生成式AI全球爭霸戰：拆解GPT/ERNIE進化密碼，透視中美技術博弈（文末附國內外巨頭廠商AI技術躍遷全記錄）

生成式人工智慧，簡而言之，是指能夠透過學習大量資料並據此產生新內容的AI系統。這一領域的技術革新日新月異，其核心主要包括以下幾項：

生成對抗網路（GANs）：GANs由生成器和判別器兩大元件構成，透過一種對抗式學習機制，能夠產生極其逼真的資料，如圖像、影片等。 GANs在圖像合成、風格遷移等領域展現出巨大潛力。

變分自編碼器（VAEs）：VAEs透過學習資料的潛在分佈，能夠產生新的樣本。它們在資料產生、降維及特徵提取等方面有著廣泛應用。

Transformer架構：基於注意力機制的Transformer模型在自然語言處理（NLP）領域取得了革命性突破，隨後也被廣泛應用於影像生成等領域。其強大的序列建模能力使得生成式AI在文字和影像生成上都取得了顯著進步。

值得注意的是，當前的主流語言類模型與多模態模型普遍以Transformer架構為基礎。這一趨勢涵蓋了諸如GPT系列、BERT系列以及百度的ERNIE系列等知名的語言類大型模型。同時，在視覺處理領域，ViT（Vision Transformer）以及阿里巴巴推出的M6-10B（一個擁有100億參數的大規模視覺Transformer模型）等，也都採用了Transformer架構。這些模型憑藉Transformer的強大能力，在各自的應用領域內展現出了卓越的性能。

擴散模型（ Diffusion Models ）：近年來，擴散模型透過逐步去噪過程產生高品質圖像，已成為圖像生成領域的主流技術之一。其產生的圖像在細節豐富度和真實性方面均達到了前所未有的高度。

這些核心技術的突破，為生成式AI的快速發展奠定了堅實基礎，催生了一系列具有深遠影響的產品。

在人工智慧的浩瀚宇宙中，每項技術的突破都如同璀璨星辰，引領我們探索未知的數字世界。接下來將為您深入剖析六大具有里程碑意義的AI技術，它們不僅重塑了我們與數字世界的互動方式，更預示著一個充滿無限可能的新紀元的到來。

1. GPT-3：大規模預訓練時代的領航者

2020年，OpenAI推出了GPT-3，這一模型的問世標誌著生成式AI正式邁入大規模預訓練的新時代。GPT-3擁有驚人的1750億個參數，其透過深度學習海量文字資料，練就了強大的文字生成能力。從撰寫文章、創作故事到實現自然流暢的對話互動，GPT-3都展現出卓越的表現。它推動了AI寫作、對話系統等應用的飛速發展，使得文字創作與互動更加智慧化、更有效率。GPT-3的廣泛應用場景和出色表現，無疑使其成為生成式AI領域的標誌性成果，引領著AI技術的新一輪變革。

2. ViT：視覺模型的革新者

2020年，Google團隊提出了ViT（Vision Transformer）模型，這個模型直接將Transformer應用在圖像分類領域。ViT透過將影像分割成固定大小的patch，並透過線性變換得到patch embedding，再送入Transformer進行特徵提取和分類。這一創新的方法開啟了視覺模型的新篇章。ViT模型的推出，標誌著Transformer架構在視覺領域的成功應用。它不僅展示了強大的性能和可擴展性，還為後續的視覺模型研究提供了新的思路和方法。ViT模型在學術界和工業界都受到了廣泛的關注和認可，成為視覺模型領域的重要里程碑。

3. DALL-E：文字與圖像的橋樑

2021年，OpenAI再次驚豔世界，推出了DALL-E模型。DALL-E以其從文字到高品質圖像的生成能力，實現了文字與圖像之間的無縫轉化。這個模型利用先進的機器學習演算法，將使用者的文字描述轉化為逼真且富有創意的圖像。無論是設計領域的創意草圖，還是文學作品中的場景描繪，DALL-E都能輕鬆應對。它的出現為藝術創作和圖像合成帶來了全新的可能性，讓創意的火花在數字世界中自由綻放。

