AI大模型已从技术概念深入产业落地，2025年更是迎来多模态与高效架构的爆发期。本文专为程序员及入门小白打造，不仅深度拆解DeepSeek、Qwen、GPT等8大主流模型的核心能力与落地优势，还同步梳理MoE架构、多模态等关键技术趋势，附上超实用的选型技巧。文末更有大模型从入门到实战的全套学习资源，帮你快速踩稳AI浪潮的风口
1、DeepSeek-R1
背景：
DeepSeek-R1是幻方量化旗下AI公司深度求索（DeepSeek）研发的推理模型。
特点：
1.采用强化学习进行后训练，旨在提升推理能力，擅长数学、代码和自然语言推理等复杂任务。
2.采用的大规模强化学习技术，仅需少量标注数据即可显著提升模型性能。模型完全开源，适配不同算力需求，进一步降低了AI应用门槛，赋能开源社区发展。
版本发展：
2、Qwen3（千问3）
背景：
Qwen3是阿里巴巴开源的新一代通义千问模型。
特点：
1.在架构上，Qwen3是中国国内首个**“混合推理模型”**，“快思考”与“慢思考”集成进同一个模型；在推理、指令遵循、工具调用、多语言能力等方面均大幅增强。
2.采用混合专家（Mo E）架构，包含2 个 MoE 模型和 6 个 dense 模型，部署成本大幅下降，显存占用仅为性能相近模型的三分之一。
版本发展：
3、豆包
背景：
豆包是字节跳动公司基于云雀模型开发的AI工具
特点：
1.提供聊天机器人、写作助手以及英语学习助手等功能；
2.支持语音通话、图片生成、视频生成等功能，相较于其他大模型智能体，豆包集成了最多的功能，具有更强的互动性。
版本发展：
4、GPT-4.1
背景：
GPT（Generative Pre-trained Transformer）是由美国 Open AI 公司开发的基于Transformer 架构的生成式预训练语言模型，实现了对传统 AI 的突破性革新，重新定义了人们对 “机器理解与生成语言” 的认知，也推动了整个行业的发展方向，成为人工智能领域的重要里程碑。如果说Deep Seek是国内人工智能发展的推动者，那么GPT当之无愧是世界人工智能发展的先驱。
特点：
1.GPT-4.1具备更强的多模态处理能力，拥有 100 万个 token 的上下文窗口，成本相较 GPT-4o 降低了 26%。
2.擅长编码、指令遵循和长上下文理解，适用于处理复杂任务。
3.多个体量的模型能适应更多使用场景。
版本发展：
5、Grok 3
背景：
Grok 3 是由埃隆・马斯克旗下人工智能公司 x-AI 于 2025 年 2 月 18 日发布的第三代旗舰级大模型。
特点：
1.Grok 3 基于孟菲斯超级集群（10 万 - 20 万块英伟达 H100 GPU）训练，算力是前代 Grok 2 的 10 倍，成本降低 26%。
2.支持思维链（Chain of Thought）推理能力和实时信息处理，支持文本、图像多模态交互，并配备 256K token 的长上下文窗口（约 200 页文本），可处理复杂逻辑任务。
3.某些模块表现非常突出，包括：
Think/Big Brain：调用额外算力进行深度推理，在 AIME 2025 数学竞赛中得分 52%，远超 GPT-4o；
多模态支持：图像生成质量媲美专业工具。
版本发展：
6、Gemini 2.5 Pro
背景：
Gemini 2.5 Pro 是谷歌 Deep Mind 于 2025 年 3 月推出的旗舰级多模态大模型，定位为全场景智能协作工具。
特点：
1.超大上下文窗口：支持 100 万 tokens（约 2000 页文本），可处理完整代码库、长篇文档及复杂对话历史。
2.多模态深度融合：原生集成文本分析、图像生成、音频识别及视频理解能力。
3.结构化推理能力：通过 Thinking 功能 展示完整推理链。
4.实时信息整合：深度接入 Google 搜索，生成带引用的报告。
5.成本优势：输入 Token 价格仅为 OpenAI o3 的 1/8，Claude 4 Opus 的 1/10，适合企业级应用。
版本发展：
7、Claude 3.7 Sonnet
背景：
Claude 3.7 Sonnet 是 Anthropic 公司于2025 年 2 月 24 日发布的第三代旗舰级大模型，定位为混合推理与编程领域的标杆产品。在软件开发生命周期全流程支持上达到行业领先水平。
特点：
该模型在编程、数学、复杂任务规划等领域表现突出，其核心技术突破在于首次实现单一模型内的双模态推理——用户可自由切换标准模式（快速响应）与扩展思考模式（结构化推理），并通过控制推理预算（token 限制）平衡速度与准确性。
版本发展：
8、Llama 4 Maverick
背景：
Llama 4 Maverick 是 Meta 于 2025 年 4 月 5 日 发布的多模态旗舰模型，定位为高效能开源智能协作工具。
特点：
其核心技术突破在于首次将混合专家（MoE）架构与原生多模态能力深度结合，支持文本与图像的协同处理，并在长上下文、编程推理等领域实现行业领先性能。
版本发展：
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。
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这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。
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