2025年全球开源大模型API：阿里通义千问、腾讯混元大模型、xAI Grok3

中国开源大模型品牌

1. 阿里巴巴（通义千问）

代表模型：Qwen3（千问3）系列、Qwen-Agent框架
特点：登顶全球开源模型榜单，涵盖语言、多模态、数学、代码等全领域，支持119种语言。阿里巴巴的通义千问系列在开源大模型领域表现卓越。其代表模型Qwen3（千问3）系列和Qwen – Agent框架备受瞩目。Qwen3系列登顶全球开源模型榜单，这一成就彰显了其在技术上的领先地位。该系列模型涵盖语言、多模态、数学、代码等全领域，展现出强大的通用性和综合性。在语言处理方面，它支持119种语言，能够满足不同国家和地区用户的需求，无论是文本生成、翻译还是问答系统，都能提供高质量的服务。

2. 智谱AI（ChatGLM）

代表模型：ChatGLM系列、CodeGeeX代码模型、CogVLM多模态模型
特点：智谱AI是最早布局中文开源生态的企业之一，其代表模型ChatGLM系列、CodeGeeX代码模型和CogVLM多模态模型在不同领域发挥着重要作用。ChatGLM系列在自然语言处理方面表现出色，能够进行高效的文本生成、对话交互等任务。它经过了大量中文语料的训练，对中文语言的理解和表达能力较强，为中文用户提供了更加友好和准确的服务。

3. 阶跃星辰

代表模型：Step-Video-T2V视频生成模型（300亿参数）、Step-Audio语音模型
特点：阶跃星辰与吉利汽车合作开源的模型具有独特的应用场景。其代表模型Step – Video – T2V视频生成模型（300亿参数）和Step – Audio语音模型在音视频生成方面表现突出。Step – Video – T2V能够生成高分辨率的视频，这在影视制作、广告宣传等领域具有广阔的应用前景。它可以根据用户输入的文本描述，自动生成具有创意和高质量的视频内容，大大缩短了视频制作的周期和成本。Step – Audio语音模型则可以生成自然对话音频，其声音效果逼真，情感表达丰富。在智能语音助手、有声读物等领域，Step – Audio可以为用户带来更加优质的听觉体验。

4. MiniMax

代表模型：MiniMax-Text-01（4560亿参数）、MiniMax-VL-01视觉多模态模型
特点：MiniMax的代表模型MiniMax – Text – 01（4560亿参数）和MiniMax – VL – 01视觉多模态模型以其强大的性能受到关注。该模型支持超长上下文（400万token），这意味着它在处理长篇文本时具有更大的优势。在知识问答、文档处理等场景中，MiniMax – Text – 01可以更好地理解上下文信息，提供更加准确和全面的答案。MiniMax – VL – 01视觉多模态模型则结合了视觉和语言信息，能够进行图像识别、图像生成等任务。

5. 腾讯混元

代表模型：混元3D生成大模型2.0
特点：腾讯的混元3D生成大模型2.0在3D资产生成领域具有独特的优势。该模型能够实现端到端的高质量3D资产生成，从模型设计到渲染输出，整个过程高效且自动化程度高。在消费电子领域，混元3D生成大模型2.0可以用于产品外观设计、虚拟试穿等场景，为消费者提供更加直观和个性化的购物体验。在专业领域，如游戏开发、工业设计等，该模型可以快速生成复杂的3D模型，提高生产效率和质量。

6. 零一万物

代表模型：Yi-34B、Yi-1.5-34B-Chat
特点：零一万物由李开复团队创立，其代表模型Yi – 34B和Yi – 1.5 – 34B – Chat在中文理解方面表现卓越，超越了GPT – 4。这一优势使得它们在中文信息处理、知识问答等领域具有很大的竞争力。在智能客服、智能写作等场景中，Yi – 34B和Yi – 1.5 – 34B – Chat可以更好地理解用户的需求，提供更加准确和贴心的服务。同时，该模型的开源生态也得到了广泛应用，吸引了众多开发者的参与和贡献。

7. 商汤科技

代表模型：LazyLLM开源Agent框架
特点：商汤科技的LazyLLM开源Agent框架以其模块化设计和高效拼接能力受到关注。该框架采用模块化的设计理念，将意图识别、知识库检索等功能拆分成独立的模块，开发者可以根据自己的需求快速拼接这些模块，构建出适应不同场景的智能应用。在智能客服、智能推荐等领域，LazyLLM开源Agent框架可以通过快速拼接意图识别和知识库检索模块，实现对用户问题的快速响应和准确解答。