4. CLIP：跨模態檢索與理解的鑰匙

同樣在2021年，OpenAI發布了CLIP（Contrastive Language-Image Pre-Training）模型。CLIP透過對比學習的方式，實現了圖像和文字之間的強關聯。它能夠準確理解圖像中的複雜概念，並將其與相應的文字描述相匹配。這一特性為跨模態檢索和理解提供了全新的思路。在電商平台的商品搜尋、社群媒體的內容過濾等領域，CLIP都展現了巨大的應用潛力。它讓圖像與文字之間的關聯更加緊密，使得資訊檢索和理解更加智慧、精確。

5. ERNIE 3.0：中文自然語言處理的領航標

仍在2021年，百度開發的ERNIE 3.0，成為了中文自然語言處理領域的佼佼者。這一模型在語義理解和知識推理方面取得了顯著突破。它能夠準確地理解中文文字中的複雜語義關係，並進行高效的知識推理。ERNIE 3.0的推出，極大地推動了中文自然語言處理技術的發展。在智慧客服、文字分析等領域，ERNIE 3.0提供了強而有力的支援。它讓中文自然語言處理更加智慧化、精準化，為中文資訊處理領域的發展注入了新的活力。

6. DeepSeek：國產AI技術的璀璨明珠

DeepSeek，作為國產AI技術的傑出代表，其發布的DeepSeek-R1模型標誌著國產AI技術的另一個重大突破。DeepSeek-R1透過強化學習技術顯著提升了模型的推理能力，使得模型在僅需極少量標註資料的情況下就能實現高效訓練。同時，它還引入了冷啟動與多階段訓練策略以及知識蒸餾技術，進一步提升了模型的性能和靈活性。DeepSeek-R1在多個基準測試中表現優異，與OpenAI的GPT-3等國外先進模型相比，具有極高的性價比。

1. OpenAI的GPT系列

初代產品：GPT-1（2018）

GPT-1基於Transformer架構，首次向世人展示了生成式AI在文字生成領域的巨大潛力。儘管其生成的文字品質和連貫性仍有一定侷限，但這項開創性工作為後續研究奠定了重要基礎。

迭代版本：GPT-2（2019年）、GPT-3（2020）、GPT-4（2023）

GPT-2因能夠產生高品質文字而迅速引發廣泛關注。然而，出於對濫用風險的擔憂，OpenAI最初並未完全公開該模型。隨後，GPT-3憑藉驚人的1750億參數，成為當時最大的語言模型，其生成的文字高度連貫且富有創意。2023年，GPT-4進一步提升了多模態能力，支援影像和文字的共同生成，標誌著生成式AI向更廣泛的應用場景邁進。

優勢與特色

• 強大的語言理解和生成能力，能夠處理複雜語義關係。
• 支援翻譯、問答、程式碼產生等多種任務，應用場景廣泛。
• 開放API介面，便於開發者整合到自己的應用中。
• 根據OpenAI公佈的資料，GPT-4在專業考試（如律師考試）中的表現超越了90%的人類考生，充分展示了其卓越的知識處理和應用能力。

2. Google的Bard與Gemini

初代產品：Bard（2023年）

Bard是Google推出的對話式AI，基於LaMDA模型建構，旨在與OpenAI的GPT系列展開競爭。Bard的問世，標誌著Google在生成式AI領域的正式佈局。

迭代版本：Gemini（2023）

Gemini是Google推出的多模態模型，支援文字、影像和影片的生成與分析。其強大的多模態能力，使得Gemini在複雜場景下的應用成為可能。

優勢與特色

• 與Google搜尋深度整合，能夠提供使用者即時資訊支援。
• 多模態能力出眾，適用於多種複雜場景下的應用需求。
• Google的測試資料顯示，Gemini在影像生成任務中的精準率比GPT-4高出15%，彰顯了其在影像生成領域的強大實力。

