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Baichuan4 Turbo是百川智能推出的一款高效、低成本的大模型。它在文本生成、知識問答、多語言處理等核心能力上相比Baichuan 4有顯著提升。Baichuan4 Turbo只需2卡4090的算力即可完成部署，推理成本僅為Baichuan4的15%，在GPT—4o同檔位效果的模型中部署成本最低，非常適合企業(yè)探索復(fù)雜場景。此外，它在金融、教育、醫(yī)療等場景下的專業(yè)細(xì)分任務(wù)平均可用率高達(dá)96%，位居行業(yè)首位。

### Spark Pro
Spark Pro-128K是科大訊飛星火推出的大語言模型，具備128億參數(shù)規(guī)模，專為處理超長文本場景設(shè)計。該模型支持128K tokens的超長上下文窗口，顯著提升了金融、醫(yī)療、科研等領(lǐng)域的長文檔理解和生成能力。

### Step-2-mini
基于新一代自研Attention架構(gòu)MFA的極速大模型，用極低成本達(dá)到和step1類似的效果，同時保持了更高的吞吐和更快響應(yīng)時延。能夠處理通用任務(wù)，在代碼能力上具備特長，上下文長度為32k。

### GLM-4-Plus
GLM-4-Plus是智譜AI推出的新一代基座大模型，在語言理解、多模態(tài)交互和推理能力上實現(xiàn)突破。其語言文本能力與國際頂尖模型GPT-4o相當(dāng)，支持128K長上下文處理，能精準(zhǔn)總結(jié)復(fù)雜文檔；多模態(tài)方面，搭配GLM-4V-Plus可解析圖像/視頻內(nèi)容并實現(xiàn)時序問答。模型通過PPO算法強(qiáng)化邏輯推理，解決數(shù)學(xué)、代碼等復(fù)雜問題。在SuperCLUE等權(quán)威測評中位列全球前三，打破國外模型壟斷。應(yīng)用場景覆蓋智能客服、代碼輔助、財務(wù)分析等，實測效率提升高達(dá)300%。

### ERNIE 4.0
ERNIE 4.0 是一款具有強(qiáng)大自然語言處理能力的大型語言模型。它采用多任務(wù)學(xué)習(xí)框架，能夠同時處理多種自然語言處理任務(wù)，如文本分類、情感分析、問答系統(tǒng)等。此外，ERNIE 4.0 還通過引入知識圖譜，增強(qiáng)了模型對知識的理解能力，提高了在特定領(lǐng)域的性能。它還支持多種語言，具有較好的跨語言能力，可以處理不同語言的自然語言處理任務(wù)。在設(shè)計時，ERNIE 4.0 注重模型的可解釋性，通過可視化等手段，幫助用戶更好地理解模型的決策過程。這些特點使得 ERNIE 4.0 在自然語言處理領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用場景和顯著的性能優(yōu)勢。

### DeepSeek V3
DeepSeek-V3 是由深度求索（DeepSeek）公司開發(fā)的一款先進(jìn)的開源大語言模型，采用混合專家（MoE）架構(gòu)，擁有 671B 總參數(shù)，其中每 token 激活 37B 參數(shù)。模型在 14.8 萬億高質(zhì)量 token 上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，并通過監(jiān)督微調(diào)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)進(jìn)一步優(yōu)化。

### moonshot-v1-32k
Moonshot-v1-32k是Moonshot AI推出的一款千億參數(shù)的語言模型，支持32K上下文窗口，特別適合長文本的理解和內(nèi)容生成場景。它具備優(yōu)秀的語義理解、指令遵循和文本生成能力，能夠根據(jù)用戶輸入生成相應(yīng)的文本輸出，廣泛應(yīng)用于內(nèi)容創(chuàng)作、代碼生成、文本摘要等領(lǐng)域。

