| SN | 名称 | 亮点 |
|---|---|---|
| 1 | DeepSeek-R系列 | 数学推理（GSM8K 85.2%）+代码生成（HumanEval 78%）双冠，端侧推理延迟＜50ms。开源推动科研与边缘计算落地。 |
| 2 | 字节跳动-豆包大模型 | MoE稀疏架构实现70%推理成本降低，企业级Agent平台覆盖金融/汽车/终端，日均调用量12.7万亿tokens。最低幻觉率（4%）、全模态支持、火山引擎生态整合。 |
| 3 | 阿里云-通义千问系列 | HuggingFace开源半壁江山（Qwen占榜单5席），10天连发5款模型（含视频生成Wan2.2），电商场景转化率提升18%。全球最大开源家族、多语言与视频生成突破。 |
| 4 | 百度-文心一言系列 | 中文语义理解（方言识别92%准确率）、金融风控平台（60%国有大行采用）。知识图谱10亿+实体、行业套件开箱即用。 |
| 5 | 腾讯-混元系列 | 100万字长文本处理、微信生态无缝集成（会议纪要95%准确率）。社交场景垄断、合规性（GDPR/等保三级）。 |
| 6 | 智谱AI-GLM-4.5 | 登顶HuggingFace总榜，原生融合推理/编码/Agent能力，API价格仅为Claude 1/10。355B MoE架构、CogAgent平台支持快速定制。 |
| 7 | 阶跃星辰-Step-3系列 | 原生多模态推理（MMMU等榜单SOTA），模芯生态联盟（华为/沐曦等）、年化收入目标10亿。 |
| 8 | 商汤科技-日日新V6.5 | 多模态超越GPT-4o/Gemini 2.5 Flash，性价比提升5倍。图文交错思维链技术、医疗/金融场景落地。 |
| 9 | 科大讯飞-星火X1 | 快慢思考双模架构，实时语音转写98.9%准确率。教育/医疗场景刚需、硬件生态绑定。 |
| 10 | 华为-盘古大模型 | 工业工艺优化（制造业能耗降40%），昇腾384超节点支撑千卡训练。国产算力全栈方案、政企市场深度渗透。 |
| 11 | 昆仑万维-Skywork系列 | 多模态统一模型UniPic-1.5B，图像理解/生成/编辑三合一。 |
| 12 | MiniMax-MiniMax-01 | MiniMax-01系列显著扩展了模型的上下文处理能力，使其能够处理多达1百万个令牌的上下文，并在推理时外推至4百万个令牌。 |
| 13 | 月之暗面-Kimi K2 | 32B激活参数+1T总参开源最大模型，代码与Agentic任务优化。 |
| 14 | 360-智语大模型 | 政务审批压减30%时限，安全合规优先。 |
| 15 | 天工大模型 | 中文逻辑推理（复杂问题处理），大型企业服务。 |
| 16 | 上海AI实验室-Intern-S1 | 241B多模态混合模型，科研场景专用。 |
| 17 | 澜舟科技-孟子系列 | 轻量化NLP模型，中小企业文本处理首选。 |
| 18 | 面壁智能-CPM系列 | 高效训练技术（数据蒸馏），教育领域定制化方案。 |
| 19 | 启元世界-决策大模型 | 动态演化风控（金融高频响应0.3微秒）。 |
| 20 | 元象科技-XVERSE | 3D生成+工业仿真，联合腾讯布局元宇宙。 |
| 21 | 奇安信-安全大模型 | 敏感数据脱敏（＞99.5%准确率）。 |
| 22 | 润和软件+润知 | 金融AI智能化测试、智能问答/问数/报告/审核等商业化产品，为客户提供智能化的业务支持。 |
| 23 | 智源研究院-悟道3.0 | 认知科学驱动，科研创新底层支持。 |
| 24 | 百川智能-Baichuan4-Air | 首创PRI架构的MoE模型，并针对企业场景专项优化；大幅降低推理成本，调用单价仅为0.98厘/千token。 |
