- 大语言模型(LLM)是一类基于海量文本数据训练的人工智能系统,能够理解和生成类人语言,支持摘要、推理和对话等任务。
- 顶级LLM提供商包括OpenAI、Anthropic、Google DeepMind、Meta、DeepSeek、xAI和Mistral,各自专注于多模态、推理、开放性或企业级应用等不同优势。
- 最适合对话的LLM(如GPT-4o和Claude Sonnet 4)擅长处理细腻的对话、上下文保持和语气切换,而以推理为主的模型(如DeepSeek R1和Gemini 2.5 Pro)则能应对复杂的多步任务。
我的X动态每天都有新AI模型发布。眨眼间,下一个“开源权重、GPT-4o级别”的模型就出来了。
我还记得LLaMA刚发布时感觉意义重大,紧接着是Vicuna,然后一切都变得模糊。Hugging Face一夜之间成了AI的主页。
如果你在用这些东西开发产品,很难不去想——我到底要不要全部跟进?还是选一个能用的,祈祷它别出问题?
我在实际产品里试过大多数模型。有些非常适合聊天,有些一用到llm代理或工具链就崩溃。
什么是大语言模型?
大语言模型(LLM)是一类经过训练,能够理解和生成自然语言、覆盖广泛任务的AI系统。
这些模型基于海量文本进行训练——包括书籍、网站、代码和对话——以学习语言在实际中的运作方式。
你见过它们的表现,比如AI聊天机器人能理解你的问题,即使你有后续提问也能把握上下文。
LLM擅长文档摘要、问答、代码编写、语言翻译和连贯对话等任务。
对思维链提示等概念的研究不断深入,也让LLM能够转变为AI代理。
七大LLM提供商
在介绍最佳模型前,先了解一下背后的开发者。
每家提供商在模型设计上各有侧重——有的追求规模,有的注重安全或多模态,另一些则推动开放访问。
了解模型的来源,有助于更清楚地判断其行为和目标用户。
OpenAI
OpenAI是ChatGPT和GPT系列的开发公司。如今大多数团队要么直接用他们的模型,要么与之竞争。
OpenAI既是研究实验室,也是商业平台,通过API和产品集成提供模型服务。
OpenAI专注于打造通用型GPT聊天机器人模型,如GPT-4o,具备广泛能力,并持续影响着商业和开发者领域的AI格局。
Anthropic
Anthropic是一家总部位于旧金山的AI公司,2021年由一批前OpenAI研究员(包括Dario和Daniela Amodei兄妹)创立。
团队专注于打造安全、可引导、可解释、在长对话中可靠的语言模型。
他们的Claude系列以强大的指令遵循和上下文保持著称,这些特性在模型处理复杂提示和多轮对话时表现突出。
Google DeepMind
DeepMind是谷歌的AI研究部门,最初因在游戏和强化学习领域的突破而闻名。
现在,他们负责Gemini模型系列,为谷歌众多AI产品提供支持。
Gemini模型专为多模态推理和长上下文任务设计,已集成到谷歌生态系统(如搜索、YouTube、Drive和Android)中。
Meta
Meta是LLaMA模型的开发公司——目前最强大的开源权重LLM之一。
虽然访问受限于许可,但模型可完全下载,常用于私有部署和实验。
Meta致力于发布高能力模型,方便社区进行微调、本地部署或集成系统,无需依赖外部API。
DeepSeek
DeepSeek是一家中国AI公司,凭借专注推理和检索的高竞争力开源权重模型迅速获得关注。
他们的模型在开发者中很受欢迎,适合追求系统透明和自主可控的场景。
xAI
xAI是一家独立的AI研发公司,与X(前Twitter)紧密合作。
其Grok模型已集成到X产品中,目标是结合对话能力与实时数据访问。
Mistral
Mistral是一家总部位于巴黎的AI初创公司,以发布高性能开源权重模型著称。
他们专注于高效和易用,模型常用于本地或低延迟部署场景。
十大最佳大语言模型
大多数人并不是看排行榜选模型——而是选用感觉合适的。
“最佳”并不等于模型最大或评测分数最高。它意味着:我会用它来驱动代理、管理代码流程、回复客户,或在关键任务中做决策吗?