3. MidJourney與Stable Diffusion

初代產品：MidJourney V1（2022）

MidJourney是一款基於擴散模型的圖像生成工具，以其獨特的藝術風格著稱。使用者可以透過簡單的文字提示，產生具有強烈藝術感的圖像。

迭代版本：MidJourney V5（2023）、Stable Diffusion XL（2023）

MidJourney V5在圖像細節和解析度方面實現了顯著提升，而Stable Diffusion XL則專注於開源和可定製性，為開發者提供了更多自由度和靈活性。

優勢與特色

• 藝術風格多樣，適合創意設計領域的應用需求。
• 開源版本便於開發者進行二次開發和優化。
• 使用者調查顯示，MidJourney產生的圖像在藝術性評分上比DALL·E高出20%，證明了其在藝術創作領域的獨特優勢。

4. Anthropic的Claude

初代產品：Claude 1（2022年）

Claude是Anthropic公司推出的對話式AI，能進行自然語言處理、程式碼產生等任務。它採用了創新的「Constitutional AI」方法，專注於提升AI的安全性和可控性。 Claude 1的設計初衷是為瞭解決生成式AI在應用中可能出現的濫用和誤用問題，確保AI的行為符合道德和倫理標準。

迭代版本：Claude 2（2023年）

Claude 2在情境理解能力方面實現了顯著提升，能夠支援更長的對話，更好地理解使用者的意圖和需求。除了繼續強化道德和倫理方面的表現，Claude 2的代碼生成能力也得到了進一步提升，為開發者提供了更強大和靈活的工具。

優勢與特色

• 強調安全性和倫理約束，適合企業級應用需求。
• 支援超長文字輸入和處理能力，適用於複雜對話場景。
• Anthropic的報告指出，Claude 2在安全性測試中的表現優於GPT-4，進一步證明了其在安全性和可控性方面的卓越表現。

1. 百度的文心一言（ERNIE Bot）

初代產品：文心一言、文心大模型4.0 （2023）

文心一言是百度推出的對話式AI，基於ERNIE 3.0模型建構。其強大的中文理解能力使其在市場上迅速脫穎而出。

迭代版本：文心大模型4.0 Turbo （2024）、接入DeepSeek-R1模型（2025）

隨著文心大模型4.0 Turbo發布，應答速度與檢索能力進一步提升。 2024年9月，文心一言更名為文小言，包括問問題、陪聊天、寫文章、畫圖片和下任務等五項核心場景能力。2025年2月，文小言與DeepSeek達成新合作，正式接入DeepSeek-R1模型。這項合作極大地增強了文小言拍照解題的能力，為使用者帶來了前所未有的解題體驗。

優勢與特色

• 中文理解能力強，適合本土市場需求。
• 與百度搜尋和雲端服務深度整合，提供一站式解決方案。
• 百度官方資料顯示，文心一言在中文問答任務中的精準率達到95%，彰顯了其在中文處理領域的領先地位。

2. 阿里巴巴的通義千問

初代產品：通義千問（2023年）

通義千問是阿里巴巴推出的多模態生成式AI。其強大的影像生成和視頻分析能力使其在電商、廣告等領域具有廣泛應用前景。

迭代版本：通義千問 2.5、視覺理解模型Qwen2.5-VL、專用程式碼模型qwen-coder-pl us、QwQ AI推理模型（2024）

2.5版模型的理解能力、邏輯推理、指令遵循、程式碼能力分別提升9%、16%、19%、10%。通義千問在2024年進行了多次重要的更新和升級，不僅推出了全新的版本和模型，還在多個方面進行了優化和提升。

優勢與特色

• 與阿里雲生態深度結合，提供無縫對接與整合服務。
• 適合企業級應用需求，能夠支援大規模資料處理與分析。
• 阿里雲的資料顯示，通義千問在電商場景中的影像生成精準率超過90%，為電商產業提供了強而有力的技術支援。

