LLM Landscape：2025年大语言模型概览

本文主要对知名的大语言模型及其功能和理想化使用案例的进行精选和概述，帮助开发人员和团队为其特定需求选择合适的模型。

模型	描述	关键用例	标签
GPT-4o OpenAI	OpenAI 最先进的多模态模型，以比以前版本更低的成本提供更快的性能、改进的推理和更好的指令遵循。	- 写作协助 - 复杂的文档摘要 - 代码生成 - 多模态应用 - 实时对话	通用 多模态 高级推理 代码AI
Claude 3.5 Sonnet Anthropic	Anthropic 的一款功能强大的模型，具有强大的推理、编码和多模态能力，并且安全性更高，幻觉更少。	- 以安全为重点的应用程序 - 研究协助 - 高级推理任务 - 代码生成和分析 - 文档理解	安全对齐 多模态 推理 代码AI
Claude 3.7 Sonnet Anthropic	Anthropic 模型系列的最新版本，改进了指令处理、提高了清晰度、更好地生成代码，并扩展了上下文窗口。	- 更长的上下文任务 - 改进了编码场景 - 复杂的对话和问答 - 多语言支持	安全对齐 多模态 拓展的上下文 代码AI
Gemini 1.5 Pro Google	谷歌的高级多模态模型具有百万标记上下文窗口，擅长长语境理解和多模式推理。	- 复杂的推理和问题解决 - 高级代码生成与调试 - 复杂多模态分析 - 长上下文信息处理 - 高质量的创意生成	领先的 多模态 高级推理 代码AI 长上下文
Llama 3 Meta	Meta 最新的开放模型系列，与之前的版本相比，在推理、编码和指令遵循方面有了显著的改进。	- 自托管应用程序 - 定制聊天机器人 - 特定领域的微调 - 边缘/设备部署 - 研究应用	开源友好型 自自定义微调 自托管 对话式AI
DeepSeek DeepSeek AI	一个功能强大的开源模型系列，具有出色的编码能力和强大的多语言支持。	- 代码生成和分析 - 技术文档 - 自托管部署 - 研究应用 - 多语言任务	开源 代码专业 多语言 研究
Mistral Mistral AI	高效且强大的开源模型，具有良好的性能与尺寸比，并针对不同的使用案例提供专业版本。	- 高效部署 - 特定领域的应用 - 边缘计算 - 研究和实验	开源 高效 专业场景 面向企业
Falcon 180B TII	最大的开源LLM，具有宽松的许可协议，为研究和商业应用提供强大的性能。	- 企业应用 - 研究项目 - 商业部署 - 微调实验	开源 商业友好 大规模 研究
Yi 01.AI	开放双语（中英）模型系列，具备优秀的双语表现和针对不同任务的专用版本。	- 双语应用程序 - 自托管部署 - 研究项目 - 特定领域的微调	开源 双语 中英文 研究
Claude 3 Haiku Anthropic	轻量级、快速响应的模型，针对实时应用进行了优化，并保持了强大的推理能力。	- 实时应用 - 移动集成 - 成本敏感部署 - 高吞吐量服务	快速响应 性价比 实时 移动端友好
Qwen2.5 Alibaba Group	先进的多语言模型系列有多种尺寸（0.5B到72B），具有强大的指令遵循、长文本生成和结构化数据理解能力。	- 多语言应用程序（29+种语言） - 长上下文处理（128K个标记） - 结构化数据处理 - 角色扮演和agent实现 - JSON 和结构化输出生成	多语言 扩展上下文 结构数据 多尺寸
Palmyra-Med-70B Writer	专为医疗保健应用设计的生物医学模型，在生物医学基准测试中平均得分为 85.87%，超越了 GPT-4、Claude Opus 和 Gemini。	- 医疗保健内容生成 - 医学研究协助 - 临床笔记和电子健康记录分析 - 医疗实体识别 - 生物医学信息检索	健康保健 特定领域 生物医学 研究
Palmyra-Creative Writer	一个专门的122B参数模型，用于创意写作和内容生成，具有广泛的131K令牌上下文窗口，建立在Writer的Palmyra-X-004基础上。	- 叙事发展 - 创意写作和构想 - 营销文案生成 - 批判性思维与发散思维 - 挑战传统观点	创意写作 扩展上下文 想法生成 大规模
Phi-3-medium Microsoft	一款功能强大的小型语言模型（Small Language Model，SLM），性能可与大型模型媲美，并针对效率和设备场景进行了优化。提供不同上下文长度的版本。	- 设备端AI应用 - 高效的企业聊天机器人 - 资源受限的部署 - 其规模的强大推理能力 - 教育工具	SLM 高效 端侧 成本效益高