我挑选的模型具备以下特点:
- 目前仍在积极维护并可用
- 已在真实应用中测试过
- 在某方面表现突出:对话、推理、速度、开放性或多模态深度
当然,新模型还会不断涌现。但这些已经在实际中证明了自己——如果你现在要开发,它们值得关注。
最佳对话型LLM
最优秀的对话模型能在多轮对话中保持上下文,适应你的语气,即使话题转变或回环也能保持连贯。
入选本榜单的模型必须让人有“被关注”的感觉。它应能处理措辞混乱、从中断中平滑恢复,并以让人觉得“有人在听”的方式回应。
1. GPT4o
标签: 对话式AI、实时语音、多模态输入、闭源
GPT-4o是OpenAI于2024年5月发布的最新旗舰模型——在实时多模态交互方面实现了重大突破。
它可以接收文本、文件、图片和音频作为输入,并以任意这些格式进行回复。
我最近用GPT-4o强大的语言理解能力练习法语,几乎无可匹敌。
语音回复几乎瞬间到达(约320毫秒),还能模仿语气和情绪,令人惊讶地接近真人。
作为互联网应用最广泛的聊天机器人之一,它也是企业最青睐的选择,因为OpenAI生态系统带来了更多功能和工具。
2. Claude 4 Sonnet
标签:对话AI、长上下文记忆、企业级、闭源
Claude Sonnet 4是Anthropic于2025年5月发布的最新对话AI模型。
它专为自然流畅的对话设计,兼顾思考深度和响应速度,尤其适合企业级聊天场景。
在长对话中能很好地保持上下文,可靠地执行指令,并能快速适应话题或用户意图的变化。
与之前的Claude 3.7等版本相比,Sonnet 4回答更聚焦,对冗余的控制更好,同时保持连贯性。
3. Grok 3(xAI)
标签:对话AI、实时感知、幽默、闭源
Grok 3就像一个长期泡在网上的人。它与X深度集成,无需依赖互联网API也能紧跟最新资讯。
LLM 的幽默通常带有悲剧色彩,但 Grok 至少知道自己在讲笑话。有时候能逗笑,有时候会越说越离谱。无论如何,它总是滔滔不绝。
它在嘈杂、反应迅速的场景下表现最佳。 比如产品发布期间群聊崩溃,或媒体机器人在实时新闻旁边吐槽。
你有时会在 X 的帖子里看到 Grok —— 或它混乱的孪生兄弟“Gork”——潜伏着,帮人确认地球是不是圆的。所以不妨多留意一下。
最佳推理型 LLM
有些模型追求速度,而这些模型则专注于思考。它们能执行复杂指令,并在长时间、多层次任务中保持专注。
这意味着它们不仅仅是生成答案,还会跟踪已完成的内容,根据结果调整,并有目的地规划下一步。
它们大多采用 ReAct 和 CoT 等推理框架,非常适合构建 AI 智能体以及需要结构化而非速度的场景。
4. OpenAI o3
标签:推理型 LLM、链式思维、智能体就绪、闭源
OpenAI 的 o3 是一款专注推理的模型,旨在处理需要结构化思考的复杂任务。
它在数学、编程和科学问题解决等领域表现出色,利用从OpenAI o1传承下来的链式思维技术,将问题拆解为可管理的步骤。
OpenAI 采用深思熟虑的对齐方式来更好地规划行动。模型会在继续执行前,将自己的决策与安全指南进行比对。
从目前来看,OpenAI 很可能会将 o3 的强大推理能力与 4o 的灵活性结合,推出GPT-5。
5. Claude 4 Opus
标签:推理型 LLM、长上下文记忆、企业级、闭源
Claude 4 Opus 是 Anthropic 的旗舰模型——不过它明显比 Sonnet 更慢、成本更高。
作为 Anthropic 迄今训练的最大模型,它能在长输入下保持专注,并牢牢把握每一步背后的逻辑。
它适合处理高密度内容。你可以给它完整的报告或流程文档,它会结合上下文和引用逐步解析细节。
对于需要跨大规模工作区进行推理的企业团队来说,这非常重要。
6. Gemini 2.5 Pro
标签: 推理型大语言模型、长上下文任务、规划能力、闭源
Gemini 2.5 Pro 是 DeepMind 最强大的模型——前提是用在合适的场景。
在 AI Studio中启用深度研究后,它会给出完整的推理链,并用清晰的逻辑阐述决策。
这种推理能力让它在多步骤流程和智能体系统中更具优势。
当 Gemini 2.5 Pro 有足够空间思考并能调用工具时,表现最佳。这让它成为需要结构化、逻辑感强的应用团队扩展的理想选择。
7. DeepSeek R1
标签: 推理型大语言模型、长上下文、研究导向、开源
DeepSeek R1 以开源权重发布,并在核心推理基准上超越了 Claude 和 o1,让许多正冲刺闭源发布的团队感到真正的压力。
它的优势来自于架构设计。R1 注重结构,专注于高效的 token 处理,并清晰地把握对话变长时注意力如何扩展。
如果你在构建需要逻辑严谨、步骤可控的智能体,R1 作为唯一开源推理模型,可以让你轻松在自有硬件上实现基础级性能。
最佳轻量型 LLM
模型越小,权衡越明显——但如果做得好,体验并不会缩水。
大多数小模型都是从更大的版本精简而来,保留了足够的能力,同时大幅减小体积。
你可以在边缘设备、低配环境,甚至笔记本电脑上运行它们。
这里你不一定追求深度推理或长对话,而是要精准和快速输出,无需搭建完整云端架构。
8. Gemma 3(4B)
标签: 轻量级大语言模型、本地设备使用、开源
Gemma 3(4B)来自 Google 更大的 Gemma 系列,参数量缩减到 40 亿,可在普通硬件上运行,无需云端支持。
