目前市面上能力最强的AI模型是哪家的

Llama 3.1是迄今为止最大版本，其在推理、数学、多语言和长上下文任务中能够与GPT-4相抗衡。这标志首次开放模型缩小与专有前沿的差距。上图为人们关于Llama 3.1 405B与GPT,Claude的评估，win:胜Tie:平Loss：输借助AlphaGeometry，符号推理引擎得以拯救谷歌DeepMind与纽约大学团队使用符号引擎生成了数百万条合成定理和证明，利用这些数据从零开始训练了一个语言模型。AlphaGeometry在语言模型提出新构造，与符号引擎执行推理交替进行，直至找到解决方案。令人印象深刻的是，AlphaGeometry在奥林匹克级几何问题基准测试中解决了30题中的25题，接近人类国际数学奥林匹克金牌得主的表现。第二好的AI表现仅得10分。它还展示了泛化能力——例如，发现2004年国际数学奥林匹克问题中的一个具体细节对于证明并非必要“尽管受到制裁，中国LLMs在排行榜上风头正劲”由DeepSeek、零一万物、知谱AI和阿里巴巴开发的模型在LMSYS排行榜上取得了优异的成绩，尤其在数学和编程方面表现尤为出色。中国的最强模型与美国生产的第二强前沿模型竞争，同时在某些子任务上挑战了SOTA。中国模型更能优先考虑计算效率，以弥补GPU访问的限制，并学会比美国同行更有效地利用资源。中国模型各有优势。例如，DeepSeek在推理过程中通过多头隐式注意力减少内存需求，并且改进了MoE架构。同时，零一万物更加关注数据集的建设而不是建筑创新。由于在像Common Crawl这样的流行存储库中相对缺乏数据，因此它更加关注建立强大的中文数据集来弥补不足。

OpenAI今年为我们带来了两个最佳AI模型，并将它们打包成一个无与伦比的聊天机器人，很难被超越。不过，别只看到树木而忽略了森林。大模型在各个方面都取得了进步，为我们带来的AI能力是大多数人在一年前无法想象的。我们可以用一点文本生成整个网站、演示文稿和头像。我们可以创造出任何我们想象的图像。明年这个类别会有什么？更多的生成式AI？「大型行为模型」？生成式口语语言模型？AGI？GPT-4（免费可用）——与人类水平相当的LLM：GPT-4是OpenAI在深度学习规模扩大方面的最新里程碑。GPT-4是一个大型多模态模型（接受图像和文本输入，输出文本），在各种专业和学术基准测试中表现出与人类相当的水平。Midjourney v5（免费）——令人惊叹的逼真AI图像-以及五指手：Midjourney V5模型是最新、最先进的模型，具有极高的一致性，擅长以更高分辨率解释自然语言prompt，并支持像使用tile这样的重复图案等高级功能。DALL·E 3（免费可用）——轻松将想法转化为极其精准的图像：现代文本到图像系统往往会忽略单词或描述，迫使用户学习提示工程。DALL·E 3代表了我们生成完全符合文本的图像能力的一大飞跃。Mistral 7B（免费）——迄今为止最优秀的70亿参数模型，Apache 2.0：Mistral 7B是一个具有73亿参数的模型，它：•在所有基准测试上超越了Llama 2 13B•在许多基准测试上超越了Llama 1 34B•在代码任务上接近CodeLlama 7B的性能，同时在英语任务上表现良好

用户在形成一些使用习惯后，可能会发现，如果引入内嵌的AI技术，他们的体验会变得更加理想。我觉得，这种技术在文字理解方面，可能会比大多数现有技术要好。这是有道理的。比如一个绘图软件或AI，要想绘制出优秀的作品，首先需要对图像有深刻理解。那么，谁拥有最好的语言模型呢？目前看来，是OpenAI和它的GPT-4模型。因为图像生成（无论是text to image还是text to video）的核心质量，实际上是由文本控制的。去掉图片，只用文字表达，其实要求的模型复杂度会小很多，因为人类对图像的容错率相对较高。但如果一句话语法或逻辑错误，我们很容易察觉。我们的大脑在处理视觉信息时可以进行一定程度的“脑补”，但对于语言，这种补偿是有限的。所以，对于我们这些普通人来说，文字的准确性仍然非常重要。