3. 騰訊的混元大模型

初代產品：混元大模型（2023年）

混元大模型是騰訊推出的多模態生成式AI。其強大的視頻生成和編輯能力使其在娛樂、媒體等領域具有廣闊應用前景。

迭代版本：“混元Turbo” （2024年）

參數規模擴展至兆級，採用混合專家模型結構，支援中英文雙語輸入與理解，具備多輪繪圖能力。相較於前代模型，騰訊混元Turbo性能有顯著提升，訓練效率提升108%，推理效率提升100%，推理成本降低50%，解碼速度提升20%，效果在多個基準測試上對標GPT-4，第三方測評居國內第一。

優勢與特色

• 與騰訊社交和內容生態結合緊密，能夠提供個性化的內容推薦和服務。
• 適合娛樂和媒體產業應用需求，能夠提升內容創作和分發效率。
• 騰訊的測試資料顯示，混元大模型在影片產生任務中的效率比競爭對手高出30%，進一步證明了其在影片處理領域的領先地位。

4. 科大訊飛的星火大模型

初代產品：星火大模型（2023年）

星火大模型是科大訊飛推出的語音和文字生成AI。其強大的語音生成能力使其在教育和語音助理等領域具有廣泛應用價值。

迭代版本：星火大模型 4.0（2024）

科大訊飛宣佈此模式是基於全國首個國產萬卡算力群「飛星一號」訓練而成。訊飛星火大模型V4.0在發佈時實現了七大核心能力的全面提升，並在復雜指令、複雜邏輯推理、空間推理、數學、基於邏輯關係的多模理解等方面有著顯著的提升。此外，該模型還支援長文字問答，並推出了「個人空間」功能，為使用者提供更個性化和趣味化的服務。

優勢與特色

• 語音生成能力強，能夠提供自然流暢的語音互動體驗。
• 支援多語言和多方言。
• 根據科大訊飛的資料，星火大模型在語音合成任務中的自然度評分達到4.5/5。

1. 從單模態到多模態：從單一到多元的飛躍

在早期，生成式人工智慧（AI）主要專注於單一模態的生成任務，如文字生成或影像生成。這種單模態生成雖然已經在某種程度上改變了我們的生活和工作方式，但其限制在於無法充分利用不同模態資訊之間的互補性。然而，隨著技術的不斷進步，生成式AI的進化路線正逐漸從單模態轉變為多模態。

在單模態文字生成方面，GPT系列模型（如GPT-3）經過大量文字資料的訓練，能夠產生連貫、富有邏輯性的文字內容。這些模型被廣泛應用於自然語言處理（NLP）任務，如對話系統、寫作助理等。而在圖像生成領域，生成對抗網絡（GANs ）和擴散模型（ Diffusion Models ）等技術的發展，使得生成的圖像在質量和多樣性上都取得了顯著進步。

然而，隨著應用場景的拓寬，人們開始意識到，將不同模態的資訊整合在一起，可以產生更豐富、更多維的內容。因此，多模態生成式AI應運而生。這種AI能夠同時處理文字、圖像、音頻等多種模態的資訊，並在生成過程中實現這些資訊的聯合生成。例如，透過訓練多模態模型，可以產生與文字描述相符的圖像，或產生與圖像內容一致的音訊。

這一趨勢的推動力來自於對複雜任務處理能力的需求，以及資料科學和機器學習領域的最新進展。透過利用大規模跨模態資料集進行訓練，生成式AI能夠學習到不同模態資訊之間的內在聯絡，從而在生成過程中實現跨模態的協同工作。未來，隨著多模態生成式AI技術的不斷髮展，我們可以期待更多融合不同模態資訊的創新應用。

2. 從通用到垂直：深耕細作，滿足特定產業需求

除了從單模態到多模態的轉變外，生成式AI的另一個重要進化趨勢是從通用模型向垂直領域發展。早期的生成式AI模型主要關注通用任務，如文字生成、圖像生成等，而現在的模型則開始深入醫療、法律、教育等垂直領域，以滿足特定行業的需求。

