译者 | 涂承烨
审校 | 重楼
大语言模型（LLMs）是经过海量文本（有时包含其他数据）训练的高级人工智能系统，能够理解和生成类人语言。它们使用具有数十亿参数的深度神经网络架构（通常为Transformer架构），以连贯且具备上下文感知的方式预测和生成文本。如今的LLM不仅能进行对话、编写代码、分析图像，还能通过训练数据中学习到的模式完成更多复杂任务。
某些LLM尤其因突破AI能力边界而脱颖而出：GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet、Gemini 2.0 Flash、Grok 3和DeepSeek R-1。它们各领风骚，优势鲜明：从多模态理解、空前长度的上下文处理，到透明推理和开源创新。这些模型正在重塑我们与AI的互动方式，推动应用朝着更快、更智能、更全能的方向发展。
1.GPT-4o
GPT-4o是OpenAI于2024年中发布的GPT-4“全能”版本，作为新一代旗舰模型，具备跨多模态推理能力。“o”代表“omni”（全能），意味着单个模型即可支持文本、音频、图像甚至视频输入。该模型继承了GPT-4的深厚语言能力，并通过实时多模态理解进一步提升。值得注意的是，GPT-4o在英语文本和代码生成性能上与GPT-4 Turbo持平，同时显著提升了速度与成本效率。其多语言能力也更强，非英语语言表现远超前辈。
GPT-4o的最大创新之一是实时交互能力。得益于架构优化，它平均仅需约320毫秒即可响应语音查询-接近人类对话反应时间。在文本生成中，每秒输出约110个标记（token），速度比GPT-4 Turbo快约3倍。这种低延迟与超大上下文窗口（支持长达数万个标记的提示和对话）的结合，使GPT-4o成为多任务处理的理想选择。其多模态天赋还意味着它能描述图像、语音对话，甚至在同一聊天中生成图像。总体而言，GPT-4o是一个全能型AI系统-能看、能听、能说，按需提供创意内容与复杂推理。
核心优势：
多模态精通：接受任意组合的文本、图像、音频（甚至视频）输入，可输出文本、语音或图像，支持自然交互（如描述照片或语音对话）。
实时速度：针对延迟优化，语音响应约0.3秒，文本生成速度比GPT-4 Turbo快3倍，保障流畅对话与快速完成。
高容量：提供超大上下文窗口（部分配置支持12.8万个标记），可处理长文档或多轮对话而不丢失上下文。
成本效益：尽管能力先进，API使用成本比GPT-4 Turbo低50%，使尖端AI更易获取。
全能多语言：擅长编程与推理任务，非英语语言流畅度显著提升。
2.Claude 3.5 Sonnet
Claude 3.5 Sonnet是Anthropic于2024年中推出的Claude 3.5家族旗舰模型，在智能与效率上实现双重飞跃。作为中端定位产品，它以更低成本、更快速度达成顶尖性能。在评估中，Claude 3.5 Sonnet在需要推理与知识的任务上甚至超越前代顶级模型Claude 3 “Opus”，且运行速度快两倍。
其最引人注目的是配备20万个标记的上下文窗口，可消化超长文本或对话（相当于数百页内容）。Anthropic通过交付强大且实用的模型，有效抬升了行业标准。
除性能指标外，Claude 3.5 Sonnet在专业领域表现卓越：编程能力显著提升，在内部编程挑战中解决64%的问题（Claude 3 Opus为38%）-印证其对软件开发与调试的实用性；集成先进视觉能力，如解读图表、PDF、图形及图像文字识别（OCR），在视觉基准测试中超越前代。
这些创新使Claude 3.5 Sonnet成为复杂、高上下文负载场景的理想选择：例如消化整座知识库的客服助手，或一键总结长篇报告与财务报表的分析工具。凭借自然拟人语气与“有益无害”原则（符合Anthropic安全理念），Claude 3.5 Sonnet是通用与企业场景的全能可靠AI助手。
核心优势：
均衡性能：在推理（如研究生级QA）与知识测试中达顶尖水平，媲美大模型但保持中端模型速度与成本。
高效快速：比Claude 3 Opus快2倍且成本更低，在交互场景中实现敏捷响应，提供高端智能而无速度妥协。
超大上下文：处理20万标记上下文，支持分析超长文档或维持长对话，适合一次性处理转录稿、书籍或日志。
编程与工具使用：编程任务表现出色，解决远超前代的编码问题，集成工具时可编写、调试甚至执行代码，成为得力编程助手。
视觉增强：解读图表、图解等视觉数据，精准转录图像文字，适用于物流、数据分析、写作等图文混合场景。
3.Gemini 2.0 Flash
Gemini 2.0 Flash是Google DeepMind于2025年初发布的旗舰代理型LLM，作为Gemini 2.0家族扩展的通用可用（GA）模型，专为大规模部署设计，提供低延迟与增强性能。其独特性在于专注赋能AI代理-不仅能聊天，更能执行行动。原生支持工具调用能力，可在响应中内部使用API或工具（如运行代码、查询数据库、浏览网页），擅长自主编排多步骤任务。
此外，其创纪录的100万标记上下文窗口允许单次提示中纳入近乎整本书或代码库，对需追踪海量信息的研究分析或复杂规划极具优势。
