2025 年十大最佳大型语言模型LLMs)

OpenAI

OpenAI 是 ChatGPT和GPT 系列背后的公司。目前，大多数使用LLMs 团队要么直接使用他们的模型，要么与他们竞争。 

OpenAI 既是研究实验室，也是商业平台，通过应用程序接口和产品集成提供模型。

OpenAI 专注于构建具有广泛功能的通用GPT 聊天机器人模型，如GPT。它将继续塑造当前商业和面向开发者的人工智能领域的大部分格局。

Anthropic

Anthropic 是一家位于旧金山的人工智能公司，由一群前OpenAI 研究人员（包括达里奥和丹妮拉-阿莫迪兄妹）于 2021 年创立。

该团队致力于建立在较长时间对话中安全、可转向、可解释和可靠的语言模型。

他们的克劳德系列以强烈的指令跟随性和情境保持性著称，这些价值在模型如何处理细微的提示和多轮对话中得到了清晰的体现。

谷歌 DeepMind

DeepMind 是谷歌的人工智能研究部门，最初以游戏和强化学习方面的突破而闻名。

现在，它是 Gemini 模型系列背后的团队，该模型系列为谷歌的许多人工智能产品提供了动力。

Gemini 模型专为多模态推理和长语境任务而构建，并已集成到搜索、YouTube、Drive 和 Android 等生态系统中。

梅塔

Meta 是 LLaMA 型号背后的公司，LLaMA 型号是当今最强大的开放式LLMs 型号。

虽然根据许可证对访问进行了限制，但这些模型完全可以下载，通常用于私人部署和实验。

Meta 的工作重点是发布有能力的模型，让更多人可以在不依赖外部应用程序接口的情况下对其进行微调、托管或构建到系统中。

深度搜索

DeepSeek 是一家总部位于中国的人工智能公司，该公司因发布具有竞争力的开放重量级模型而迅速赢得关注，其重点是推理和检索。

它们的模式深受那些希望系统构建和部署过程具有透明度和可控性的开发人员的欢迎。

xAI

xAI 是一家人工智能公司，定位为与 X（前 Twitter）密切合作的独立研发团队。

其 Grok 模型集成到 X 产品中，旨在将对话功能与实时数据访问相结合。

Mistral

Mistral 是一家位于巴黎的人工智能初创公司，以发布高性能、开放式模型而闻名。  

他们的工作重点是效率和可访问性，模型通常用于本地或低延迟部署。

1.GPT4o

标签对话式人工智能、实时语音、多模态输入、闭源

GPT 是OpenAI的最新旗舰机型，将于 2024 年 5 月发布，它是LLMs 处理实时多模态交互方式的一次重大飞跃。

它可以将文本、文件、图像和音频作为输入，并以其中任何一种格式作出响应。

最近，我一直在使用GPT 的广泛语言理解能力来练习法语，它的效果难以超越。

语音回复几乎是即时的（约 320 毫秒），甚至还能反映出语气和情绪，让人感觉非常人性化。

OpenAI 是互联网上使用最多的聊天机器人之一，也是最受企业青睐的聊天机器人，因为OpenAI 生态系统提供了更多的功能和工具。 

2.克洛德 4 号十四行诗

标签对话式人工智能、长语境记忆、企业就绪、闭源

Claude Sonnet 4 是Anthropic最新的对话式人工智能模型，于 2025 年 5 月发布。

它专为自然对话而设计，在不影响速度的情况下让人感觉体贴入微，在企业聊天环境中表现尤为出色。

它能在长时间交流中很好地保持上下文，可靠地遵循指令，并能快速适应主题或用户意图的变化。

与以前的版本（如 Claude 3.7）相比，Sonnet 4 生成的答案更有针对性，并能在不失连贯性的前提下更严格地控制措辞。

3.Grok 3 (xAI)

