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根据2025年最新的评测数据和行业分析，以下是国内AI大模型的综合排名及关键信息（基于2025年1月至2月发布的权威榜单）：

2025年国内AI大模型前十排行榜 148

1. DeepSeek-R1（深度求索）
   • 特点：6850亿参数，混合专家架构（MoE），在MMLU（多学科语言理解）评测中以90.8%的得分领先，成本仅为GPT-4o的三分之一，支持透明推理链和数学证明任务。
   • 优势：理科能力突出，高性价比，部分开源以吸引开发者2810。
2. Qwen2.5-Max（阿里巴巴）
   • 特点：3250亿参数，20万亿token训练数据，支持32种编程语言，在代码生成任务中表现优异（LiveBench挑战解决率89%）。
   • 优势：长上下文处理（200k token窗口）和视频生成能力，集成阿里云生态2810。
3. Doubao-1.5-Pro（字节跳动）
   • 特点：3000亿参数，处理速度达12,000 token/秒，价格比GPT-4低50倍，支持行业定制化。
   • 优势：性价比极高，无缝接入抖音API，适合高频次商业应用28。
4. DeepSeek-V3（深度求索）
   • 特点：总分68.3（SuperCLUE榜单），理科72.0分，文科78.2分，API服务为主。
   • 优势：综合能力均衡，理科接近OpenAI，文科超越多数国际模型14。
5. SenseChat 5.5-latest（商汤科技）
   • 特点：总分68.3（与DeepSeek-V3并列），文科得分81.8分，自然语言生成能力突出。
   • 优势：在医疗影像和工业检测中表现优异，支持多模态任务14。
6. Kimi k1.5（月之暗面）
   • 特点：5000亿参数密集架构，MMLU得分87.4%，支持48种语言，合同条款提取准确率98.7%。
   • 优势：低能耗（比行业平均低40%），适合法律和金融分析2810。
7. MiniMax-Text-01（MiniMax）
   • 特点：4560亿参数，400万token上下文窗口，学术引用检查准确率99.1%。
   • 优势：低延迟（API响应<300ms），适用于实时信息处理28。
8. GLM-4（智谱AI）
   • 特点：1300亿参数，中文任务性能媲美GPT-4，能耗降低80%，支持消费级GPU部署。
   • 优势：轻量级设计，专注中文处理，适合私有化部署28。
9. 360zhinao2-o1（360）
   • 特点：总分67.4（SuperCLUE），理科72.1分，文科78.7分，API服务为主。
   • 优势：安全领域优化，适合开发者市场14。
10. Hunyuan-Turbo（腾讯）
    • 特点：3890亿参数，文科得分80.6分，多模态内容理解能力突出。
    • 优势：腾讯生态整合，文案生成和广告优化表现优异89。

关键趋势与对比分析 139

1. 技术突破：中国模型在高难度任务（如数学推理）上仍与OpenAI有差距（如DeepSeek-V3的Hard评分54.8 vs. OpenAI的76.7）14。
2. 开源与商业化：阿里Qwen系列和深度求索通过全面开源推动开发者生态，而字节跳动和商汤更侧重商业场景优化38。
3. 应用场景：医疗（MiniMax）、教育（文心一言）、法律（Kimi）等领域成为国产模型落地重点9。

如需查看完整榜单或细分领域排名（如编程、多模态），可参考SuperCLUE榜单或机器之心评测。

国内AI大模型前10排行榜（2024年）