背景介绍：

在当前的人工智能领域，随着大模型技术的快速发展，市场上涌现出了众多的大规模语言模型。然而，由于缺乏统一且权威的评估标准，很多关于这些模型能力的文章往往基于主观测试或自行设定的排行榜来评价模型性能，这不仅难以客观反映模型的真实水平，也为用户选择适合自己的模型带来了困扰。

为了解决这一问题，本文旨在通过介绍国际上被广泛认可的模型评估方法及排行榜，并基于这些公认的评测体系，对包括文心一言、讯飞星火以及通义千问在内的几款主流中文大模型进行公正客观的能力对比分析，以期帮助读者更加科学合理地挑选出最能满足自身需求的语言模型。

常见大模型 客观测评 方法介绍

大模型的能力横评主要通过两种方式进行。

第一种是“基准测试”，即设置一组考题和答案，依据模型的回答准确度评分。常见的基准测试包括GSM-8K（侧重于数学问题解决能力）、MMLU（覆盖广泛学科的知识测试）、TheoremQA（专注于定理证明和逻辑推理能力）以及GPQA（关注于常识理解）。

第二种方法为“人类评估”或竞技场模式，其中同一个问题由两个不同模型回答，再由人根据其偏好选择更优的答案。此方法虽然更加贴近实际应用场景且避免了刷分现象，但可能存在主观性偏差。基准测试则能深入考察特定领域的技能掌握情况，尽管存在被优化过的风险。两者结合使用可获得更为全面的大模型性能评价。

从原理来说，最可信的测试，就是人类评估竞技场模式，这个模式可以非常客观的体现机器回答对人类的帮助，而且难以作弊，非常客观。
基准测试，可以参考huggingface的 ： https://huggingface.co/spaces/open-llm-leaderboard/open_llm_leaderboard 。
而人类评估竞技场模式，

可以参考国外的竞技场排行榜： https://lmarena.ai

或者咱们国内的平替 思南平台 ： CompassArena

后续以竞技场模式作为比较的基准。

文心 vs 通义 谁的模型能力更好？

我们可以先看看国内的大模型思南上的结果：

在对比文心、通义这两个大模型时，从目前可获得的评价标准来看，通义系列模型的表现优于文心系列。这种排序主要基于几个方面：

1. 国际认可度：在国际上最通用的大规模语言模型评测平台lmarena上，能够代表中国参与竞争的主要有yi系列、智谱系列（即glm系列）及阿里云开发的千问（Qwen）系列。这表明这些系列在某种程度上获得了更高的国际关注度和技术认可。百度没有在国际大模型榜单上打榜

1. 国内表现：就国内情况来看，虽然文心一言也属于较为知名的国产大模型之一，但从已有的比较结果来看，其综合能力略逊于通义千问。

      其他的一些还不错的模型介绍：

• • Yi系列虽然性能优秀但相对封闭，除了一个小版本外大部分内容都没有公开源代码。

• • GLM系列来自清华大学背景下的团队，也在技术水平上达到了领先水平，并且部分开放了源码供研究使用，但在多模态支持及全面性上仍不及Qwen。
• • 豆包系列 ：专注于语音识别领域，在C端应用中有不错的表现，但在整体AI能力特别是NLP方面还有提升空间。
• • 混元系列:分别归属于百度和腾讯，它们在中国市场内也有一定的影响力，但由于缺乏国际化视野或者是在某些特定领域的专长不足，使得它们在全球范围内竞争力相对较弱。

综上所述，考虑到技术实力、开放程度以及国际影响力等因素，可以认为当前阶段通义系列处于领先地位，其次是文心系列，最后是讯飞星火等其他品牌。不过值得注意的是，随着各家公司持续投入研发力量，未来这一格局可能会发生变化。

我要做业务，选什么大模型好？

我们建议，可以从如下维度进行判断：

1. 榜单的排名：选择在权威排行榜上名列前茅的大模型。如果业务有特定需求，如代码编写或图像识别，可以考虑细分领域的冠军模型。这些模型通常在特定任务上经过更深入的训练和优化。

1. 考虑国情：国外大模型可能存在访问限制及安全合规性问题，国内大模型在这方面更具优势。例如，阿里云的通义千问不仅符合中国法律法规，还针对中文进行了深度优化。

1. 私有化部署支持：确保所选模型支持私有化部署，这对于数据敏感的企业尤为重要。这样可以在保证数据安全的同时，享受高质量的人工智能服务。

1. 价格因素：对于API调用方式，各大厂商的价格相对透明且竞争激烈，可以选择性价比高的主流厂商；而在私有化部署场景下，则需综合考量模型大小与成本之间的平衡，较小规模的模型往往能以更低的成本满足基本需求。

整体而言通义Qwen是我们推荐的

通义Qwen目前是最为开放的大规模语言模型之一，它不仅提供了全尺寸的多模态大模型开源版本，还在多个国际公认的基准测试中表现出色。

特别是在MMLU、TheoremQA以及GPQA等客观评测指标上，通义Qwen在同等维度下超越了Llama 3 70B，并在Hugging Face的Open LLM Leaderboard上登顶，显示出了其强大的综合能力。

在国内市场，通义Qwen的能力同样处于绝对的第一梯队，经过实际测试，在结合RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术后，其指令遵从性等方面完全能够满足用户需求。

此外，通义还为开发者提供了高达100万免费token的支持，这使得无论是通过API调用还是自行构建服务的成本都相对较低，甚至可以实现零成本开发。

特别值得关注的是，通义旗下的Qwen和Qwen VL两个系列的模型，在国内外开源项目排名中均名列前茅，尤其是在视觉与语言相结合的任务处理上展现出了卓越性能。

vl视觉模型在目前的竞技场是妥妥国内第一，还是开源的：

对于寻求高效且经济实惠解决方案的企业和个人来说，选择通义Qwen作为合作伙伴无疑是一个明智之举。