大模型生态发展分析( 23 页)

---

目录

1. 海外大模型形成一超多强格局，OpenAI 被加速追赶 ....... 5

1.1. Google Gemini：原生多模态且能力有望追平GPT-4 .... 5

1.2. 大模型Mixtral 通过专家混合结构提质增效 ...... 8

1.3. OpenAI 推出GPT-4V 并持续保持领先 .... 9

1.4. Claude3 震撼发布，能力略超GPT-4 ..... 10

1.5. Meta 持续打造开源生态，加购算力研发LLaMA3 .... 11

2. 国内大语言模型能力突破，逐步达到甚至超过GPT3.5 水平 .... 12

2.1. 智谱推出GLM4，能力超过CodeGeex2-6B ....... 12

2.2. 百度推出文心一言4.0 ..... 13

2.3. 讯飞正式发布星火大模型3.5，能力比肩GPT-4 ...... 14

2.4. 通义千问推出2.0 版本，能力赶超GPT 3.5 .... 15

2.5. Minimax 在国内推出MoE 模型abab6 ....... 15

2.6. 百川智能上线Baichuan3，中文、医疗能力表现优秀 .... 15

3. 多模态生成新技术不断突破，正处于技术突破的关键期 ....... 16

3.1. SORA 模型横空出世，视频生成模型的GPT3 时刻来临 ..... 16

3.2. pika 推出1.0，模型效果快速提升 ....... 16

3.3. Stability.ai 发布并开源Stable Video Diffusion 模型 ...... 17

3.4. Google 发布VideoPoet，基于LLM 的技术路径表现出亮眼的视频生成能力 .... 18

3.5. Midjourney 推出V6，大版本迭代带来更优异的图片生成能力 ....... 18

3.6. 微软推出针对数字人的大模型GAIA ..... 18

3.7. 阿里巴巴推出Animate Anyone，让图片动的更自然 ..... 19

4. 应用端OpenAI 正式推出GPT store，生态体系正式建立 ..... 20

5. 海外模型大厂算力需求持续增加，模型Scaling 趋势仍在继续 .... 20

6. 投资建议 ....... 22

7. 风险提示 ....... 23

图表目录

图1：Gemini 采用原生多模态的模型结构 ..... 5

图2：Gemini 可用来修订学生作业 ....... 5

图3：Gemini 模型有三种等级的参数 ...... 5

图4：Gemini 基准测试量化结果 ....... 6

图5：Gemini 模型结合了多种多模态能力 ..... 7

图6：Gemini 1.5 pro 拟人（humaneval）能力对比 ...... 7

图7：Gemini 1.5 pro 多模态能力对比 ..... 7

图8：混合专家层结构 ....... 8

图9：Mixtral 8*7B 标化测试结果 ....... 8

图10：LMSys 排行榜（2023 年12 月22 日） ..... 8

图11：Mixtral 8x7B、LLaMA2 测试结果对比 ....... 9

图12：Mixtral 8x7B 与LLaMA2、GPT-3.5 对比 ....... 9

图13：GPT-4V 输入、输出模式和应用场景 ..... 9

图14：Claude2.1 开放式Q&A 精度提升 ...... 10

图15：Claude2.1 减少长文本错误率 ..... 10

图16：Claude3 模型的部分测试结果超过GPT-4 ..... 11

图17：LLaMA1 与LLaMA2 模型家族的参数和性能等 ....... 11

图18：闭源模型基准测试对比结果 .... 11

图19：LLaMA2 软硬件投入 ....... 12

图20：GLM-4 基础能力和中文对齐能力 ..... 13

图21：智谱GLM Store .... 13

图22：百度“芯片+平台+模型+应用“4 层架构 ..... 13

图23：千帆AI 原生应用商店覆盖B 端5 大领域 ...... 13

图24：ERNIE 赋能文心产业级知识增强大模型 ..... 14

图25：ERNIE 效果对比 .... 14

图26：用于训练新一代星火大模型的“飞星一号”平台 ...... 14

图27：讯飞星火V3.5 七大能力提升 ...... 14

图28：讯飞大模型总开发者总数超35 万 .... 14

图29：星火开源-13B 上线 ..... 14

图30：通义千问2.0 主流评测结果 ..... 15

图31：通义大模型训练的8 大行业模型 ...... 15

图32：abab6 测评数据 ....... 15

图33：Baichuan 3 中英文、数学和代码评测...... 16

图34：Baichuan 3 对齐测试和医疗评测结果...... 16

图35：Sora 采用DM+Transformer 结构 ...... 16

图36：Sora 视频生成效果 ..... 16

图37：DreamPropeller 方法提升视频生成速度效果展示 ...... 17

图38：SVD 文本-视频生成、图片-视频生成和多视图合成案例 .... 17

图39：SVD 定量比较效果 ...... 17

图40：VideoPoet 能力概览 ....... 18

图41：VideoPoet 测评效果 ....... 18

图42：Midjourney V6 BETA 发布 .... 18

图43：Midjourney V6 用户分享 ...... 18

图44：GAIA 原理示意图 ..... 19

图45：GAIA 效果定性比较 .... 19

图46：Animate Anyone 模型结构....... 19

图47：Animate Anyone 模型效果....... 19

图48：Animate Anyone 时装视频合成测试结果 ....... 19

图49：Animate Anyone 舞蹈视频合成测试结果 ....... 19

图50：ChatGPT 自定义版本 ...... 20

图51：OpenAI GPT 商店 .... 20

图52：GPTs 覆盖领域和趋势榜（2024 年2 月5 日）.... 20

图53：GPTs 解锁费用 ...... 20

图54：Meta 2021 财年Q2 到2023 财年Q4 的资本性支出 ..... 21

图55：Microsoft 2021 财年Q2 到2023 财年Q2 的资本性支出 ..... 21

图56：Google 2021 财年Q2 到2023 财年Q4 的资本性支出 ..... 22

图57：Amazon 2021 财年Q2 到2023 财年Q4 的资本性支出 ....... 22

表1：GPT-4V 与Gemini 对比 ....... 10