景：超算中心、自动驾驶模型训练。
• 版本情况：不断更新以适配新的硬件和应用需求。

10. Gopher - 2 (DeepMind)

• 开发者：DeepMind
• 特性：强化学习优化版本，在游戏AI和蛋白质结构预测领域刷新记录，支持多智能体协作。
• 应用场景：生物医药研发、复杂游戏环境模拟。
• 版本情况：基于Gopher系列发展到Gopher - 2版本，可能会有针对不同领域的微调版本。

总结

本文介绍了2025年国内外AI大模型排名情况。国内有通义千问、豆包大模型等多个模型，各有核心能力与应用场景，且不断更新迭代。国外GPT‑4o、Gemini 2.0 Ultra等模型也各有特性，如多模态输入、大规模参数等。

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