大家好，本次我们将对全网13款大语言模型进行全面测评，揭示哪款性能最为出色。

首先公布测评结果：综合能力最强的依然是GPT-4。除综合能力外，我们还测试了写作、数学、信息提取、编程等多项能力，这些将在后续视频中详细分析。

本期文章内容分为三部分：1．各模型的基本介绍

2．大语言模型的工作原理

3．详细的测评流程

我们先来了解这些模型。GPT-4由国外公司开发，该公司虽然不是大语言模型的开创者，但却是最早向公众开放使用的商业公司。其次是ClaudeOpus，同样来自国外公司，与ClaudeSonnet同属一家。官方宣称Opus性能更强，Sonnet稍弱。GPT-4与GPT-3.5也属于同一家公司。

为便于理解，部分模型名称我们进行了中译，同时保留了英文原名以避免歧义。国内公司的模型则直接使用中文名称。

文心一言4.0与文心一言3.5均为百度公司旗下产品。

讯飞星火，顾名思义，是讯飞的产品。智普AI则属于智普公司。360超级智脑由360开发。双子座精英版和双子座是谷歌的模型。此外，腾讯混元和通义千问也是两个独立的模型。这些模型的信息均可通过互联网查询，此处不再赘述。

接下来，我们简要探讨大语言模型的原理。许多人认为大语言模型非常神奇，甚至担忧其可能产生自我意识并取代人类。实际上，这种情况不太可能发生。让我们从数学函数的概念讲起。

以函数为例，给定任意输入，都能得到相应的输出。例如，当时，。这种对应关系称为函数。

大语言模型本质上是一个极其复杂的函数。其工作原理是：将输入文字转换为数字，经过这个复杂函数处理后，生成新的数字序列，再转换回文字输出。有人可能会问，文字如何转换为数字？以英文为例，可以用1代表A，2代表B，以此类推。中文虽字符众多，但理论上也可用数字编码表示，尽管实际应用中这种方法效果欠佳。

文字数字化后，这些数字被输入到一个极其复杂的函数中运算，最终结果再转换回文字。这就是大语言模型的全部工作流程。它没有自我意识，也不理解语言含义，仅仅是基于数学函数进行数字转换和计算。

人工智能无法取代人类，也不具备自主意识。有人可能会质疑量变是否会引起质变，但答案是否定的。因为其本质只是一个函数。例如，是一个简单函数，稍显复杂，则更为复杂。但无论函数多么复杂，都不会产生自主意识，也不可能取代人类。大语言模型同样如此，既不会产生意识，也不会对人类构成威胁。

接下来分析具体能力维度。本次测评主要考察了编程能力、逻辑能力、中文分析能力、数学能力、中文写作能力和英文写作能力。在众多模型中，GPT-4表现最为突出，其编程能力与ClaudeOpus、文心一言4.0并列满分。其他模型存在一定差距，其中通义千问、双子座精英版和360超级智脑表现较差，智普AI排名垫底，但在其他方面有所弥补。

需要说明的是，本次测评仅针对官网开放且存在价格差异的模型，目前展示的样本数量有限。

此外，还有一些未展示的内容，但均已进行测试。所谓官网开放，以文心一言为例，文心3.5和文心4.0均在官网开放使用。

我未购买普通会员，而是选择使用百度平台的文心4.0。普通会员存在使用限制，每月额度有限，用尽即止。因此，我更倾向于购买开发者平台，采用按量计费的方式。后续内容均可在该平台获取。

对于没有价格差异的模型，我没有进行测试。例如360智脑，它提供了多个对话角色，包括360智脑、埃隆·马斯克和超级智脑，这些功能都是免费的。由于没有价格差异，我选择了看起来功能较强的超级智脑进行测评。同理，智谱AI也是如此。

这是我之前的测评记录。该平台提供了多种模型，目前均免费开放使用。因此，我测试了官方宣称性能最强的GLM4模型。但部分模型如文心一言4.0，其具体评分标准如下。

文心一言3.5与其他模型存在价格差异，因此我对两者都进行了测评，以评估其性价比。

在逻辑能力方面，GPT-4表现最优，双子座Gemini次之，ClaudeOpus稍显逊色。

文本分析能力的排名较为特殊，文心一言在中文信息分析中表现最佳。由于缺乏合适的英文素材，本次仅测评中文分析能力。ClaudeOpus在此项表现良好，百度和通义千问也表现优异，但仅限于文本分析。GPT-4的表现尚可。

在普通数学能力测试中，各模型表现相当，并列第一。

中文写作能力方面，GPT-4意外夺冠，百度以0.5分之差紧随其后，其他模型表现明显落后，双子座Gemini仅得6.5分。评分采用百分比制，满分为15分，但具体分值并不重要，重在相对比较。

