众多国产大模型百花齐放究竟谁能夺得最后的桂冠？

2023年末，ChatGPT横空出世，以OpenAI为代表的生成式AILLM正式进入人们的视野，之后迅速在全世界掀起AI浪潮，这其中不乏国内的各个大厂。接下来介绍一些国产的LLM，各个公司的大模型个具特色，都标志着各个公司对ai的进一步探索。接下来将从常识，资讯，法律，语言，交流，编码等方面来测试生成式AI。

云雀大模型

字节跳动云雀大模型

作为互联网企业的龙头企业，字节跳动旗下有抖音，头条，火山视频等，在各个大厂相继推出LLM，字节也不甘示弱推出了云雀大模型,那么实际体验如何呢？

法律层面

提问一：听信谣言被诈骗8千元，我需要收集那些证据，并参考那些法律可以将诈骗着绳之以法

云雀大模型生成了三部分内容，（1）和问题相关的案例连接；（2）ai的回复具体内容；（3）相关问题的提问。可见内容还是很丰富的。

提问二：在一定语境下被认为一加一是大于二的，对此你怎么看

提问三：0度是冰，10是凉水，30左右是温水，60左右是烫水，大于90度就是开水了，那么直角90度也是开水，对吗

问了相对较绕的问题，云雀回答都十分出色，可见云雀还是很顶的。接下来是代码解释：

提问四：

有一段代码是截取的片段，你能猜猜功能是什么吗，如下:
func TestAddDesk_Run(t *testing.T) {
	ctx := context.Background()
	s := NewAddDeskService(ctx)
	// init req and assert value
	var i int8 = 1
	desk := &stage.Desk{}
	desk.Id = pointer.PointerI2I64(1)
	desk.CreateTime = pointer.PointerStr(formattime.Now())
	desk.DeskSize = pointer.PointerI2I64(4)
	desk.PeopleSize = pointer.PointerI2I64(6)
	desk.FloorId = pointer.PointerI2I64(2)
	desk.Status = &i
	resp, err := s.Run(desk)
	t.Logf("err: %v", err)
	t.Logf("resp: %v", resp)
}

这段代码是我写的一段go的单元测试，ai回答的丝毫不差。

提问五：

在使用spring boot在spring5就实现了全注解开发，那么配置类将代替配置文件，请列举配置类，Bean生产，家在配置文件，自动装配，控制器，web容器，跨域等相关注解，并拟草一个示例

// 配置类
@Configuration
@EnableAutoConfiguration
public class MyConfiguration {

    @Bean
    public MyService myService() {
        return new MyService();
    }
}

// 服务类
@Service
public class MyService {
    // 服务方法
    public String hello() {
        return "Hello, World!";
    }
}

// 控制器类
@RestController
public class MyController {

    @Autowired
    private MyService myService;

    @CrossOrigin(origins = "*")
    @GetMapping("/hello")
    public String hello() {
        return myService.hello();
    }
}

AI绘画：一位身穿白色衣服和黑色头发的女孩，高度详细，有深度感，动漫风格，丙烯画，超高清

到此为只能说强的一批。但是云雀目前只支持文字提问，相对来说云雀发布较晚，也是沉淀了许久。

总体来说，在提问方面有些内容云雀会提供相应的信息来源，以及后继提问，但是返回时间较久，能明显感觉到卡顿，在左侧任务栏有各种身成工具，可以随时切换，对话记录在一个绘画内，对于ai出图方面个人觉得不太理想。

同样的问题到其他大模型上呢？

讯飞星火

科大讯飞 讯飞星火大模型

提问一：

星火生成就相对常规，只有具体的回答，没有其余的东西，但是回答的相对精确，包括了被诈骗后需要做那些事请的流程和参考那些法律，甚至诉讼就出来了。

提问二和提问三如下：

对于提问四，代码解释，星火就显得比较仓促了

星火在代码解释上不是很详细，也没有拓展。

提问五：

对于提问五代码生成也是能够正常正确生成，在测试过程中可以明显的感觉到星火是要快很多的。

AI出图

虽然之出了一张，对比上楼，为只能说薪星火YYDS。

星火的插件功能在左侧任务栏的上方更换，界面简洁美观，响应

文心一言

百度文心一言

提问一：

提问二：

提问三和提问四，都相差不大。

对于提问五，文兴一言是生成最详细的，如下：

// 配置类  
@Configuration  
public class AppConfig {  
    // Bean定义  
    @Bean  
    public HelloService helloService() {  
        return new HelloServiceImpl();  
    }  
}  
  