| 25 | 云从科技-行业大模型 | 海关/机场流程优化，政企项目闭环。 |
| 26 | 中科院自动化所-紫东太初 | 多模态认知计算，学术开源贡献者。 |
| 27 | 思必驰-对话大模型 | 车载语音交互（上汽满意度提升42%）。 |
| 28 | 出门问问-序列猴子 | AIGC创作工具链，UGC社区活跃。 |
| 29 | 衔远科技-ProductGPT | 商品文案生成，零售业ROI超300%。 |
| 30 | 西湖心辰-西湖大模型 | 帮助商家构建从用户激活到高转化、高复购、低成本、智能化的新零售2.0商业模式。 |
| 2025.08 DBC(DB Consulting)/CIW | ||
截至2025年8月，中国大模型行业已从“百模大战”进入“效率与场景”的深度竞争阶段。在技术迭代加速、闭源涨价与国产开源分化背景下，真正具备长期价值的模型需满足四大标准：技术领先性（多模态/推理能力）、商业落地深度（垂直场景渗透）、开源生态活力（社区贡献与应用），以及国产算力适配性（成本与效率平衡）。
技术，推理效率（如MoE稀疏激活）、多模态原生融合、Agent任务泛化能力是分水岭；商业，垂直行业渗透率（金融/制造/医疗）、端侧部署成本、SaaS化能力决定变现效率；生态，开源贡献度（HuggingFace榜单占比）、国产芯片适配性、开发者社区规模构建护城河。纯参数规模竞赛者（如部分千亿级闭源模型）、缺乏场景闭环的学术模型、算力依赖海外芯片且未优化效率的厂商，已逐步退出主流竞争。
中国大模型的未来将属于“技术-场景-算力”三角稳固的玩家，以豆包/通义/DeepSeek为代表的效率革命派，和以阶跃/GLM/华为为代表的国产算力派，正推动中国从“模型追随”转向“生态主导”。
中国大模型行业在经历“野蛮生长”后，大量模型陷入“名存实亡”的困境，核心原因在于技术同质化、商业闭环缺失、算力成本失控。2023-2024年涌现的数百个模型，80%基于LLaMA/Mistral微调或“套壳”，缺乏原生架构创新。当2025年多模态与强推理成为刚需时，这批模型在复杂任务表现（如医疗诊断/工业排障）上全面崩溃。例如部分区域实验室模型，在SuperCLUE专业领域测试中得分骤降30%，实际场景中幻觉率超25%，彻底失去商用价值。
资本狂热期追捧“参数规模”，却忽视场景深耕。大量模型陷入“三无陷阱”：无刚需场景（如纯聊天机器人替代不了客服系统）；无付费转化（企业拒绝为“玩具级”API买单，某二线厂商API调用量月跌90%）；无成本优势（推理成本高于客户预算，如某千亿模型单次调用亏0.2元）。最终导致70%的A轮后公司现金流断裂。
美国2024年扩大AI芯片禁令后，依赖A100/H100的团队也面临三重绞杀：训练成本翻倍（部分千亿模型训练费用从3000万飙至1.2亿）；推理延迟暴增（国产芯片替代方案使响应时间从200ms升至1.5s，用户体验崩塌）；能效比恶化（同等任务耗电量为华为昇腾方案的3倍）。如，某曾融资5亿的明星团队，因算力成本占比营收达180%而破产清算。
当前存活者均须完成“技术-场景-算力”三角重构：技术，放弃参数虚荣指标，专注推理效率（如豆包MoE）、多模态原生支持；场景，绑定垂直领域刚需（如华为盘古在钢铁厂能耗优化中省亿元/年）；算力，全栈国产化（阶跃星辰适配沐曦芯片，推理成本降40%）。
没有独立生存能力的模型，终将成为科技坟场中的数字化石，这可谓是2025年行业洗牌很残酷的真相。
真就是真，假就是假，能就是能，不能就是不能，让光合作用在产业土壤乃至全球政治经济社会土壤自然发生。无论是谁，谁都一样。快了，该来的终会来临。那，也将是一轮伟大的变革，带来的亦乃至自由与快乐，接下来就是奋进。
（文/物颁标准）
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