8. DeepSeek

代表模型：DeepSeek-R1（660亿参数）及蒸馏小模型
特点：DeepSeek的代表模型DeepSeek – R1（660亿参数）及蒸馏小模型在数学和代码任务方面表现突出。该模型通过强化学习优化推理能力，能够更加准确地进行数学计算和代码生成。在科研领域，DeepSeek – R1可以帮助科研人员进行复杂的数学建模和数据分析，提高研究效率。在软件开发领域，蒸馏小模型可以在资源有限的设备上运行，为开发者提供轻量级的代码生成和辅助编程工具。这种大小模型结合的方式，既满足了不同场景的需求，又提高了模型的应用范围和效率。

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国际开源大模型品牌

1. Meta（Llama3.2）

代表模型：Llama3.2系列（8B/70B/405B）、MovieGen多模态模型
特点：Meta的Llama3.2系列（8B/70B/405B）和MovieGen多模态模型具有广泛的参数量覆盖和强大的多模态处理能力。Llama3.2系列不同参数量的模型可以满足不同用户的需求，从资源有限的设备到高性能的服务器，都能找到合适的模型。MovieGen多模态模型支持视频生成，这在影视制作、社交媒体等领域具有巨大的应用潜力。它可以根据用户输入的文本描述，自动生成具有情节和视觉效果的视频内容，为创作者提供了新的创作工具和思路。

2. Mistral AI

代表模型：Mixtral-8x22B
特点：Mistral AI的Mixtral – 8x22B采用混合专家模型架构，这种架构使得模型在推理过程中能够更加高效地利用计算资源。在处理大规模数据和复杂任务时，Mixtral – 8x22B可以快速给出准确的结果，提高了系统的响应速度和处理能力。在自然语言处理、图像识别等领域，Mixtral – 8x22B的高效推理能力使得它在实时交互和大规模数据处理场景中具有优势。

3. 微软（Phi-3-Medium-4K）

代表模型：Phi-3-Medium-4K（140亿参数）
特点：微软的Phi – 3 – Medium – 4K（140亿参数）以小参数高性能的特点受到关注。该模型适配轻量化场景，在资源有限的设备上也能高效运行。在移动设备、物联网设备等领域，Phi – 3 – Medium – 4K可以为用户提供智能语音助手、图像识别等服务，而不需要大量的计算资源。这种小参数高性能的模型也符合当前绿色计算和节能的发展趋势，为可持续发展做出了贡献。同时，微软的技术支持和生态系统也为Phi – 3 – Medium – 4K的推广和应用提供了保障。

4. xAI（Grok3 Beta）

代表模型：Grok3 Beta
特点：xAI的Grok3 Beta开源版本侧重生成硬件代码，并且支持理性推理。在硬件开发领域，Grok3 Beta可以帮助工程师快速生成硬件设计代码，提高开发效率。同时，其理性推理能力使得它在科学研究、工程设计等领域能够进行复杂的逻辑分析和决策。例如，在芯片设计中，Grok3 Beta可以根据设计要求生成优化的硬件代码，并通过理性推理对设计方案进行评估和改进。这种专注于特定领域的开源模型为相关行业的发展提供了有力的支持。

5. Stability AI

代表模型：StableAudio音频生成模型
特点：Stability AI的StableAudio音频生成模型支持文生音乐与音效合成。在音乐创作、影视制作等领域，StableAudio可以根据用户输入的文本描述生成具有不同风格和情感的音乐和音效。它为创作者提供了一种全新的创作方式，降低了音乐创作的门槛。例如，电影制作人可以根据剧情需要，使用StableAudio生成适合的背景音乐和音效，增强电影的感染力和沉浸感。同时，StableAudio的开源特性也吸引了众多音乐爱好者和开发者的参与，推动了音乐创作领域的创新和发展。

结论

本文介绍了2025年国内和国外的开源大模型品牌在不同领域展现出了各自的优势和特色。国内有通义千问、腾讯混元等多个模型，各有核心能力与应用场景，且不断更新迭代。国外Meta Llama、xAI Grok3等模型也各有特性，如多模态输入、大规模参数等。如果想查看各个AI大模型详细参数对比数据，可以点击查看幂简集成提供的大模型对比指标数据。