3大AI语言大模型API基础参数、核心性能的区别：ChatGPT 4o、百度千帆 ERNIE 4.0、阿里通义千问 Max

在本次深度评测中，我们聚焦ERNIE 4.0、GPT-4o和通义千问Max三大模型的综合表现。采用结构化分析方法，从服务商核心优势、基础技术参数到实际性能测试三个维度展开对比。28个精选指标的客观呈现，将有效辅助您进行技术选型和采购决策。所有数据均来自官方渠道，确保评测结果的权威性和可靠性。

百度千帆

1.服务商优势

• 网站流量市场表现：UV达71.7M，PV达728.2M。
• 中国市场份额：占流量总份额的80.33%。
• SEMrush评分表现：网站评分高达95分，排名第534。

OpenAI

1.服务商优势

• 全天候客户服务支持：提供24小时在线服务。
• 优秀的市场表现：网站流量为462.0M，全球排名第112。

通义千问

1.服务商优势

• 广泛的市场影响力：中国用户占比达88.4%。
• 高流量表现：月均PV达9300万，UV达1260万。

ERNIE 4.0

ERNIE 4.0 是一款具有强大自然语言处理能力的大型语言模型。它采用多任务学习框架，能够同时处理多种自然语言处理任务，如文本分类、情感分析、问答系统等。此外，ERNIE 4.0 还通过引入知识图谱，增强了模型对知识的理解能力，提高了在特定领域的性能。它还支持多种语言，具有较好的跨语言能力，可以处理不同语言的自然语言处理任务。

gpt-4o

GPT-4o 是 OpenAI 开发的多模态大型语言模型，于 2024 年 5 月发布。它采用 Transformer 架构，支持文本、图像和音频输入输出。该模型具备强大的多模态融合能力，能处理多种任务，如图像生成、语音识别和文本生成。GPT-4o 的图像生成功能可生成逼真图像，支持多种风格转换。

通义千问 Max

通义千问-Max，即Qwen2.5-Max，是阿里云通义千问旗舰版模型，于2025年1月29日正式发布。该模型预训练数据超过20万亿tokens，在多项公开主流模型评测基准上录得高分，位列全球第七名，是非推理类的中国大模型冠军。它展现出极强劲的综合性能，特别是在数学和编程等单项能力上排名第一。

了解完各大厂商的市场表现后，是时候深入技术细节了。在接下来的章节中，我们将对ERNIE 4.0、GPT-4o和通义千问Max进行专业级的参数对比和性能测评，
包括

• 基础架构规格横向对比
• 实际运行效能测试数据

帮助您从技术层面把握各模型的真实实力

AI大模型多维度对比分析

1.基础参数对比

百度千帆具备较好的上下文和文档理解能力，支持流式输出和联网搜索，适合实时信息处理；OpenAI以支持多模态输入和最长的上下文长度为优势，适用于复杂多样的任务需求；通义千问在多模态支持和较长的上下文长度上表现突出，适合多媒体内容的综合分析。整体来看，各模型在输入多样性和上下文处理能力上各有优势，选择时应根据具体应用场景的需求进行权衡。

2.性能基准测试对比

数学推理能力 (GSM8K/MATH基准)

• ERNIE 4.0
  在中文数学推理任务中表现优异，C-Eval测试中数学子项得分77.78分。其知识增强架构特别适合符号计算和公式推导，但处理超长数学证明时受限于5K上下文窗口。
• GPT-4o
  数学综合能力略优于ERNIE 4.0，AIME竞赛测试得分49%。多模态输入能力可辅助几何问题求解，但中文数学术语理解稍弱。
• 通义千问Max
  LiveCodeBench数学测试超越DeepSeek-R1，支持1000万token超长上下文处理复杂数学问题。Qwen2.5-Max版本在动态数学模拟任务中表现突出。

科学推理能力 (MMLU/AGI Eval科学子集)

• ERNIE 4.0
  MMLU科学类测试得分83.54分，生物学和地球科学领域优势明显。集成百度搜索插件确保科学事实时效性。
• GPT-4o
  多模态科学理解能力强，GPQA博士级测试得分72%。视觉数据辅助实验设计分析，但专业领域深度弱于ERNIE。
• 通义千问Max
  AGI Eval科学推理得分72.62分，物理和化学领域表现均衡。Qwen-VL多模态模型可解析科学图表。

代码生成能力 (AGI Eval编程子集)

• ERNIE 4.0
  代码生成稳定性强，HumanEval测试通过率65.48%。支持128K上下文适合全栈开发，但复杂算法实现能力有限。
• GPT-4o
  代码补全流畅度最佳，但LiveCodeBench硬核测试仅34分。多语言注释生成能力强，适合国际化团队协作。
• 通义千问Max
  LiveCodeBench得分79.4%，QwQ推理模型在AIME编程测试中达DeepSeek-R1满血版水平。支持百万级token上下文处理大型项目。

多步骤推理能力 (AGI Eval/OctoTools测试)

• ERNIE 4.0
  逻辑推理得分65.48分，适合5步内的结构化推理。跨模态关联能力增强医疗诊断等场景的步骤连贯性。
• GPT-4o
  斯坦福OctoTools测试显示多步推理准确率被开源框架反超9.3%。"思维链搜索"功能可回溯推理过程。
• 通义千问Max
  Arena-Hard测试得分1332分，非推理类中国模型第一。Qwen-Plus模型支持38K思维链长度，优化长程依赖处理。

事实准确性 (C-Eval/MMLU事实核查)

• ERNIE 4.0
  中文事实核查全球领先，C-Eval测试11项全优。安全与价值观评分92.86分，企业级数据验证流程严格。
• GPT-4o
  多模态数据增强事实验证，但中文语境处理弱于ERNIE。时效性数据更新存在1-3个月延迟。
• 通义千问Max
  FlagEval测试中知识运用得分85.44分。金融云版本通过区块链技术保障数据溯源准确性。

• 中文场景首选：ERNIE 4.0（安全合规）> 通义千问Max（技术硬核）> GPT-4o（多模态）
• 技术开发者推荐：通义千问Max（代码/数学）> GPT-4o（协作生态）> ERNIE 4.0（企业集成）
• 最大差距领域：代码生成（通义千问Max领先GPT-4o 133%）
• 最小差距领域：中文事实核查（ERNIE 4.0仅领先通义千问Max 7.4%）

总结

上面重点对比了ERNIE 4.0、gpt-4o、通义千问 Max的服务商优势，基础参数，性能基准测试对比，若要查看其他2025国内AI大模型对比情况包括百度千帆，OpenAI，通义千问等主流供应商。请点此查看完整报告或可以自己选择期望的服务商制作比较报告