AI大模型權威評測：豆包中文對話最強，OpenAI o1推理和數學占優

國產AI模型多點開花。

原標題：AI大模型權威評測：豆包中文對話最強，OpenAI o1推理和數學占優
文章來源：智東西
內容字數：6681字

國產AI模型2024年終總結：多點開花，應用為王

2024年，國產AI模型在多項評測中表現亮眼，與海外模型競爭激烈。智源研究院FlagEval“百模”評測結果顯示，國產模型在中文能力和多模態應用方面優勢明顯，但在推理和數學等方面仍有提升空間。

1. 語言模型：中文優勢明顯，推理能力待加強

在閉源大模型主觀評測中，字節跳動豆包模型和百度ERNIE 4.0 Turbo得分領先OpenAI模型，體現了國產模型在中文語境下的優勢。然而，OpenAI的o1系列在客觀評測中，特別是推理能力方面，展現出顯著的領先地位。國產模型在數學、代碼等方面也相對薄弱，呈現出“文強理弱”的現象。部分模型在英語和歷史學科測試中已超越人類平均水平。

2. 多模態模型：快速發展，各擅勝場

多模態模型是今年的亮點，國產模型在文生圖、文生視頻等領域取得了顯著進展。字節跳動豆包模型在視覺理解方面表現出色，騰訊、快手、阿里巴巴等公司在文生圖、文生視頻等方面也有領先產品。雖然AI文生圖技術趨于成熟，但文生視頻領域仍面臨挑戰。開源多模態模型在圖文理解方面正在追趕閉源模型，但在長尾視覺知識和復雜數據分析能力方面仍有提升空間。

3. 新興能力：辯論和金融量化交易初露鋒芒

智源研究院新增了對AI模型辯論能力和金融量化交易能力的評測。結果顯示，AI模型更擅長反駁，但在構建完整辯論框架和避免“幻覺”方面仍需改進。在金融量化交易領域，頭部模型已具備生成交易策略代碼的能力，部分模型的水平接近初級量化交易員。

4. 未來展望：從參數量競爭轉向應用落地

2024年，大模型領域發展迅速，參數規模增長放緩，模型的數學能力顯著提升。未來，AI模型競爭將從參數量轉向應用場景，商業化落地效率和效益將成為關鍵競爭力。國產模型需進一步提升推理、數學等能力，并加強在實際應用場景中的落地，才能在全球競爭中占據更有利的地位。