在醫療領域，生成式AI模型可以應用於醫學影像的產生和分析，幫助醫生更好地診斷疾病。例如，透過訓練模型產生逼真的醫學影像，醫生可以在虛擬環境中進行手術模擬，從而提高手術成功率。此外，生成式AI還可用於醫療文字的生成，如自動生成病歷報告、藥物說明書等，減輕醫護人員的工作負擔。

在法律領域，生成式AI模型可以應用於法律檔案的生成和審查。透過訓練模型理解法律文字的結構和內容，可以自動產生符合法律要求的合約、訴狀等檔案。同時，模型還可以對法律檔案進行審查，發現潛在的法律風險和漏洞，提高法律工作的效率和精準性。

在教育領域，生成式AI模型可以應用於個性化學習資源的生成與推薦。透過分析學生的學習情況和興趣偏好，模型可以產生符合學生需求的學習資料和練習題，從而提高學習效果。此外，模型還可以對學生的作業和考試答案進行自動批改和回饋，減輕教師的工作負擔。

這一趨勢的推動力來自於對垂直領域應用場景的深入理解，以及模型定製化和優化的需求。透過針對特定行業的數據和問題進行訓練和優化，生成式AI模型能夠更好地滿足特定領域的需求，推動行業的數字化和智慧化轉型。

3. 從封閉到開放：開源模式引領社區協作與創新

隨著生成式AI技術的不斷髮展，越來越多的公司選擇開源模型，以促進社區協作和創新。這種趨勢使得更多人能夠參與模型​​的開發和改進中來，推動了生成式AI技術的快速發展。

開源模型為社區提供了強大的工具庫和平台支援。透過開源模型，開發者可以輕鬆地獲取預訓練好的模型權重和代碼實現，並在此基礎上進行二次開發和優化。這不僅降低了開發成本和時間成本，還使得更多人能夠參與模型​​的改進和優化。

同時，開源模式也促進了社區協作和資源共享。透過開源平台，開發者可以分享自己的模型改進和優化經驗，與其他開發者進行交流和合作。這種協作和共享的精神推動了生成式AI技術的不斷進步和創新。

此外，開源模型還使得更多人能夠理解並應用生成式AI技術。透過開源模型，開發者可以將生成式AI技術應用於各種場景中，推動技術的普及和應用。這種廣泛的應用場景不僅為開發者提供了更多的機會和挑戰，也推動了生成式AI技術的不斷創新和發展。

4. 從生成到互動：從工具到助手的轉變

早期的生成式AI主要作為內容生成工具存在，缺乏與使用者的互動能力。然而，隨著技術的不斷進步和應用場景的不斷拓寬，生成式AI正逐漸從單純的內容生成工具發展為互動式助理。

現在的生成式AI模型已經具備了一定的上下文理解能力，能夠根據使用者的輸入和上下文資訊產生符合要求的回覆。這種情境理解能力使得生成式AI能夠更好地與使用者互動，並理解使用者的需求和意圖。

此外，生成式AI還可以透過使用者回饋進行個性化調整和優化。透過不斷與使用者互動和回饋，模型可以逐漸學習到使用者的偏好和習慣，從而提供更個性化的服務。例如，在對話系統中，模型可以根據使用者的對話內容和風格進行調整，產生更符合使用者期望的回應。

未來，隨著生成式AI技術的不斷髮展，我們可以期待更多具有互動能力的創新應用。這些應用不僅能產生高品質的內容，還能與使用者進行自然、流暢的互動，為使用者提供更智慧、便利的服務。

生成式人工智慧的快速發展為各行各業帶來了無限可能。隨著技術的進一步成熟，生成式AI可望在個人化內容生成、跨語言交流、創意產業革命等領域中取得突破。

1. 個性化內容生成

生成式AI透過分析和理解使用者的行為和偏好，可以為使用者提供高度客製化的內容體驗。例如，在媒體產業，生成式AI可以根據使用者的瀏覽歷史和興趣偏好產生個性化的新聞和娛樂內容。在教育領域，生成式AI可以根據學生的學習情況和興趣偏好產生個性化的學習資料和練習題。這種個性化的內容生成將為使用者帶來更符合其需求和期望的體驗。