它继承了父模型的指令遵循能力,同时具备移动智能体或离线聊天组件所需的响应速度。
将其集成到本地流程中,启动快、内存占用低且运行稳定。
9. Mistral Small 3.1
标签: 轻量级大语言模型、本地设备使用、开源
Mistral Small 3.1 基于早期的 Mistral Small 系列,但体积足够小,可在单张消费级 GPU 上运行,同时还提供128k-token 窗口。
它每秒可生成约 150 个 token,支持文本和基础图片提示,非常适合边缘聊天层或嵌入式智能体。
10. Qwen 3(4B)
标签: 轻量级大语言模型、多语言、开源
Qwen 3 4B 将阿里巴巴更大的 Qwen-3 架构缩减为40 亿参数,但仍能理解100 多种语言,并可无缝集成到工具调用框架中。
它采用 Apache 风格的开源协议,能在普通 GPU 上运行,并因在需要快速推理的智能体任务中表现突出而受到关注。
如何用你喜欢的 LLM 构建智能体
选好模型了吗?很好。现在该让它发挥作用了。
判断 LLM 是否适合你的实际需求,最好的办法就是用它来构建——看看它如何处理真实输入和部署流程。
本次快速搭建,我们将使用 Botpress——一个可视化 AI 聊天机器人和智能体构建工具。
步骤 1:明确智能体的范围和角色
在打开平台之前,你需要明确机器人要扮演什么角色。
一个好的做法是先从几个任务入手,观察其可行性和用户接受度,然后再逐步扩展。
从 FAQ 聊天机器人起步,有助于你了解数据的使用方式,以及结构化参数在 LLM 或工具之间的流转。
步骤 2:创建基础智能体
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在 Botpress Studio 中,新建一个机器人并为智能体编写清晰的指令。
这会告诉 LLM 应该如何表现,以及要完成什么任务。比如一个营销聊天机器人的指令集可以是:
“你是 [公司] 的营销助手,帮助用户了解我们的产品,解答常见问题,并鼓励他们预约演示或订阅邮件更新。请简明、乐于助人且主动。”
步骤 3:添加关键文档和网站
上传或录入信息到知识库,这样聊天机器人就能回答类似以下内容:
- 产品对比
- 价格明细
- 落地页网址
- 关键 CTA(演示、试用、联系表单链接)
内容越贴合你的转化路径,机器人表现就越好。
步骤 4:切换为你喜欢的 LLM
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当通用机器人搭建完成后,你可以为聊天机器人的特定操作更换所用的 LLM。
只需在仪表盘左侧进入Bot 设置,即可切换不同模型。
下拉到 LLM 选项,在这里你可以选择你喜欢的 LLM。
Botpress 支持 OpenAI、Anthropic、Google、Mistral、DeepSeek 等多种模型——你可以根据需求平衡性能和预算。
步骤 5:部署到你选择的渠道
选定适合你的 AI 智能体的 LLM 后,你可以将聊天机器人同时部署到不同平台。
聊天机器人可以非常轻松地变成Whatsapp 聊天机器人或Telegram 聊天机器人,为各领域用户提供支持。
立即部署 LLM 驱动的智能体
通过自定义 AI 智能体,将 LLM 融入你的日常工作。
如今市面上有众多聊天机器人平台,可以轻松搭建满足你特定需求的 AI 智能体。Botpress 是一个高度可扩展的 AI 智能体平台。
凭借内置的集成库、可拖拽的工作流和全面的教程,无论你处于哪个阶段,都能轻松上手构建。
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常见问题解答
1. 除了基础设施之外,托管型和开源大语言模型还有哪些区别?
托管型和开源型LLM的区别不仅仅在于基础设施:托管型LLM(如GPT-4o或Claude 3.5)通过API使用,操作便捷,但为闭源,定制受限。开源LLM(如LLaMA 3或Mistral)则提供完全控制权,非常适合需要合规或本地部署的企业。
2. 我可以针对自己的数据微调托管型大语言模型(如 GPT-4o 或 Claude 3.5)吗?
托管型LLM无法通过自定义权重进行完全微调,但可以通过系统提示、函数调用、嵌入和RAG(检索增强生成)等工具调整其行为,从而在不更改底层模型的前提下注入相关知识。
3. 大语言模型与传统基于规则的NLP系统有何不同?
大语言模型与传统基于规则的NLP系统不同,前者基于从海量数据中学习到的统计模式生成回复,灵活且能处理歧义;而基于规则的系统遵循严格逻辑,遇到意外输入时容易出错。
4. 大语言模型会记住之前的对话吗?这是如何实现的?
大多数LLM默认是无状态的,不会记住之前的对话。需要通过上下文注入(如将聊天历史存储在会话中)来模拟记忆。不过,一些平台如OpenAI现已提供原生记忆功能,实现持久化个性化体验。
5. 在评估企业使用的大语言模型时,最重要的指标有哪些?
评估企业用LLM时,应优先考虑准确性(输出是否正确)、响应速度(延迟)、成本(尤其是高并发场景)和安全性(能否避免幻觉或有害内容)。此外,还需关注多语言能力和集成灵活性。





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