譯者 | 涂承燁

審校 | 重樓

大語言模型（LLMs）是經過海量文本（有時包含其他數據）訓練的高級人工智能系統，能夠理解和生成類人語言。它們使用具有數十億參數的深度神經網絡架構（通常為Transformer架構），以連貫且具備上下文感知的方式預測和生成文本。如今的LLM不僅能進行對話、編寫代碼、分析圖像，還能通過訓練數據中學習到的模式完成更多復雜任務。

某些LLM尤其因突破AI能力邊界而脫穎而出：GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet、Gemini 2.0 Flash、Grok 3和DeepSeek R-1。它們各領風騷，優勢鮮明：從多模態理解、空前長度的上下文處理，到透明推理和開源創新。這些模型正在重塑我們與AI的互動方式，推動應用朝著更快、更智能、更全能的方向發展。

1.GPT-4o

GPT-4o是OpenAI于2024年中發布的GPT-4“全能”版本，作為新一代旗艦模型，具備跨多模態推理能力。“o”代表“omni”（全能），意味著單個模型即可支持文本、音頻、圖像甚至視頻輸入。該模型繼承了GPT-4的深厚語言能力，并通過實時多模態理解進一步提升。值得注意的是，GPT-4o在英語文本和代碼生成性能上與GPT-4 Turbo持平，同時顯著提升了速度與成本效率。其多語言能力也更強，非英語語言表現遠超前輩。

GPT-4o的最大創新之一是實時交互能力。得益于架構優化，它平均僅需約320毫秒即可響應語音查詢-接近人類對話反應時間。在文本生成中，每秒輸出約110個標記（token），速度比GPT-4 Turbo快約3倍。這種低延遲與超大上下文窗口（支持長達數萬個標記的提示和對話）的結合，使GPT-4o成為多任務處理的理想選擇。其多模態天賦還意味著它能描述圖像、語音對話，甚至在同一聊天中生成圖像。總體而言，GPT-4o是一個全能型AI系統-能看、能聽、能說，按需提供創意內容與復雜推理。

核心優勢：

多模態精通：接受任意組合的文本、圖像、音頻（甚至視頻）輸入，可輸出文本、語音或圖像，支持自然交互（如描述照片或語音對話）。

實時速度：針對延遲優化，語音響應約0.3秒，文本生成速度比GPT-4 Turbo快3倍，保障流暢對話與快速完成。

高容量：提供超大上下文窗口（部分配置支持12.8萬個標記），可處理長文檔或多輪對話而不丟失上下文。

成本效益：盡管能力先進，API使用成本比GPT-4 Turbo低50%，使尖端AI更易獲取。

全能多語言：擅長編程與推理任務，非英語語言流暢度顯著提升。

2.Claude 3.5 Sonnet

Claude 3.5 Sonnet是Anthropic于2024年中推出的Claude 3.5家族旗艦模型，在智能與效率上實現雙重飛躍。作為中端定位產品，它以更低成本、更快速度達成頂尖性能。在評估中，Claude 3.5 Sonnet在需要推理與知識的任務上甚至超越前代頂級模型Claude 3 “Opus”，且運行速度快兩倍。

其最引人注目的是配備20萬個標記的上下文窗口，可消化超長文本或對話（相當于數百頁內容）。Anthropic通過交付強大且實用的模型，有效抬升了行業標準。

除性能指標外，Claude 3.5 Sonnet在專業領域表現卓越：編程能力顯著提升，在內部編程挑戰中解決64%的問題（Claude 3 Opus為38%）-印證其對軟件開發與調試的實用性；集成先進視覺能力，如解讀圖表、PDF、圖形及圖像文字識別（OCR），在視覺基準測試中超越前代。

這些創新使Claude 3.5 Sonnet成為復雜、高上下文負載場景的理想選擇：例如消化整座知識庫的客服助手，或一鍵總結長篇報告與財務報表的分析工具。憑借自然擬人語氣與“有益無害”原則（符合Anthropic安全理念），Claude 3.5 Sonnet是通用與企業場景的全能可靠AI助手。