英文写作能力的差距更为显著。GPT-4领先，ClaudeOpus次之，双子座Gemini两个版本随后，讯飞星火和文心一言表现较差。

文心一言4.0的英文写作能力表现不佳，主要原因在于其生成内容多为中文。这一点我们后续会详细讨论，腾讯混元也存在类似情况。最后我们通过计算各项指标的平均值得出综合能力评分。

具体计算过程如下：首先评估代码能力，我们采用了一个长代码问题作为测试用例。

从这里开始内容较为繁琐，不感兴趣的读者可以跳过。

现在已过去13分钟。关于长代码部分，我就讲到这里，感兴趣的可以自行查看。这些题目中英混合，旨在测试模型的综合能力。对于GPT和Claude等模型，它们在中文和英文上的表现都非常出色。其他语言未进行测试，原因是我个人不熟悉这些语言，且大多数人可能同样如此。

接下来，我们不看长代码，先看一个有趣的逻辑问题——数字逻辑题。这个题目原本少了一个减5分项，现在看看调整后评分是否有变化。综合能力评分基本保持不变。有趣的是，减5分后，双子座的表现变为最差，这与其一贯表现相符。

数字逻辑题是一个猜数字游戏，来源于网络。题目中未标注的部分表示未扣分，已标注的则是扣分项。

这是一道来自搜狐网的题目。题目描述如下：

向甲、乙、丙三人各发一个正整数，三个数字之和为14。甲对乙和丙说：“你们的数字一定不相等。”乙对甲说：“我们俩的数字之差一定比丙的数字大。”而丙始终保持沉默。

需要注意的是，三人都非常聪明，只要能够推断出各自的数字，就会立即说出来。这道题的难点在于此。题目附有解析，但我没有复制过来。感兴趣的同学可以自行搜索查看。

我记得可以直接用这段话在百度上进行搜索。

可以通过搜索获取相关信息，此处不再赘述。

这个问题确实颇具难度，我经过长时间思考仍未得出答案。

只有GPT-4模型能够答对这个问题，但并非每次都能答对。其他模型经过多次测试，均未能答对，可见GPT-4的逻辑能力确实非常出色。

接下来我们分析长代码问题。这段代码本身并不复杂，难点在于其中一句存在歧义的语句。这种设计是为了模拟现实中的复杂问题，因为实际场景中不可能每句话都表述得非常清晰。虽然这句话的歧义并不严重，对人类而言理解起来毫无困难，但对AI来说却极具挑战性。例如“早上叫姐姐，晚上姐姐叫”这样的句子就存在明显歧义，人类可以轻松理解，但对AI的分析能力是很大考验。最终只有少数几个模型能够正确完成这个任务。

智谱AI和双子座Pro接近完成但最终失败。在后续的鸡汤逻辑和宴会逻辑测试中，大多数模型表现良好，但令人不解的是Claude居然无法正确回答如此简单的鸡汤逻辑问题，而许多小型模型反而能够答对。

古诗默写测试中，百度表现最佳，其他模型存在不同程度的错误。GPT-4也表现不错，仅错一处。Claude在这个环节完全无法作答，14行诗测试同样失败，显示出该模型仍存在明显缺陷。

以下是几道阅读题。

这些题目均选自历年语文考试真题，来源于网络。如需测试，可私信获取相关文件。

在阅读能力方面，讯飞星火等模型表现欠佳，主要原因是其处理长文本的能力有限。当文章超过1000至2000字时，这些模型往往无法正常工作，或者难以保持上下文的连贯性。以GPT-3.5为例，它在回答问题时经常无法完整回应，导致评分较低。

举例来说，假设我们需要进行超长文写作，根据现有资料撰写剧本。这些资料均来源于网络，内容较为冗长。多数模型仅能对文本进行简单总结，而无法准确记忆并执行“撰写剧本”的指令，这充分考验了模型的上下文记忆能力。

在测评中，360、质朴AI和双子座的表现相对较差。数学部分尤为有趣，但未纳入最终评分，因其难度过高。题目包括一道函数求导及极值问题，以及一道三角函数问题，均源自网络原题。这两道高考难度题目对多数人颇具挑战性，答案已附于文末。

第八号模型是讯飞火星和360智脑，它们碰巧答对了一个问题。然而，由于题目难度过高，我认为这次结果缺乏参考价值。后续重新提问时，它们的答案又出现了变化，因此我并未将此次结果纳入评分体系，并特别标注了红色标记。

此外，我还设置了一些编程题目，这些题目选自力扣平台，难度较高。但这也反映出一个现象：当前编程竞赛题目（如ICPC、ACM等）的实际意义有限。这类题目在网上都能找到现成答案，更像是测试记忆而非能力。

