基座模型研究｜概念、方法与企业实践

基座模型研究文章

从芯片、软件栈、模型适配、集群、功耗、供应与迁移成本比较 NVIDIA、AMD、昇腾、寒武纪、昆仑芯、壁仞和摩尔线程。

梳理 GPT、Claude、Gemini、Qwen、DeepSeek、ERNIE、混元、豆包、Kimi、MiniMax、GLM、Mistral 与 Grok，并给出企业多模型路由方法。

一份面向企业决策者的基座模型选型清单，覆盖任务评测、上下文、工具调用、部署、数据政策、成本和供应商锁定。

以大量文本和代码为主要训练数据，能够理解、生成和转换自然语言，并支持推理、结构化输出与工具调用的模型。

在大规模数据上训练、可以适配多种下游任务的通用模型，是大语言模型、多模态模型和企业智能体的重要能力基础。

在模型生成答案前，从企业知识库或外部数据源检索相关材料，并把证据作为上下文提供给模型的方法。

生成式模型输出看似合理、实际缺乏依据或与事实不符的内容，包括编造来源、数字、事件和因果关系。

根据任务类型、质量要求、延迟、成本、数据敏感度和可用性，将请求动态分配给不同模型的机制。