选择合适的模型

在选择语言模型时，请考虑以下关键因素：
关键选择标准

• 性能需求：能力和成本之间的平衡
• 部署限制：API与自托管的对比
• 许可和开放性：商业与开源要求
• 用例专业化：特定任务的要求
• 预算和可扩展性：基础设施和运行成本
• 上下文长度：模型一次可以处理的最大令牌数
• 多模态能力：处理图像、音频或视频的能力

推荐场景

以下是每个常见场景和推荐模型：

1. 企业聊天机器人与敏感数据
   最佳选择：Llama 3 Mistral DeepSeek（自托管）
   解释：在数据隐私和定制性至为重要时最为理想。
2. 创意内容生成
   最佳选择：Gemini 2.5 Pro Palmyra-Creative GPT-4o Claude 3.7 Sonnet
   解释：当质量和创造力是首要任务时
3. 代码生成和分析
   最佳选择：Gemini 2.5 Pro DeepSeek Claude 3.7 Sonnet GPT-4o
   解释：用于高质量的代码生成和分析。
4. 长文档分析
   最佳选择：Gemini 2.5 Pro Claude 3.7 Sonnet Anthropic Claude 3 Opus Qwen2.5
   解释：用于处理和分析非常长的文档。
5. 多语言应用程序
   最佳选择：Gemini 2.5 Pro Qwen2.5 Yi DeepSeek
   解释：适用于全球覆盖和语言多样性。
6. 实时和高效的应用程序
   最佳选择：Phi-3-medium Claude 3 Haiku Mistral Small GPT-4o
   解释：当速度、效率或设备部署是关键时。
7. 医疗保健和医学应用
   最佳选择：Palmyra-Med-70B Gemini 2.5 Pro GPT-4o Claude 3.7 Sonnet
   解释：用于专门的医疗内容、研究和临床应用。
8. 长篇叙事和创意项目
   最佳选择：Gemini 2.5 Pro Palmyra-Creative Claude 3.7 Sonnet
   解释：适用于复杂的叙述发展、营销活动以及需要连贯的长篇内容的创意项目。
9. 高效/本地设备场景
   最佳选择：Phi-3-medium Mistral Small Llama 3 (small variants)
   解释：适用于资源受限的环境或优先考虑低延迟和成本的应用程序。

结论

过去一年，大型语言模型的格局发生了巨大变化，显著改善了以下方面：

• 多模态能力（文本、图像、音频、视频）
• 上下文长度（从数千到数百万个令牌）
• 推理能力和事实准确性
• 开源模型的质量和可访问性
• 特定领域和任务的专业化模型
• 数十种语言的多语支持
• 医疗保健等行业的特定行业模型
• 高效的小型语言模型(SLMs)

关键要点
LLM Landscape现在提供了比以往更多的选择。像Gemini 2.5 Pro、GPT-4o和Claude 3.7 Sonnet这样的专有旗舰模型推动了性能的边界。开源选项如Llama 3、Mistral、DeepSeek和Qwen2.5提供强大的替代方案，具有部署灵活性。Palmyra-Med-70B和Palmyra-Creative等特定领域的模型在专业领域表现出色。此外，微软Phi-3系列等强大SLM的兴起为效率和设备应用提供了引人注目的选择。考虑因素包括多模态需求、上下文长度、响应速度、领域专业知识、部署约束和模型大小时，请根据您的用例选择合适的模型。

随着模型的不断进步，专有和开源选项之间的差距正在缩小，这为开发人员在实现AI功能时提供了更大的灵活性。Phi-3等高度能力SLM与Gemini 2.5 Pro等大规模旗舰模型的出现意味着开发者拥有更广泛的选择工具。像Palmyra-Med-70B这样的医疗保健专用模型以及Palmyra-Creative这样的创意写作专用模型表明领域特定训练如何在目标应用中取得卓越成果。最重要的因素仍然是一个模型如何服务于您的具体用例，平衡性能、成本、效率和部署要求。