核心優勢：

均衡性能：在推理（如研究生級QA）與知識測試中達頂尖水平，媲美大模型但保持中端模型速度與成本。

高效快速：比Claude 3 Opus快2倍且成本更低，在交互場景中實現敏捷響應，提供高端智能而無速度妥協。

超大上下文：處理20萬標記上下文，支持分析超長文檔或維持長對話，適合一次性處理轉錄稿、書籍或日志。

編程與工具使用：編程任務表現出色，解決遠超前代的編碼問題，集成工具時可編寫、調試甚至執行代碼，成為得力編程助手。

視覺增強：解讀圖表、圖解等視覺數據，精準轉錄圖像文字，適用于物流、數據分析、寫作等圖文混合場景。

3.Gemini 2.0 Flash

Gemini 2.0 Flash是Google DeepMind于2025年初發布的旗艦代理型LLM，作為Gemini 2.0家族擴展的通用可用（GA）模型，專為大規模部署設計，提供低延遲與增強性能。其獨特性在于專注賦能AI代理-不僅能聊天，更能執行行動。原生支持工具調用能力，可在響應中內部使用API或工具（如運行代碼、查詢數據庫、瀏覽網頁），擅長自主編排多步驟任務。

此外，其創紀錄的100萬標記上下文窗口允許單次提示中納入近乎整本書或代碼庫，對需追蹤海量信息的研究分析或復雜規劃極具優勢。

雖當前優化以文本輸出為主，但Gemini 2.0 Flash已具備多模態基礎：原生接受文本、圖像、音頻輸入，Google計劃通過多模態API開放圖像與音頻輸出。本質上，它已能“看”和”聽”，即將“說”并生成圖像，在多模態領域與GPT-4o齊平。原始能力方面，Flash較前代Gemini 1.5有顯著提升，默認保持簡潔高效響應，開發者亦可按需要獲得詳細輸出。

核心優勢：

代理設計：為AI代理時代打造，原生調用工具（如API、代碼執行），不僅能回答問題，更能執行任務，對自主助手與工作流自動化至關重要。

巨型上下文：支持史無前例的100萬標記上下文，碾壓多數模型，可一次性考慮完整數據集或信息庫，對深度分析或超大規模輸入總結（如長日志/多文檔）價值顯著。

多模態輸入：接受文本、圖像、音頻輸入，支持復雜提示（如圖表+問題）以生成更知情響應。

低延遲高吞吐：專為速度設計，作為低延遲“主力”模型，流暢處理流式輸出與高標記生成率，是面向用戶的聊天或高負載API服務關鍵。

自適應溝通：默認簡潔回答以節省成本時間，亦可按需提供詳細解釋，靈活服務快速響應與深度咨詢場景。

4.Grok 3

Grok 3是埃隆·馬斯克旗下xAI于2025年初推出的第三代LLM，作為聊天機器人領域的激進競爭者，旨在對標OpenAI的GPT系列、Anthropic的Claude乃至新秀DeepSeek。其開發強調規模與快速迭代。現場演示中，馬斯克稱“Grok-3獨步天下”，宣稱其性能比Grok-2高一個數量級。底層上，xAI動用代號“Colossus”的超級計算機集群（據稱全球最大）-配備超10萬塊GPU（10萬+H100芯片）訓練Grok 3，巨額算力投入賦予其極高知識容量與推理能力。

該模型深度集成X平臺（原Twitter）：先向X Premium+訂閱者推出，現通過SuperGrok計劃登陸獨立應用與網站。與X的集成意味著Grok可獲取實時信息，甚至帶平臺個性-初期以諷刺幽默的回答風格獨樹一幟。

Grok 3的突出創新是透明化與高級推理。xAI推出“DeepSearch”功能，即分步推理模式：聊天機器人展示思維鏈并引用來源。另一創新是“大腦模式”，通過分配更多算力與時間處理復雜多步任務（如大規模數據分析或精密問題解決）。