### 通義千問-Max
通義千問-Max，即Qwen2.5-Max，是阿里云通義千問旗艦版模型，于2025年1月29日正式發(fā)布。該模型預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)超過20萬億tokens，在多項公開主流模型評測基準(zhǔn)上錄得高分，位列全球第七名，是非推理類的中國大模型冠軍。它展現(xiàn)出極強(qiáng)勁的綜合性能，特別是在數(shù)學(xué)和編程等單項能力上排名第一。

### Doubao 1.5 pro 256k
Doubao 1.5 pro 256k 是字節(jié)跳動推出的豆包大模型的升級版本，基于稀疏 MoE 架構(gòu)，性能杠桿達(dá) 7 倍，僅用稠密模型七分之一的參數(shù)量就超越了 Llama-3.1-405B 等大模型的性能。它支持 256k 上下文窗口的推理，輸出長度最大支持 12k tokens，在推理和創(chuàng)作任務(wù)中表現(xiàn)出色。該模型在多模態(tài)任務(wù)上也有顯著提升，視覺推理和文檔識別能力增強(qiáng)，可處理復(fù)雜場景下的圖像和文檔，為用戶提供更自然、更豐富的交互體驗。此外，Doubao 1.5 pro 256k 在知識、代碼、推理、中文等多個測評基準(zhǔn)上表現(xiàn)優(yōu)于 GPT-4o 和 Claude 3.5 Sonnet。

### hunyuan lite
Hunyuan Lite 是騰訊混元大模型的輕量級版本，于2024年10月30日推出。它采用混合專家模型（MoE）結(jié)構(gòu)，支持250K的上下文窗口，最大輸入為250k Token，最大輸出為6k Token。在中文NLP、英文NLP、代碼、數(shù)學(xué)等多項評測集上表現(xiàn)優(yōu)異，領(lǐng)先眾多開源模型。Hunyuan Lite 適用于對效果、推理性能、成本控制相對平衡的需求場景，能夠滿足絕大部分用戶的日常使用需求。

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## AI大模型多維度對比分析
### 1.基礎(chǔ)參數(shù)對比
| API模型名稱 | 輸入方式 | 輸出方式 | 上下文長度(Token) | 上下文理解 | 文檔理解 | 是否支持流式輸出 | 是否支持聯(lián)網(wǎng)搜索 | 是否開源 | 多模態(tài)支持 |
|:———–|:———:|:———:|:—————-:|:———-:|:——–:|:——————-:|:——————:|:——–:|:———–:|
| Baichuan4 Turbo | 文本/語音 | 文本 | 32k | ? | ? | ? | ? | ? | ? |
| Spark Pro-128K | 文本 | 文本 | 128K | ? | ? | ? | ? | ? | ? |
| Step-2-mini | 文本/文檔 | 文本 | N/A | ? | ? | ? | ? | ? | ? |
| GLM-4-Plus | 文本 | 文本 | 128K | ? | ? | ? | ? | ? | ? |
| ERNIE 4.0 | 文本 | 文本 | 5K | ? | ? | ? | ? | ? | ? |
| DeepSeek V3 | 純文本輸入 | 文本 | 64K | ? | ? | ? | ? | ? | ? |
| moonshot-v1-32k | 文本/代碼片段 | 文本 | 8k | ? | ? | ? | ? | ? | ? |
| 通義千問-Max | 文本/圖片/視頻鏈接 | 文本 | 32k | 支持跨模態(tài)關(guān)聯(lián)推理 | ? | ? | ? | ? | ? |
| Doubao 1.5 pro 256k | 文本 | 文本 | 256k | ? | ? | ? | ? | ? | ? |
| Hunyuan Lite | 文本 | 文本 | 256K | ? | ? | ? | ? | ? | ? |
表格中AI模型各有特點：Baichuan4 Turbo支持多模態(tài)輸入，Spark Pro-128K和GLM-4-Plus在上下文長度和文檔理解方面表現(xiàn)出色，ERNIE 4.0和Step-2-mini在文檔理解和流式輸出方面有優(yōu)勢。通義千問-Max能進(jìn)行跨模態(tài)關(guān)聯(lián)推理，而Doubao 1.5 pro 256k和Hunyuan Lite提供更長的上下文支持。建議根據(jù)需求場景選擇模型，如需要文檔理解選ERNIE 4.0，需流式輸出選Spark Pro-128K。