// HelloService接口和实现类  
public interface HelloService {  
    String sayHello(String name);  
}  
  
@Service  
public class HelloServiceImpl implements HelloService {  
    @Override  
    public String sayHello(String name) {  
        return "Hello, " + name;  
    }  
}  
  
// 控制器类  
@RestController  
public class HelloController {  
    // 自动装配HelloService bean  
    private final HelloService helloService;  
      
    // 使用@Autowired进行自动装配  
    @Autowired  
    public HelloController(HelloService helloService) {  
        this.helloService = helloService;  
    }  
      
    // 处理GET请求的映射方法，返回字符串结果直接返回给客户端，不经过任何视图解析器处理，常用于返回简单的数据或者用于数据交互的REST API。  
    @GetMapping("/hello") // 处理HTTP GET请求到/hello的请求映射到hello()方法上执行。   
    public String hello() {   
        return helloService.sayHello("World");   
    }   
}

在代码生成文兴一言是最详细的，且附有注释，也有相应的高亮字体。

AI绘画

文兴一言插件在对话框的左上角，可以随时切换，相对之下文兴一言的代码能力较强，ai绘画能力一般。另外可以升级4大模型，这也是百度的一贯作风，迅速商业化，没会员就各种限制… 😐

千义通问

阿里千义通问

提问一：

对于法律的提问，千问应该是目前回答的较全的了，不仅写出了受害者需要保留那些证据，把法律依据列举出来。

提问二：

小编觉得千问的回答远胜前三位。

提问三：

提问四：

千问首先指出了这个语言是Go语言，解释了方法的功能，还有字段的解释，peoplesize小编是真的每想到能够解释出来，如下：

小编再定义时甚至还写了错别字，而千问却能够完全正确的预测出来，可谓比我还懂我呀。千问YYDS。

提问五：

这 😮 小编就不多说了，相形见绌，千问不仅会带出来，而且引用，份文件，以近似于开发的模式 列举了出来。这波千问远胜。

AI作画：

目前来说，小编觉得星火和千问ai作画，远胜其他。它们生成的图片的格式不一样，千问是webp格式，星火是jpg格式，webp大概81kb，jpg大概810kb，至于画质方面，恕小编看不出来，都很高。

这里吐槽一下，千问，星火在各个方面都是远胜某某文兴啥啥的，但却没有在千问和星火上找到任何充值入口。不详某某，免费版每法用，要会员才能用。这里小编不是抵制付费，而是嘲笑吃像太难看。

智谱清言

清华大学chatGLM大模型

提问一：

回答的目前是最全面的，但是没有列出法律依据。

提问二：

提问三：

提问四：

chatGLM对代码的解释是一行一行的，对片段的解释完全正确，这样的解释对程序员更友好。小编觉得，这点比千问好一些。

提问五：

AI出图：

ai出图chatGLM和云雀都是四张图片，这就尴尬了，小编觉得智谱清言完胜捏，智谱清言的出图是支持直接下载的，而且支持放大，其他的都不能放大和下载，都只能右键以保存网页的形式下载下来。

腾讯混元

腾讯混元大模型

提问一：

提问二与提问三：

提问四：

提问五：

在代码生成方面目前和千问并列第一。

AI作画：

啊这…

360智脑

360智脑

提问一：

提问二：

提问三：

提问四：


提问五：

AI绘图：

图片支持预览，不支持下载。

其他大模型

网易子曰

大模型应用

大模型内测中，用不了。应用不再本次测试范围。

北京大学ChatLaw

法律大模型，不再本次测试范围。

华为盘古大模型

需要申请没有通用，不再本次测试范围。

复旦大学moss

没有内侧码，没有测试。

知乎 ：知海图

未通用，没测试

总结

对比测试的所有大模型，所有测试问题都回答正确，没有答非所问的情况，对于提问一是法律问题或生活问题，所有大模型都提到了要点，千问，混元，360智脑列举了法律依据；
对于二、三都是文字层面，就回答完整性和实用性来说，千问和智谱不仅回答了问题还列出了事实依据和相关理论；提问四是代码解析能力，云雀和智谱都是一行一行解析的，非常详细，千问是统筹解析的，全用文字描述，其他大模型就非常简便了；提问五是AI绘图，能让小编感到惊艳只有星火，千问和智谱了，图片都在文章上读者可以参考。