2025年，大语言模型（LLMs）已成为人工智能领域的核心驱动力，深刻影响着全球科技发展。本报告结合产品经理体系《AI研创社内刊-7月》及以及互联网上的最新信息，对全球和国内领先的大语言模型进行全面分析，涵盖技术架构、性能优势、局限性以及创业团队的可访问性。同时，为初学者提供技术扫盲和实用工具介绍，帮助团队成员更好地理解和应用这些技术。
一、 创业团队战略布局
基于报告和网络信息的趋势，以下是AI创业团队的战略建议：
1. 算法层：专注“小而美”
- 避免正面竞争：开发通用大模型成本高昂，创业团队应避免与头部玩家（如OpenAI、阿里巴巴）直接竞争。
- 垂直领域微调：利用开源模型（如DeepSeek-R1、Qwen）结合行业数据，打造特定领域的专家模型（如金融风控、法律文书生成）。 - 示例：通过DeepSeek-R1微调，开发“最懂芯片设计的AI”，满足半导体行业的特定需求。
来自 产品经理体系 AI研创社
2. 应用层：以智能体为核心
- 解决真实痛点：深入行业，找到重复、低效但高价值的任务，开发智能体应用。
- 示例：开发一个营销智能体，输入目标人群和产品信息后，自动生成多平台推广方案并一键发布。
- 全球化机会：报告提到“出海总榜”，创业团队应设计支持多语言的全球化产品。
3. 算力层：灵活规划
- 初期：API优先：使用智谱、阿里云等提供的API快速验证产品，降低初始成本。
- 成长阶段：私有化部署：随着用户增长，部署微调后的开源模型（如DeepSeek-R1）以降低长期成本并保障数据安全。
- 国产算力：关注华为昇腾、海光DCU等国产AI芯片，利用政策支持（如“算力券”）优化成本。
二、 结论
2025年的大语言模型市场呈现出全球与国内模型并驾齐驱的格局。OpenAI的GPT-4o、Google的Gemini 2.5和Anthropic的Claude 4 Sonnet在通用任务和多模态能力上领先，而国内模型如DeepSeek-R1和Qwen2.5-Max在推理、成本效益和开源生态方面表现出色。创业团队应优先选择开源模型进行微调，聚焦垂直领域和智能体应用，同时利用国内政策支持降低算力成本。通过“站在巨人肩膀上”的策略，创业团队可在AI浪潮中找到独特的发展空间。
三、参考文献
- [Shakudo: Top 9 Large Language Models as of July 2025]
- [TechTarget: 27 of the best large language models in 2025]
- [LLM-Stats: LLM Leaderboard 2025]
- [Zapier: The best large language models (LLMs) in 2025]
- [Vellum.ai: LLM Leaderboard 2025]
- [TuringPost: China Opens Up AI: Top 5 Large Language Models to Know Now]
- [MERICS: Large Language Model Development in China Thrives]
- [SCMP: Baidu and Zhipu AI’s Large Language Models Top Chinese Generative AI Rankings]
- [OfficeChai: Top 10 Chinese AI Language Models in 2025]
- 产品经理体系《AI研创社内刊-7月》
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