各AI模型免費額度不等，價格差異明顯。Baichuan4 Turbo和Spark Pro價格較低，適合大規(guī)模應(yīng)用。ERNIE 4.0和DeepSeek V3免費額度高，適合新用戶。GLM-4-Plus和Step-2-mini價格相對較高，但Step-2-mini輸出更便宜。建議根據(jù)預(yù)算和需求選擇合適的模型。

### 3.核心性能指標(biāo)對比
| API模型名稱 | API可用性（近90天） | 并發(fā)數(shù)限制 | 生成速度（字/秒） | 訓(xùn)練數(shù)據(jù)量（參數(shù)） |
|:———–|:—————–:|:———-:|:—————:|:—————-:|
| Baichuan4 Turbo | ? | 50萬Tokens/分鐘 | 120-180字/秒 | 0.13萬億Token數(shù)據(jù) |
| Spark Pro | ? | 1,200 Tokens/分鐘 | 30.6 字/秒 | 128億Token數(shù)據(jù) |
| Step-2-mini | ? | 500 Tokens/分鐘 | 46字/秒 | 千億Token數(shù)據(jù) |
| GLM-4-Plus | ? | ? | >115個字/秒 | 千億Token數(shù)據(jù) |
| ERNIE 4.0 | ? | 40萬Tokens/分鐘 | 50-100字/秒 | 1萬億Token數(shù)據(jù) |
| DeepSeek V3 | ? | ? | 約1500字/秒 | 14.8萬億Token數(shù)據(jù) |
| moonshot-v1-32k | ? | ? | 約1000字/秒 | 5.7萬億Token數(shù)據(jù) |
| 通義千問-Max | ? | 1,200 Tokens/分鐘 | 約1200字/秒 | 超過20萬億Token數(shù)據(jù) |
| Doubao 1.5 pro 256k | ? | 個人版：30,000 Tokens/分鐘~60,000 Tokens/分鐘 | ? | 4050億Token數(shù)據(jù) |
| hunyuan lite | ? | 輸入4,000 Tokens/分鐘，輸出不超過 2,000 Tokens/分鐘 | 短文本生成（≤50字）：220-260字/秒
中長文本生成（50-200字）：180-220字/秒
復(fù)雜邏輯輸出（帶格式）：120-160字/秒 | 0.01萬億Token數(shù)據(jù) |
各AI大模型在可用性、并發(fā)數(shù)、生成速度和訓(xùn)練數(shù)據(jù)量方面表現(xiàn)各異。DeepSeek V3和moonshot-v1-32k以高速生成能力領(lǐng)先，而通義千問-Max、Baichuan4 Turbo和ERNIE 4.0則在訓(xùn)練數(shù)據(jù)量和并發(fā)數(shù)上有優(yōu)勢。建議根據(jù)實際需求選擇模型，如對生成速度要求高可選擇DeepSeek V3和moonshot-v1-32k，對數(shù)據(jù)量和并發(fā)要求高則考慮通義千問-Max和Baichuan4 Turbo。

## 總結(jié)
通過對2025年AI大模型TOP10排名及其詳細(xì)分析，我們深入探討了每個模型的產(chǎn)品優(yōu)勢、技術(shù)參數(shù)、價格以及市場應(yīng)用，不同模型在功能和性能上各有側(cè)重，適合不同的行業(yè)需求。無論您是從事自然語言處理、圖像分析還是自動化決策，本文提供的多維度分析都將幫助您更加清晰地了解每個大模型的特點與優(yōu)勢，從而做出更加明智的選擇。請[點此查看完整報告](https://console.explinks.com/report/1911681005332197376)或可以自己選擇期望的服務(wù)商[制作比較報告](https://console.explinks.com/myHome/subject)