标签对话式人工智能、实时感知、幽默、闭源

Grok 3 给人的感觉就像一个上网太久的人。它与 X 相连，不需要连接互联网 API 就能了解新闻。

LLM 的幽默通常是悲剧性的，但 Grok 至少知道自己在讲笑话。有时它落地。有时会戛然而止。无论如何，它都会继续说下去。

在嘈杂、反应激烈的环境中效果最佳。例如，在产品发布期间，群组聊天会沸腾，媒体机器人会在实时头条新闻旁嗤之以鼻。

有时，你会发现 Grok 或它的混沌孪生兄弟 "Gork"潜伏在 X 主题中，帮助别人确认地球是否是圆的。所以，也许你可以留意一下。

4.OpenAI o3

标签推理LLM、思维链、代理就绪、闭源

OpenAI 的 o3 是一个以推理为重点的模型，旨在处理需要结构化思维的复杂任务。

它擅长数学、编码和科学问题解决等领域，利用从OpenAI o1传承下来的思维链技术，将问题分解为易于管理的步骤。

OpenAI 利用协商对齐来更好地规划自己的行动。 该模型在前进之前会根据安全指南检查自己的决策。

从我们的观察来看，OpenAI 很可能会将 o3 的大脑和 4o 的灵活性结合到GPT 中，从而融合两者的优点。

5.克劳德 4 作品

标签推理LLM、长语境记忆、企业就绪、闭源

Claude 4 Opus 是Anthropic的旗舰机型，但其速度和价格明显低于 Sonnet。

作为Anthropic 迄今训练过的最大模型，该模型可以在长时间输入时保持专注，并牢牢把握每一步背后的逻辑。

它能很好地处理密集的资料。你可以给它一份完整的报告或流程文档，它就会根据上下文和参考文献详细说明。

这对于企业团队构建能够在巨大工作空间中进行推理的人工智能系统来说意义重大。

6.双子座 2.5 Pro

标签推理LLM、长情境任务、规划能力、闭源

双子座 2.5 Pro 是 DeepMind 功能最强大的机型--前提是你用对了地方。

在 启用了深度研究功能的人工智能工作室中 ，它能以完整的推理链做出响应，并以清晰的逻辑概述决策。

这种推理能力使其在多步骤工作流程和代理系统中更具优势。

当 Gemini 2.5 Pro 拥有足够的思考空间和工具时，它就能展现出最佳性能。这使它成为构建有基础、有逻辑意识、需要结构扩展的应用程序的团队的最佳选择。

7.DeepSeek R1

标签推理LLM、长语境、面向研究、开源

DeepSeek R1 随着开放权重的下降，在核心推理基准测试中的表现优于 Claude 和 o1，这引发了整个团队的恐慌，他们急于发布封闭版本。

它的优势来自于架构。R1 专注于简洁的标记处理 ，并清楚地意识到当对话时间变长时，注意力应如何扩展，从而使结构 更加紧凑。

如果您正在构建需要逻辑着陆和步骤保持的代理，R1 可以让您根据自己的条件非常轻松地运行基础级性能，而且硬件是推理模型中唯一的开源模型。

8.杰玛 3 (4B)

标签轻量级LLM、在设备上使用、开源

Gemma 3（4B）来自谷歌更大的 Gemma 系列，参数缩减到 40 亿个，因此无需云连接即可在适中的硬件上运行。

它保持了其母机型的指令遵循规则，同时还能以移动代理或离线聊天小工具所需的速度进行应答。

将其放入本地工作流程中，启动速度很快，并能在严格的内存限制下保持稳定。

9.Mistral Small 3.1

标签轻量级LLM、在设备上使用、开源

Mistral Small 3.1 建立在早期 Mistral Small 系列的基础上，但在提供128 k 标记窗口的同时，保持了足够轻的占用空间，可在单个消费 GPU 上运行。

它每秒可流式传输约 150 个 token，可处理文本和基本图像提示，是边缘聊天层或嵌入式代理的理想选择。

10.曲文 3 (4B)

标签轻量级LLM、多语言、开源

Qwen 3 4B 将阿里巴巴较大的 Qwen-3 架构缩减为一个拥有 40 亿个参数的模型，但仍能理解100 多种语言，并能方便地插入工具调用框架。

它在 Apache 式许可证下开放，可在适中的 GPU 上运行，在开发人员需要快速推理的代理任务中备受关注。

步骤 1：确定代理的范围和作用

在开放平台之前，您需要明确机器人应该扮演什么角色。

一个好的做法是先从几项任务开始，了解其可行性和采用情况，然后在此基础上进行扩展。

从常见问题聊天机器人开始，可以帮助您了解数据的使用情况，以及结构化参数在LLMs 或工具之间的移动情况。

步骤 2：创建基本代理

在Botpress Studio 中，打开一个新的机器人，为代理编写清晰的说明。

这就告诉了LLM 它的行为方式和要完成的任务。营销聊天机器人的指令集示例如下

"你是【公司】的营销助理。帮助用户了解我们的产品，回答常见问题，鼓励他们预约演示或注册电子邮件更新。言简意赅、乐于助人、积极主动。

步骤 3：添加关键文件和网站

上传或编写信息到知识库，这样聊天机器人就能回答类似的问题：

• 产品比较
• 定价细目
• 登陆页面 URL
• 关键 CTA（演示、试用、联系表单链接）

内容与漏斗的匹配度越高，机器人的表现就越好。

第 4 步：转读您喜欢的LLM

一般的机器人设置完成后，您就可以更改聊天机器人中用于特定操作的LLMs 了。

您可以前往仪表板左侧的 "机器人设置 "在它们之间切换。

前往LLM 选项，在这里您可以选择自己喜欢的LLM。

Botpress 支持OpenAI、Anthropic、Google、Mistral、DeepSeek 等，因此您可以随心所欲地平衡性能和预算。

第 5 步：部署到您选择的渠道

为您的人工智能代理确定完美的LLM 后，您就可以将聊天机器人同时部署到不同的平台上。

聊天机器人可以很容易地变成Whatsapp 聊天机器人或Telegram 聊天机器人，为任何领域的用户提供支持。

除基础设施外，托管式LLMs 与开源LLMs 有哪些不同？

托管式LLMs 通过应用程序接口（API）易于使用，无需设置，但它们是封闭系统，控制能力有限。相比之下，开源LLMs 允许完全透明、定制和再培训，因此更适合需要可解释性的用例。

我可以根据自己的数据对托管的LLMs （如GPT 或 Claude 3.5）进行微调吗？

在大多数情况下，托管模型不支持完全微调。不过，它们通常提供系统指示、提示工程和检索增强生成（RAG）等配置选项，以便在不重新训练模型的情况下调整响应。

LLMs 与传统的基于规则的 NLP 系统相比如何？

基于规则的 NLP 就像是给计算机一个非常严格的剧本，而LLMs 更像是即兴演员。他们从大量数据中总结出模式，可以处理更模糊、更开放的语言。

LLMs 是否会保留以前互动的记忆，如何处理？

开箱即用的大多数LLMs 不记得过去的聊天记录。必须通过会话跟踪或添加上下文来手动管理内存。但有些平台（如具有内存功能的GPT ）开始提供内置内存功能。

在评估用于商业用途的LLM 时，最重要的衡量标准是什么？

考虑准确性（是否能给出正确答案？）、延迟性（速度有多快？）、成本（应用程序接口的价格会增加！）和安全性（是否能避免奇怪或有风险的输出？）多语种支持或易于集成等方面也要加分。