在人工智能的舞台上，大型语言模型（LLMs）正在引领新的潮流。这些模型，以其庞大的规模和强大的学习能力，正在重塑我们与技术互动的方式。
同时，国内AI大模型也在逐渐兴起，其中也不乏一些仅仅为了追逐热点而匆忙上阵的。
那么国内的AI到底进展如何，大模型发展的关键因素又是什么呢？
今天我们就根据专业数据探讨一下，会附上国内外大模型的排行榜及完整清单。
大模型发展的主要因素
那么，是什么支撑着这些大模型的飞速发展呢？
高质量的数据集
首先，数据质量是基石。高质量的数据集是训练大模型的前提，它涵盖了从数据采集到标注和质量控制的全过程。
算法和模型的优化
其次，算法和模型的优化是提升大模型性能的关键。这需要不断的实验和调整，以确保模型在各种任务中都能表现出色。
算力资源
强大的计算资源，尤其是高性能计算资源，对于大模型的训练至关重要，如GPU和TPU等硬件支持。没有足够的算力，模型的训练和推理效率将大打折扣。
应用驱动
实际应用场景的需求，如机器翻译、智能问答、内容生成等，推动了语言模型向更高效、更准确的方向发展。
国内外大模型排行榜
国外OpenAI的GPT系列模型在性能和多种问题的处理上始终处于领先地位，尤其是GPT-4。同时，Claude 2、谷歌Gemini pro、Meta的Llama等大模型也在不断更新。
而在国内，AI大模型的发展呈现出蓬勃的态势。据统计，已有约200个大模型发布。
其中不乏字节跳动和百度这样的领军企业，他们凭借丰富且高质量的中文数据资源、专业的技术团队和强大的GPU资源，展现出了显著的技术优势。
同时，智谱和Moonshot等创业公司也以其独特的商业模式和融资能力崭露头角。
以下是国内外AI大模型完整榜单：
接下来是一份专业榜单，是基于中文可用的通用大模型的一个测评基准—SuperCLUE。
旨在全面评估这些模型在不同能力维度上的表现，特别是在处理中文任务时的效果。
综合评估来看，GPT 4-Turbo和GPT-4模型始终处在前列，不过不少国内AI大模型排名也在前十。