Grok 3面向高端用戶與開發者，提供強大原生能力、開放互動（以回答廣泛問題著稱）及揭示推理過程的工具。

核心優勢：

超大規模：訓練算力預算空前（比前代高一個量級），使用超10萬塊NVIDIA GPU訓練，性能遠超Grok 2。

透明推理（DeepSearch）：提供展示推理步驟與來源引用的深度搜索模式，透明性助力信任與調試，罕見于多數LLM。

“大腦”模式：遇高度復雜問題時，可激活此模式分配額外算力分解任務，專為超越常規問答的多步問題解決與重型數據分析設計。

持續進化：xAI稱Grok幾乎每日隨新訓練數據改進，持續學習方法使模型快速填補知識缺口、適應最新信息。

X集成與實時知識：無縫集成X平臺獲取實時信息（適用于回答時事或趨勢問題），通過X服務部署用戶，對新聞、流行文化等依賴實時信息的查詢尤其便利。

5.DeepSeek R-1

DeepSeek R-1是中國AI初創公司深度求索（DeepSeek）2025年發布的開源LLM，以高性能與顛覆性、可及性引發國際關注。“R-1”表明其專注推理。值得注意的是，R-1在數學、編程與邏輯任務中的推理性能比肩頂尖專有模型（如OpenAI的推理專用“o1”模型）。震撼業界的是，DeepSeek以遠低于常規所需的資源實現此成就-依賴算法突破而非單純堆規模。其研究論文指出，R-1的能力源于“純強化學習”訓練方法（極少監督數據）。

這種訓練法的結果是R-1會“出聲思考”-答案常呈現思維鏈，讀似人類逐步解題過程。另一亮點是完全開源（MIT協議）：公開模型權重，供全球開發者免費使用、修改與微調。這種開放性結合強勁性能，催生了大量基于R-1架構的社區項目。經濟層面，R-1顯著降低先進AI成本，估計其單標記使用成本比市場領先模型低30倍。

DeepSeek R-1的理想場景包括重視透明度與可定制性的學術環境，及希望自托管AI方案以規避持續API成本的用戶。但需注意，其審核行為與隱私問題引發爭議。

核心優勢：

專注推理：專精邏輯推理，在復雜問題解決、數學應用題與編程挑戰中比肩頂尖模型，同時資源效率更高，有效縮小與西方旗艦模型差距。

新穎訓練法：使用純強化學習訓練推理能力，通過試錯自我改進，無需大量標注數據集。

“出聲思考”：常提供帶顯性思維鏈的答案，透明性助用戶追蹤邏輯、信任結果，適用于教育或調試場景。

完全開源：可下載模型本地運行或自托管，按需微調，開放性激發全球創新-R-1已成無數衍生模型與應用基石。

高性價比：通過算法優化與精簡算力預算，以典型低成本提供高端性能，使用成本比同類專有模型低20-30倍。

如何選擇LLM？

當今LLM以快速進化與專業化定義。

• GPT-4o是終極多面手-若需實時處理文本、視覺、語音的全能模型，其多功能與交互性為首選。
• Claude 3.5 Sonnet在效率與性能間找到甜蜜點，適合需超大上下文理解（如分析長文檔）且重視可靠性與低成本的企業與開發者。
• Gemini 2.0 Flash在規模與集成場景閃耀-巨型上下文與工具使用智能使其成為企業應用與構建復雜系統內AI代理的理想選擇。
• Grok 3吸引技術極客與研究者，提供實驗性功能（從查看AI推理到接入實時數據），適合愿接受平臺專屬演進模型的前沿用戶。
• DeepSeek R-1則具最廣泛社會影響：通過開源匹敵頂尖的模型，賦能全球社區以低成本采納創新AI，是學術界、初創企業及重視透明與定制用戶的完美選擇。

譯者介紹

涂承燁，51CTO社區編輯，省政府采購專家、省綜合性評標專家、公 E 采招標采購專家，獲得信息系統項目管理師、信息系統監理師、PMP，CSPM-2等認證，擁有15年以上的開發、項目管理、咨詢設計等經驗。對項目管理、前后端開發、微服務、架構設計、物聯網、大數據、咨詢設計等較為關注。

原文標題：Best Of5 Best Large Language Models (LLMs) in February 2025，作者：Alex McFarland