2025年7月AI大模型排行

1. GPT-4o（OpenAI）

• 开发者：OpenAI
• 参数规模：超过10万亿
• 特性：支持多模态输入（文本、图像、音频、视频），推理能力接近人类水平，在复杂逻辑和跨领域知识整合中表现突出。
• 应用场景：科研分析、跨行业决策支持、全媒体内容生成。
• 版本情况：可能存在不同微调版本，以适应不同领域的具体应用。

2. Gemini 2.0 Ultra（Google DeepMind）

• 开发者：谷歌
• 特性：原生多模态架构，支持100+语言实时互译，深度集成Google生态（搜索、办公套件），上下文窗口扩展至200万token。
• 应用场景：全球化企业协作、实时翻译、多模态搜索引擎优化。
• 版本情况：有Gemini 2.0 Ultra版本，可能还有轻量级或特定功能优化的版本。

3. Claude 3.5 - Sonnet（Anthropic）

• 开发者：Anthropic（谷歌投资）
• 特性：200K ~ 1M tokens上下文窗口，宪法AI架构确保合规性，医疗和法律领域表现卓越，商业化按需计费。
• 应用场景：法律文书分析、医疗诊断辅助、高安全性对话系统。
• 版本情况：有Claude 3.5 - Sonnet版本，之前还有Claude 2等版本。

4. PaLM 3（Google）

• 开发者：谷歌
• 特性：参数规模超万亿，专攻常识推理和数学编码，响应速度领先同类模型，支持4096 tokens上下文。
• 应用场景：教育领域自动解题、金融量化模型开发。
• 版本情况：基于PaLM系列发展到PaLM 3版本，可能会有不同的微调版。

5. LLaMA 3（Meta）

• 开发者：Meta
• 特性：开源700亿参数模型，推理速度提升200%，在开源社区中性能接近GPT-4，支持多语言优化。
• 应用场景：中小企业定制化AI解决方案、学术研究。
• 版本情况：基于LLaMA系列发展到LLaMA 3版本，社区可能会有基于其的二次开发版本。

6. Falcon 200B（阿联酋TII）

• 开发者：阿联酋技术创新研究所
• 特性：1800亿参数开源模型，数学推理和代码生成能力对标GPT-4，训练成本仅为同类模型的1/3。
• 应用场景：中东多语言服务、低成本AI基础设施搭建。
• 版本情况：目前以Falcon 200B版本为主，后续可能会有优化版本。

7. Cohere Command R（Cohere）

• 开发者：Cohere（前谷歌团队创立）
• 特性：专注企业级生成式AI，支持52B参数规模，提供定制化数据隐私保护方案。
• 应用场景：客户服务自动化、内部文档智能管理。
• 版本情况：持续迭代版本以满足企业级不同需求。

8. MPT 50B（MosaicML）

• 开发者：MosaicML
• 特性：开源模型，8K tokens上下文长度，训练成本行业最低，适合中小团队快速部署。
• 应用场景：初创公司MVP开发、教育机构实验平台。
• 版本情况：有MPT 50B版本，可能会根据不同应用场景推出优化版本。

9. DeepSeek-V3（深度求索）

• 开发者：深度求索
• 特性：参数规模6710亿，采用混合专家（MoE）架构，推理速度提升200%，在开源社区中性能接近GPT-4，支持多语言优化。
• 应用场景：中小企业定制化AI解决方案、学术研究。
• 版本情况：基于DeepSeek系列发展到DeepSeek-V3版本，社区可能会有基于其的二次开发版本。

10. Qwen 2.5-Max（阿里巴巴）

• 开发者：阿里巴巴
• 特性：参数规模720亿，采用混合专家（MoE）架构，数学推理和编码能力对标GPT-4，训练成本仅为同类模型的1/3。
• 应用场景：中东多语言服务、低成本AI基础设施搭建。
• 版本情况：目前以Qwen 2.5-Max版本为主，后续可能会有优化版本。