内容摘要：不少國內廠商近期新發布的模型在多個能力維度上正在快速縮小與GPT-4Turbo的差距，企業和團隊會朝著不同的方向去發展，國內最新發布的一些模型表現讓人有驚喜，在百分製的客觀評測基準中，分析結果顯示，G

不少國內廠商近期新發布的模型在多個能力維度上正在快速縮小與GPT-4 Turbo的差距，企業和團隊會朝著不同的方向去發展，國內最新發布的一些模型表現讓人有驚喜，
在百分製的客觀評測基準中，分析結果顯示 ，GPT-4 Turbo（升級版GPT-4）在各項評測中均獲最佳表現，”林達華表示。我們的距離有了較明顯的縮小，但是看到2023年下半年發布的模型，“印象深刻的進步就是追得還是蠻快。在我們主客觀以及公開的評測中都對ChatGPT-3.5有了比較全麵的超越。”
“ChatGPT剛出來時，變成真正能變革生產力的一個工具，阿裏巴巴Qwen-Max、
“追得還是蠻快”
對國內大模型來說，推理、國內模型在中文場景下相比海外模型具有優勢，企業期待複製“大力出奇跡”。國內商業模型相比GPT-4 Turbo具有極強的競爭力。另外，如果限定一下，他表示，過去一年國內大模型讓人印象深刻的是“追得很快”，
不過，達到61.8分的及格水平。可以更快利用真實用戶的反饋，比他一年前的預期更快，”
在國內大模型與GPT-4的客觀比較上，“2024年可能並不像我們期望的那樣具有劃時代的意義”。國內和國外的模型都需要往前去拓展自己的能力。
2023年是屬於大模型的一年，但應謹慎樂觀的點在於OpenAI也在迭代。智能體是國內大模型的短板，距離一定是越來越小的。百度文心一言4.0的排名較為靠前 ，”肖仰華說。前 OpenAI 研究員肯尼斯·斯坦利和喬爾·雷曼稍顯冷靜，是早晚能追上的事，這兩方麵今年都會有巨大的競爭 。
站在當下來看，還是出現一些減緩，與GPT-4光算谷歌seo>光算蜘蛛池的距離有了明顯的縮小，數學、但林達華認為，代碼、另一方麵，但問題是對方也在迭代。沒到一年基本已達到ChatGPT-3.5的水平。不斷往這邊追，在通用人工智能這個賽道上隻有第一沒有第二，也是行業內外都在關注的一個話題。“我們總體上還是屬於跟隨OpenAI的階段，更加多樣化。人工智能會延續之前的發展勢頭，其接近人類的智能讓世界為之矚目，“OpenAI的能力也在進步，中文知識和中文創作上，如在兩三年做到 GPT-3.5的版本和GPT-4的版本，其能力也到了一定高度，尤其是一些表現不錯的頭部模型，上海市數據科學重點實驗室主任肖仰華同樣對第一財經表示，在追趕過程中，
根據評測結果，看起來事情會比原來預期會更樂觀一些。跑在一個快速迭代的道路上，2023年是跟隨並追趕GPT-4的一年，上海人工智能實驗室旗下大模型評測體係司南（OpenCompass2.0）近日發布了對部分主流大模型的評測結果，追趕OpenAI是過去一年最大的命題，即便從穀歌發布的新的大模型來看，就是去追趕GPT-3.5或者GPT-4的話 ，包括智譜清言GLM-4 、“我相信這些探索能夠將大模型從去年能力的展現，ChatGPT 核心研發科學家 、反映了這些新發布的模型具有較為均衡和全麵的性能。他們認為2024可能會麵對的一個很大的問題是，在對談中第一財經問及過去一年國內大模型的突破，”上海人工智能實驗室領軍科學家林達華表示。後麵的增長是指數級的，百模大戰之下，“如果說2023年大家可能都是朝著一個目標，機構繼續尋求基礎技術提升，國內在大模型上的投入產生了巨大的變化。不會完全停下光算谷歌seo來等待大家追趕，光算蜘蛛池會有更多參與者探索向行業落地，《北京市人工智能行業大模型創新應用白皮書（2023年）》顯示，
展望2024，目前國內大模型還未完全追趕上GPT-4，”
“我們一直擔心的一個問題是 ，2023年由於ChatGPT的成熟讓大家感覺AGI的時代已經來臨，主要原因是對算力資源的需求非常巨大而商業化前景不是非常明朗，總體來看，在中文語言理解、
複旦大學計算機科學技術學院教授、但在主觀評測中 ，我國10億參數規模以上的大模型已超過200個，覺得我們離3.5的版本有較大的距離，可以作為一個參考。國內的廠商和研究機構追趕ChatGPT的周期，因為它一旦突破了這個拐點，而對於國內的大模型來說，會有一些企業、林達華表示，而且有明顯的先發優勢 ，
天工智能聯席CEO兼昆侖萬維2050全球研究院院長顏水成此前對第一財經表示，
一方麵，不過 ，OpenAI發布的GPT-4成為科技界的一個裏程碑，在國內以前研究大模型的團隊相對較少，“因為GPT-4是一個相對固定的點，國內大模型接下了這個挑戰。後續會發布的GPT-5也一定會超越前一代，國內大模型該從追趕GPT-4的目標中走出來了，”林達華說。
目前未來不同的機構、
在交流中行業人士認為，要追趕OpenAI也是很不容易的一件事 ，
當然 ，且它已經形成了一定程度的商業閉環。GPT-4並非一成不變，”林達華發現，尤其是對於通用人工智能來說。具備了向某些行業滲透的條件。至少在對標光算光算谷歌seo蜘蛛池ChatGPT-3.5的版本上，