国产七大AI模型哪家强？DeepSeek、豆包、Kimi、智谱清言、通义千问深度解析！_哪个大模型做流程图识别比较好

全球AI竞赛激烈，国内AI领域也进入白热化阶段。

Kimi、智谱清言、通义千问、文心一言、豆包、天工AI、讯飞星火这七款模型，在长文本处理、多模态交互、行业应用等赛道各展所能，竞争激烈。

下面，我们来详细梳理它们的优势与不足，帮你找到最适合的AI助手。

七款大模型实力盘点

1、 Kimi（月之暗面）

长处

处理长文档能力极为出色，能支持长达20万字的文本。面对长篇学术著作、复杂法律条文和冗长项目报告，它都能精准梳理，通过强大的上下文理解能力，把握整体逻辑与细节，在文献解析和知识推理方面实力超群。

• 学术研究人员借助Kimi，可快速梳理海量文献，提炼关键信息，助力论文撰写与研究思路搭建；

• 法律从业者使用它，能在短时间内完成大量合同、法规的筛查，精准定位风险点。

不足

• 多模态功能有所欠缺，处理图片、音频等非文本信息时表现欠佳；

• 实时信息更新不够及时，难以满足对信息及时性要求高的场景；

• 在专业领域，术语库不够丰富，回答特定专业问题时精准度有待提高。

（图源：https://kimi.moonshot.cn/）

2、智谱清言（GLM）

长处

在代码生成与解释方面表现卓越，对编程学习者和开发者而言，是得力助手，能依据需求迅速生成高质量代码，并清晰阐释代码逻辑与功能。可高效解决各类数学难题和逻辑推理挑战。

支持中英双语无缝切换，在处理英文文献或进行跨语言交流时轻松应对。

在2024国际数学建模竞赛中，借助智谱清言辅助参赛的队伍，解题正确率达到了85%。

基于智谱AI自主研发的中英双语对话模型ChatGLM 4打造，经过万亿字符的文本与代码预训练，并采用有监督微调技术，已开放多模态生成能力，包括文生图、文生视频、图生视频等 。

不足

• 创意类任务表现较弱，生成内容可能缺乏创新性与想象力；

• 长对话场景中，偶尔会出现逻辑断层，影响对话流畅性与连贯性；

• 图像交互响应速度较慢，难以实现快速、流畅的图像相关交互体验。

（图源：https://chatglm.cn/）

3、通义千问（阿里云）

长处

针对电商场景深度优化，为电商从业者提供有力支持。

• 智能客服方面，能快速精准回答客户咨询，提升客户满意度；

• 直播话术生成和商品描述优化能力出色，可生成吸引人的直播话术和详实生动的商品描述，促进商品销售。多模态生成质量稳定，能高效整合文本、图像等多种信息。

依托阿里云生态优势，可与阿里生态内各类工具、平台无缝对接，拓展应用边界。2025年3月，阿里巴巴旗下通义千问大模型迎来重要升级，全新推出的“超级智能体”以深度思考能力和实时信息整合技术，重新定义了AI助手的边界 。

不足

• 学术类回答深度不足，面对复杂学术问题，难以给出深入、专业解答；

• 个性定制化功能有限，难以充分满足用户个性化需求；

• 在非电商领域，适配性有待提升。

（图源：https://tongyi.aliyun.com/）

4、文心一言（百度）

长处

中文语义理解准确率名列前茅，能精准把握中文语义、语法和语境，生成文本自然流畅，符合中文表达习惯。

支持文生图、图生文双通道，为用户提供丰富创意表达途径。接入百度搜索数据，可实时获取最新信息，为用户提供具有时效性的回答。

在新媒体运营、广告文案创作和短视频脚本撰写等创意领域作用显著，新媒体运营人员借助它可快速生成吸引人的标题、文案内容，提升文章阅读量和传播效果；

广告从业者使用它能创作出富有创意和感染力的广告文案。2024年Q1数据显示，超过60%的MCN机构使用文心一言辅助创作。

不足

• 长文本处理时易丢失细节，对篇幅长、内容复杂的文本，难以全面准确把握要点；

• 逻辑推理偶尔出现跳跃，不够严谨；

• 专业领域知识更新存在延迟，无法及时跟上行业最新发展动态。

（图源：https://yiyan.baidu.com/）

5、豆包（字节跳动）

长处

对短视频内容生成进行优化，可依据用户提供信息，快速生成适合短视频传播的文案、脚本等内容。

对青年群体语言风格适配度高，能用符合年轻人喜好的语言交流和创作，多轮对话中趣味性强，能与用户轻松愉快互动，是社交内容创作的好帮手。

在社交平台上，用户可借助豆包生成有趣的动态文案、评论回复等，提升社交互动质量，还能为用户提供个性化聊天陪伴，满足年轻人情感交流和娱乐需求。

不足

• 专业场景支撑薄弱，对专业性较强问题，回答不够准确深入；

• 知识库覆盖广度有限，面对冷门、生僻知识领域，无法提供有效帮助；

• 企业级功能尚不完善，服务企业用户方面有待提升。

（图源：https://doubao.com/）

6、天工AI（昆仑万维）

长处

多语言实时互译准确率高达98%，为跨国交流和合作提供便利；

跨文档信息整合能力突出，能快速从多个文档提取关键信息并有效整合分析；

支持复杂流程图生成，可将文本信息转化为直观清晰的流程图，便于理解和展示。

在跨境商务场景中，外贸公司利用天工AI可实现与国外客户顺畅沟通，实时翻译商务洽谈语言；

多语种内容创作方面，创作者借助它能快速完成不同语言版本内容创作。

不足

• 中文特色表达处理欠佳，对具有中国文化特色、方言特色的表达，理解和处理不够精准；

• 响应速度处于行业平均水平，在对速度要求高的场景中，可能无法满足需求；

• 创意发散性保守，生成内容创新性不足。

（图源：https://www.tiangong.cn/）

7、讯飞星火（科大讯飞）

长处

语音交互优势显著，响应速度小于0.8秒，实现快速、流畅语音对话；

方言识别准确率行业领先，常见方言和小众方言都能准确识别，拓展语音交互应用范围；

教育领域知识图谱完善，能为学生提供系统、全面知识讲解和学习辅助。在智能硬件交互场景中，搭载讯飞星火系统的智能音箱、智能耳机等设备，能为用户提供便捷语音控制和信息查询服务；

在线教育领域，被广泛应用于智能学习机、在线辅导平台等，帮助学生提高学习效率。

不足

• 文本生成多样性有待提升，生成文本有时较为单一；

• 复杂逻辑处理能力需加强，对逻辑关系复杂问题，解答不够清晰准确；

• 跨平台适配存在优化空间，以更好在不同设备和系统运行。

（图源：https://xinghuo.xfyun.cn/）

选择指南

各家模型优势各异

Kimi 长文处理一骑绝尘，通义千问稳坐电商 C 位，豆包凭 “懂梗” 圈粉 Z 世代…… 但这场 AI 竞赛远未落幕。

• 月之暗面正筹备 3D 模型生成功能，未来做创意设计、虚拟场景搭建或许都能找 Kimi；

• 百度文心接入 200 + 专业数据库后，学术科研、行业分析的回答将更 “硬核”；

• 讯飞星火 Q3 推出教育大模型，学生的作业辅导、老师的备课工具可能迎来大升级。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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