2. 跨語言交流

生成式AI的跨語言生成能力將打破語言障礙，促進全球溝通。透過訓練多語言模型，生成式AI可以實現不同語言之間的無縫轉換和生成。這將使得人們可以更方便地進行跨語言交流，並促進全球範圍內的文化交流和合作。

3. 創意產業革命

生成式AI的發展將對藝術、設計和媒體等創意產業產生深遠影響。透過訓練模型學習和理解創意作品的結構和風格，生成式AI可以產生具有創意和多樣性的作品。例如，在藝術設計領域，生成式AI可以生成各種風格的畫作和圖案；在音樂創作領域，生成式AI可以產生符合特定風格和情感的音樂作品。這種創意性的生成將推動創意產業的創新和發展。

一、國外知名AI企業/組織的模型演進及佈局：

1. OpenAI

語言類：

• GPT（2018）：首個基於Transformer架構的生成式預訓練語言模型。
• GPT-2（2019）：在GPT基礎上增強了生成能力與文字連貫性。
• GPT-3（2020）：擁有1750億參數，顯著提升了語言理解和生成能力。
• GPT-4（2023）：進一步增強了多模態理解和生成能力，支援影像輸入和文字輸出。
• GPT-4o（2024）：GPT-4的優化版本，在效能或功能上有所增強。

視覺類：

• DALL-E（2021）：能夠根據文字描述產生高品質圖像的模型。
• CLIP（2021）：透過對比學習實現語言和圖像的關聯理解。
• DALL-E 3（2023）：在DALL-E基礎上增強了生成多樣性和品質。
• Sora（2024）：專注於高品質視頻生成的模型。

通用推理：

• o1（2024）：強調推理和規劃能力的一般模型。

代碼產生：

• o1-preview（2024）：o1系列中專注於程式碼產生的模型。

2. Google

語言類：

• BERT（2018）：基於雙向Transformer的預訓練語言模型。
• PaLM（2022）：擁有5,400億參數的大規模語言模式。
• PaLM 2（2023）：PaLM的升級版，效能提升。
• Gemini 2.0（2025）：在多語言或多工處理上有所增強。

視覺類：

• ViT（2020）：將Transformer應用於視覺任務的模型。

多模態：

• Imagen（2022）：能夠根據文字產生高品質圖像的模型。
• VideoPoet（2024）：專注於影片產生的模型。

生物醫學：

• AlphaFold（2021）：能夠預測蛋白質結構的模型。

代碼產生：

• AlphaCode（2022）：專注於程式設計任務的大型語言模型。

3. Meta（Facebook）

語言類：

• BART（2019）：基於序列到序列Transformer的預訓練模型。
• LLaMA（2023）：大規模自回歸語言模型。
• LLaMA 2（2024）：LLaMA的升級版，性能有所提升。

視覺類：

• DINO（2021）：自蒸餾視覺Transformer模型。
• Make-A-Video（2022）：根據文字產生影片的模型。
• Data2Vec（2022）：自監督學習框架，用於多種模態的資料表示學習。

多模態：

• BlenderBot 3（2022）：多模態對話模型。
• CM3leon（2023）：在多模態理解和生成上有所增強。

4. Microsoft

語言類：

• Turing-NLG（2020）：專注於自然語言生成的模式。
• Phi-2（2023）：在語言理解和生成上有所增強。

視覺類：

• BEiT（2021）：基於圖像塊Transformer的預訓練模型。

多模態：

• NUWA（2021）：多模態生成模型，支援文字、圖像和視頻生成。
• Kosmos-2（2023）：在多模態理解和生成上有所增強。

代碼產生：

• GitHub Copilot（2021）：基於GPT-3的程式碼產生工具，與OpenAI、GitHub合作開發。

5. DeepMind

強化學習：

• AlphaGo（2016）：圍棋領域的AI冠軍。
• AlphaZero（2017）：通用強化學習演算法，應用於多種棋類遊戲。

語言類：

• Gopher（2021）：大規模語言模型，在表現上有所突破。
• Chinchilla（2022）：專注於高效率訓練的模式。

數理邏輯：

• AlphaTensor（2022）：專注於數學推理和矩陣分解的模型。

多模態：

• Genie（2024）：生成式虛擬世界模型，支援多模態互動。

6. MidJourney

• 多模態：MidJourney V1-V4（2022）、MidJourney V5（2023）、MidJourney V6、V6.1（2024）：專注於多模態生成和理解的模型系列。

