大模型排行榜：2025年精选对比与推荐

WPS海外版的大模型选型决策，本身就是一堂实战课。

金山办公全球业务副总经理张宁透露，2023年初公司宣布全面拥抱AI后，WPS海外版迅速锁定了两个落地场景：拼写检查和自动生成PPT。

方向和场景落定后，最关键的环节便是：选哪个大模型？

初期团队选择了一个在参数量、长文本处理等技术指标上堪称“顶配”的模型。结果并不理想——拼写检查常常“画蛇添足”，把无需修改的原文内容擅自改动。

随后，团队又逐一测试了市面上多款知名模型，每轮测试都投入了大量人力与时间。

转机出现在与亚马逊云科技中国区行业集群总经理沈涛的交流之后。

沈涛的观点直截了当：基础模型层出不穷，没有绝对的最好或最差，关键在于是否匹配具体业务场景。

亚马逊云科技正全力降低生成式AI的落地门槛，推出了全托管服务Amazon Bedrock。企业通过API即可调用从文本到图像的一系列强大基础模型，快速完成选型与部署，加速AI应用落地。

WPS海外版团队转而采用Amazon Bedrock，大模型的测试与选择效率大幅提升。

WPS Office的AI选型历程，折射出当下许多AI应用开发团队面临的典型困境。背后隐藏的是当前AI应用开发商在大模型选择上容易踩中的几个重大误区。

AI应用的大模型误区

当前AI应用开发热度不减，但海比研究院调查发现，许多团队在模型选型时容易掉入三个常见陷阱。

第一：过度关注排名与参数。谁的评测分数高、排名靠前，谁的参数量大、训练数据多、上下文窗口长、多模态能力强、版本新，就选谁。但WPS的经验表明，这样选出的模型往往与自身业务场景脱节，实际效果大打折扣。

第二：逐一对接大模型厂商。通过官方渠道挨个调用API、进行测试。这带来的代价是——成本高昂、周期漫长、人力消耗巨大。更致命的是，时间成本难以承受。

第三：被大模型的“不可能三角”困住。所谓不可能三角，即通用性、可靠性与经济性三者难以兼得。许多开发者面对这个看似无解的难题，陷入决策僵局。

海比研究院指出，这些误区的根源在于，不少AI应用开发者没有理清大模型选型的两个核心问题：

第一，评估大模型应从哪些维度进行综合考量？

第二，选择大模型的实施路径，是逐个厂商对接，还是通过MaaS平台一站式完成？

AI应用的大模型选择框架

大模型是战略性、基础性的数智化产品，选型必须全面权衡，不能只看参数或产品本身。

海比研究院在中国软件行业协会、清华大学、北京大学、国家应用软件产品质量监督检验检测中心等机构的支持下，推出了“数智产品六力选型框架”。该框架同样适用于大模型选型。

数智产品六力选型框架

资料来源：海比研究院

对于任何AI应用，选择大模型需要综合评估六大维度：品牌能力、产品能力、技术能力、服务能力、安全能力、价值能力。

品牌能力，考验的是大模型厂商的综合实力。最关键的是，厂商能否持续发展，长期陪伴业务成长。若选到中途破产或停止更新的大模型，对AI应用将是致命打击。当前国内“百模大战”，未来必有玩家淘汰，品牌选择的重要性不言而喻。

产品能力，关注大模型本身的契合度、性能与体验。不能唯技术论、唯排名论，必须匹配自身应用场景。排名领先的模型未必适合；每家厂商都有核心能力，往往与特定场景紧密绑定。例如WPS的拼写检查，某些技术惊艳的模型反而误判——文档中常有外语原文引用，原文可能存在语病，但模型却自作主张“修正”掉，这显然不合理。

技术能力，既要看大模型厂商在技术成熟度上能否保证稳定、可靠、支撑商业应用，也要看其对前沿技术的跟进能力，避免因技术迭代而被淘汰。

服务能力，重点考察大模型厂商在AI应用开发阶段能否提供深度技术支持。大模型与应用对接时，往往需要大量优化、精调等工作，缺乏厂商深度支持可能走很多弯路。

安全能力，关注数据保护。AI应用涉及开发者的数据资产和用户隐私，厂商必须严格保护。同时，合规要求日益提高，厂商的合规能力也需重视。

价值能力，包括标杆客户、目标客户匹配度以及投入产出比。每家厂商都有其目标客户群和成本结构。

AI应用开发者可借助这套“六力”框架对候选模型进行深度比较。各维度权重可根据实际情况灵活调整。例如，若当前最看重产品快速落地，可将产品能力权重放大，重点考察模型与场景的匹配度。

AI应用的大模型选择路径

除了选什么模型，怎么选同样是关键问题。

海比研究院调查发现，目前主要有两条路径：一是直接对接主流大模型厂商，逐个测试评估后决策；二是通过MaaS平台，例如亚马逊云科技的Amazon Bedrock，一站式完成测试与评估。

从当前阶段看，MaaS平台是更优选择。

其优势在于，能有效化解大模型选型的三大挑战：如何快速部署生成式AI？如何降低技术应用门槛？如何确保数据隐私与安全性？

更重要的是，这条路径能为AI应用开发商大幅节省选型成本，尤其是时间成本。现阶段的MaaS服务基本覆盖市场主流大模型，无需逐个对接；平台提供便捷API接口，支持快速切换和测试；同时提供精调、工程化等一系列服务，这些都能帮助开发者大大降低时间投入。

来源：互联网