本次测评中，AI的表现进一步验证了我的观点。三个模型在编程题上均获得满分，且代码的时间复杂度和空间复杂度表现优异。这表明算法问题已无需人工解决。

最后，我还准备了两道英文超长写作题目。

首先是英文短文写作部分，基于之前的雅思考试题目，各模型表现均较为出色，因此未在此详细列出，均给予满分10分。

接下来是英文长文写作测评，我搜集了相关资料并设定为剧本创作任务。测评结果显示，各模型在此项表现差异显著。例如，百度4.0尽管被明确要求用英文回答，却仍使用中文回复，因此扣除全部12分。

GPT模型表现优异，剧本设计人物生动、情节合理且趣味性强。相比之下，多数模型仅简单概括文章内容，未能达到电影情节设计的要求，整体表现欠佳。其中百度4.0因语言不符成为最差案例。

最后进行总结。

若需处理中文内容，文心一言4.0是最佳选择，其信息提取能力尤为突出，适用于文章总结或要点归纳等任务。在中文写作方面，GPT-4表现更优，但文心一言同样出色。对于中文文本相关需求，文心一言4.0完全能够胜任，且其3.5版本与4.0版本差距显著，会员费用物有所值。相比之下，360和腾讯的模型表现欠佳。

在逻辑分析方面，无论是数学能力还是逻辑推理，GPT-4均为最强选择。若无法使用GPT-4，文心一言4.0是最佳替代方案。智普AI虽在逻辑能力上有所建树，但数学能力较弱，综合表现不及文心一言。

编程方面，文心一言表现卓越，完全不逊色于GPT和克劳德模型。至于英文写作，GPT-4仍为首选，若无法使用，讯飞星火是次优选择，但其处理长文本的能力有限。

文心一言4.0表现最差，因其总是提供中文回答，令人不甚满意。

接下来总结各模型是否值得开通会员：

-GPT-4现已免费，无需开通会员。

-克劳德的Opus与Sonnet版本在综合能力上存在显著差距，因此会员服务具有一定价值。

-文心一言与3.5版本差距较大，会员服务意义重大。文心一言可媲美克劳德巨著，而3.5版本则与克劳德十四行诗相当。

-GPT系列中3.5和4版本仍保持领先地位。

综合能力最强的当属文心一言4.0，使用最为便捷。若辅以讯飞星火处理英文文案，则完全够用。

至于智普AI等模型，无论中文、英文能力，还是算法、逻辑及数学表现均不尽如人意，不建议使用。

本次测评的价值显而易见。

这是智谱AI官方公布的模型能力展示。

该模型号称性能可比肩GPT-4，声称达到其90%的水平。然而，根据我的测评结果，它与GPT-4的实际差距相当显著。究其原因，问题出在测试数据集上。这些数据集说实话我此前闻所未闻，但为何被广泛采用作为评测标准呢？这本质上是一个系统性漏洞。

以学术论文为例：最初学者撰写论文是为了记录重要研究成果，但后来论文数量逐渐演变为衡量标准。于是人们无论有无实质贡献都开始大量产出论文，最终导致学术灌水现象。

同理，这些测试数据集本应用于评估模型性能，但部分企业却专门针对这些特定数据集进行优化。虽然模型在这些数据集上表现优异，但实际应用效果却不尽如人意，因为其优势仅限于特定测试场景。

可以说，这个系统基本涵盖了日常生活中常用的功能，如文案撰写，这已包含在中英文写作模块中。此外，编程、逻辑分析、数学等常见需求也都包含在内。有人可能会问，为何不包含生物、医药、法律等领域的内容？因为这些领域的核心本质仍是信息提取和分析，与阅读理解题的性质相同。

对于这个模型，不应将其视为人类，而要理解其知识储备是无限的，只是缺乏运用知识的能力。因此，询问金融问题与语文问题的效果是相同的。

一个有趣的现象是，某些模型如360超级智脑会出现抄袭答案的情况。这些抄袭答案的模型在测评中都被判为零分。抄袭答案表明模型对题目缺乏独立理解，若更换题目便无法解答。允许的做法是上网搜索后自行总结，或至少改变表述方式以证明理解。直接抄袭答案或拒绝回答的模型均被判为零分，因为这对实际应用毫无意义。

接下来，我们继续分析智谱AI的测评结果。

从测评能力来看，无论是中文还是英文，该模型的表现似乎都超越了GPT-4。然而，这一结论仅基于特定数据集。在实际应用层面，智谱AI的表现仍有较大提升空间。

无论是中文还是英文，其表现均不及GPT出色。以中文信息分析与提取能力为例，其水平远逊于GPT，甚至不及百度。中文写作能力同样不尽如人意。

他怎敢在此宣称能够超越GPT4？或许仅在某些对齐能力或特定任务上有所突破，但实际应用并无显著价值。本文章仅针对文本能力进行了测评。

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