7. Stable Diffusion

• 多模態：Stable Diffusion V1、V2（2022）、Stable Diffusion XL（2023）：專注於高品質圖像和視頻生成的模型系列。

8. Anthropic:

• 多模態和程式碼產生：Claude 1（2022）、Claude 2、Claude 2.1（2023）：專注於多模態理解和程式碼生成的模型系列。

二、國內知名AI企業/組織的模型演進及佈局：

1. 百度

語言類：

• ERNIE-1.0（2019）：首代知識增強語義理解模型，突破傳統詞向量技術。
• ERNIE-2.0（2020）：引進持續學習機制，支援67項NLP任務。
• ERNIE-3.0（2021）：參數量達2,600億，中文理解能力產業領先。
• ERNIE-Titan（2023）：兆參數規模，支援千億級知識庫即時檢索。

視覺類：

• ERNIE-ViLG（2022）：首個中文多模態文生圖模型，支援藝術風格遷移。
• ViT-ERNIE（2023）：視覺Transformer架構，影像分類精準率超92%。

2. 智譜AI

語言類：

• GLM（2021）：通用語言模型框架，支援中英雙語預訓練。
• GLM-130B（2022）：開源1300億參數模型，中文評測超越GPT-3。
• ChatGLM（2023）：對話優化版本，支援千億級情境理解。
• ChatGLM 2（2024）：引進MoE架構，推理效率提升200%。

多模態：

• CogView（2021）：中文文生圖先驅模型，產生解析度512x512。
• CogVideo（2022）：支援文字到視頻生成，單視頻最長30秒。

3. 阿里巴巴

語言類：

• PLUG（2020）：中文首個百億級參數語言模式。
• 通義千問（2023）：多模態基礎模型，支援10+專業領域。

視覺類：

• M6-10B（2021）：視覺Transformer模型，電商影像辨識精準率98%。
• 通義萬相（2023）：文生圖模型，電商場景產生效率提升50%。

代碼產生：

• 通義靈碼（2023）：支援30+程式語言，程式碼產生精準率91%。

4. 騰訊

語言類：

• 混元大模型（2021）：首個千億級中文語言模型。
• 混元Turbo（2024）：兆參數MoE架構，訓練效率提升108%。

多模態：

• 混元文生圖（2023）：支援多輪繪圖互動，藝術風格庫超100種。
• 混元視頻生成（2024）：1080P視頻生成速度達30幀/秒。

代碼產生：

• 混元代碼助手（2023）：支援全端開發，程式碼補全精準率89%。

5. 科大訊飛

語言類：

• 星火大模型（2021）：首代語音增強語言模型。
• 星火4.0（2024）：基於"飛星一號"萬卡叢集訓練，邏輯推理能力提升40%。

多模態：

• 星火多模態（2023）：支援語音-圖像聯合理解，教育場景精準率95%。

6. DeepSeek

語言類：

• DeepSeek-V1（2023）、DeepSeek-V2（2024）、DeepSeek-V3（2025）：專注於語言理解和產生的模型系列。

多模態：

• DeepSeek-Multimodal（2025）：支援多模態理解和產生的模型。

數理邏輯：

• DeepSeek-Math（2025）：專注於數學推理的模型。

未來已來，您準備好了嗎？

生成式人工智慧的未來充滿了無限可能。從個人化內容生成到跨語言交流，再到創意產業革命，生成式AI正在深刻改變我們的生活和工作方式。

作為普通使用者或行業從業者，您是否準備好迎接這場技術革命了？您是否對生成式AI的未來充滿期待？歡迎在評論區留言分享您的看法和見解！ （數智化領航者）