一个深耕采购供应链领域20多年的老司机，曾在GE、维谛技术、当纳利、药明康德、信达生物等全球知名企业担任高管，曾实操若干采购供应链降本增效项目（累计降本数十亿），深谙企业战略和管理、组织发展和领导力提升。目前all in “AI+行业/领域应用”，人社部AIGC教材副主编，微博认证“AI专家”，沃顿商学院校友，社科院AI经济学博士在读。

一晃一年多过去了，行业发生了很大的变化，国内大模型赛道像按下了快进键：

开源阵营里，DeepSeek 把 6710 亿参数的 MoE 模型直接扔进社区，Qwen2-72B、Baichuan2-13B 把 128K～192K 的上下文和函数调用能力一起打包，不到一台游戏本的价格就能跑起来，半年内 GitHub 上二次微调的项目数翻了六倍。

闭源玩家则把“搜索+推理”做成一键体验，让大模型从“能写”进化到“会想”。Kimi 把窗口推到 200 万字，智谱 GLM-4-Plus-Web、元宝实时 RAG 先搜后写，大模型可辅助科研写作、文献综述、实验设计、论文润色，甚至参与学术辩论。传统纯问答模型瞬间显得过时。

厂商的宣传口径也悄然换档，不再标榜“万能”，而是深耕垂直场景应用，于是法律、金融、教育、医疗等专业领域纷纷出现“专家级Agent”。

监管层面，生成式 AI 备案制 2024 年四季度落地，医疗、金融、新闻等强监管场景必须接入“双审双签”API，倒逼各家上线带红章的合规版 endpoint，行业从“比谁更大”正式进入“比谁更准、更合规”的深水区。

这篇更新一下国内10个主流AI大模型（文本生成类）。

1. DeepSeek（深度求索）

专注领域：代码生成与复杂推理、数学建模、科研辅助。

差异化优势：

• 在HumanEval、GSM8K、MATH等基准测试中超越GPT-4。
• 支持超长代码上下文理解（>10万行），能重构、注释、调试复杂项目。
• 提供“思维链推理模式”，逐步展示解题过程。

适用用户：科研人员、金融风控、AI开发者。

2. Kimi（月之暗面）

专注领域：超长文本处理 + 互联网信息整合 + 学术研究辅助。

差异化优势：

• 支持200万token上下文，可上传整本PDF、论文集、财报合集。
• 联网能力强大，可自动检索并整合最新学术论文、政策文件、行业报告。
• 新增“研究模式”：自动生成文献综述、研究缺口分析、参考文献格式化。

适用用户：研究生、咨询顾问、法律/金融从业者、政策/学术研究者。

3. 元宝（腾讯）

专注领域：办公提效 + 社交文案 + 微信生态整合 + 多角色协作

差异化优势：

• 深度打通微信/QQ/腾讯文档/企业微信：可直接在聊天中生成PPT、总结会议纪要、润色群通知。
• “微信风格”文案生成强：朋友圈、公众号、社群话术、私域转化文案极具“平台原生感”。
• 支持“多角色模拟”协作：如“模拟老板+财务+市场”共同评审预算方案。
• 文件处理能力强大：上传PDF/PPT/Word后，可提取重点、改写、生成汇报摘要。

适用用户：职场白领、微信运营者、中小企业主、行政/HR、私域流量操盘手。

4. 智谱清言（智谱AI）

专注领域：科研写作 + 多语言学术翻译 + 逻辑推理。

差异化优势：

• 与GLM-4大模型深度整合，支持中英日德法等12种语言互译且保留学术术语准确性。
• 推出“学术审稿助手”：可模拟审稿人提问、指出论文逻辑漏洞、建议补充实验。
• 支持构建“知识图谱问答”，适合复杂概念关联查询。

适用用户：高校教授、科研人员、国际期刊投稿者、智库研究员。

5. 豆包（字节跳动）

专注领域：短视频脚本 + 电商话术 + 用户增长文案 + A/B测试优化。

差异化优势：

深度整合抖音、今日头条、飞书等字节生态数据，文案“转化率导向”极强。

支持“爆款元素拆解”：输入竞品视频，自动分析其钩子结构、情绪节奏、转化点。

新增“智能AB测试文案生成器”：一键生成5组不同风格文案供投放测试。

适用用户：新媒体运营、电商团队、自媒体&短视频创作者、中小企业客服。

6. 通义千问（阿里云）

专注领域：企业级文档处理 + 商业分析报告 + 政务公文生成。

差异化优势：

与钉钉、阿里云百炼平台深度集成，支持企业知识库RAG（检索增强生成）。

擅长生成结构严谨的商业计划书、尽调报告、政府申报材料。

推出“合规审查模式”：自动检测文案中的法律风险、数据隐私问题。

适用用户：企业管理者、投行分析师、政府文秘、法务合规人员、咨询公司。

7. 文心一言（百度）

专注领域：中华文化内容生成 + 教育辅助 + 跨模态创作（文生图/视频脚本）。

差异化优势：

在古文、诗词、成语、历史典故方面知识库最全，可生成“文言文营销文案”。

教育场景强大：支持“知识点拆解+错题归因+个性化习题生成”。

与文心一格联动，可“先写故事脚本，再一键生成分镜图”。

适用用户：中小学教师、文化机构、国风品牌、影视编剧、家庭教育家长。

8. 讯飞星火（科大讯飞）

专注领域：语音交互文本优化 + 教育口语陪练 + 医疗文书生成。

差异化优势：

语音识别转文本准确率行业第一，特别擅长“口语转书面语”优化。

教育领域：支持中高考作文批改、英语口语AI陪练（带发音纠错）。

医疗场景：可将医生口述病历自动整理为结构化电子病历，符合卫健委规范。

适用用户：教师、学生、医生、医疗信息化厂商、语音产品经理。

9. MiniMax ABAB（MiniMax）

专注领域：多语言处理、复杂任务优化、差异化优势：

差异化优势：

高效的指令遵从能力，能够准确理解和执行复杂的用户指令。

支持多语言，使得跨语言交流更加便捷和自然。

利用Mixture of Experts (MoE)架构，实现对复杂任务的高效处理，尤其在需要高情商沟通的应用场景中表现突出，如聊天机器人、客户服务等。

适用用户：内容创作者（作家、编辑、市场营销）、企业用户、需要高情商沟通的应用场景如聊天机器人等。

10. 商汤日日新（商汤科技）

专注领域：计算机视觉、智能安防、自动驾驶、增强现实

差异化优势：

• 强大的计算机视觉技术，能够在图像识别、视频分析等方面提供领先的服务。
• 在智能安防领域有着广泛的应用，通过AI技术提升安全监控系统的智能化水平。
• 对自动驾驶的支持，包括环境感知、决策规划等关键技术环节，助力汽车行业向智能化转型。
• 提供增强现实解决方案，使用户体验更加丰富和互动性更强。

适用用户：安全监控公司、汽车制造商、游戏开发者和影视制作团队、教育机构

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。

一直在更新，更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了，有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】👇👇

01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生

2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）

70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！

02.大模型 AI 学习和面试资料

1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工

📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）

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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