虽当前优化以文本输出为主，但Gemini 2.0 Flash已具备多模态基础：原生接受文本、图像、音频输入，Google计划通过多模态API开放图像与音频输出。本质上，它已能“看”和”听”，即将“说”并生成图像，在多模态领域与GPT-4o齐平。原始能力方面，Flash较前代Gemini 1.5有显著提升，默认保持简洁高效响应，开发者亦可按需要获得详细输出。
核心优势：
代理设计：为AI代理时代打造，原生调用工具（如API、代码执行），不仅能回答问题，更能执行任务，对自主助手与工作流自动化至关重要。
巨型上下文：支持史无前例的100万标记上下文，碾压多数模型，可一次性考虑完整数据集或信息库，对深度分析或超大规模输入总结（如长日志/多文档）价值显著。
多模态输入：接受文本、图像、音频输入，支持复杂提示（如图表+问题）以生成更知情响应。
低延迟高吞吐：专为速度设计，作为低延迟“主力”模型，流畅处理流式输出与高标记生成率，是面向用户的聊天或高负载API服务关键。
自适应沟通：默认简洁回答以节省成本时间，亦可按需提供详细解释，灵活服务快速响应与深度咨询场景。
4.Grok 3
Grok 3是埃隆·马斯克旗下xAI于2025年初推出的第三代LLM，作为聊天机器人领域的激进竞争者，旨在对标OpenAI的GPT系列、Anthropic的Claude乃至新秀DeepSeek。其开发强调规模与快速迭代。现场演示中，马斯克称“Grok-3独步天下”，宣称其性能比Grok-2高一个数量级。底层上，xAI动用代号“Colossus”的超级计算机集群（据称全球最大）-配备超10万块GPU（10万+H100芯片）训练Grok 3，巨额算力投入赋予其极高知识容量与推理能力。
该模型深度集成X平台（原Twitter）：先向X Premium+订阅者推出，现通过SuperGrok计划登陆独立应用与网站。与X的集成意味着Grok可获取实时信息，甚至带平台个性-初期以讽刺幽默的回答风格独树一帜。
Grok 3的突出创新是透明化与高级推理。xAI推出“DeepSearch”功能，即分步推理模式：聊天机器人展示思维链并引用来源。另一创新是“大脑模式”，通过分配更多算力与时间处理复杂多步任务（如大规模数据分析或精密问题解决）。
Grok 3面向高端用户与开发者，提供强大原生能力、开放互动（以回答广泛问题著称）及揭示推理过程的工具。
核心优势：
超大规模：训练算力预算空前（比前代高一个量级），使用超10万块NVIDIA GPU训练，性能远超Grok 2。
透明推理（DeepSearch）：提供展示推理步骤与来源引用的深度搜索模式，透明性助力信任与调试，罕见于多数LLM。
“大脑”模式：遇高度复杂问题时，可激活此模式分配额外算力分解任务，专为超越常规问答的多步问题解决与重型数据分析设计。
持续进化：xAI称Grok几乎每日随新训练数据改进，持续学习方法使模型快速填补知识缺口、适应最新信息。
X集成与实时知识：无缝集成X平台获取实时信息（适用于回答时事或趋势问题），通过X服务部署用户，对新闻、流行文化等依赖实时信息的查询尤其便利。
5.DeepSeek R-1
DeepSeek R-1是中国AI初创公司深度求索（DeepSeek）2025年发布的开源LLM，以高性能与颠覆性、可及性引发国际关注。“R-1”表明其专注推理。值得注意的是，R-1在数学、编程与逻辑任务中的推理性能比肩顶尖专有模型（如OpenAI的推理专用“o1”模型）。震撼业界的是，DeepSeek以远低于常规所需的资源实现此成就-依赖算法突破而非单纯堆规模。其研究论文指出，R-1的能力源于“纯强化学习”训练方法（极少监督数据）。
这种训练法的结果是R-1会“出声思考”-答案常呈现思维链，读似人类逐步解题过程。另一亮点是完全开源（MIT协议）：公开模型权重，供全球开发者免费使用、修改与微调。这种开放性结合强劲性能，催生了大量基于R-1架构的社区项目。经济层面，R-1显著降低先进AI成本，估计其单标记使用成本比市场领先模型低30倍。
DeepSeek R-1的理想场景包括重视透明度与可定制性的学术环境，及希望自托管AI方案以规避持续API成本的用户。但需注意，其审核行为与隐私问题引发争议。
核心优势：
专注推理：专精逻辑推理，在复杂问题解决、数学应用题与编程挑战中比肩顶尖模型，同时资源效率更高，有效缩小与西方旗舰模型差距。
新颖训练法：使用纯强化学习训练推理能力，通过试错自我改进，无需大量标注数据集。
“出声思考”：常提供带显性思维链的答案，透明性助用户追踪逻辑、信任结果，适用于教育或调试场景。
完全开源：可下载模型本地运行或自托管，按需微调，开放性激发全球创新-R-1已成无数衍生模型与应用基石。
高性价比：通过算法优化与精简算力预算，以典型低成本提供高端性能，使用成本比同类专有模型低20-30倍。
如何选择LLM？
当今LLM以快速进化与专业化定义。
- GPT-4o是终极多面手-若需实时处理文本、视觉、语音的全能模型，其多功能与交互性为首选。
- Claude 3.5 Sonnet在效率与性能间找到甜蜜点，适合需超大上下文理解（如分析长文档）且重视可靠性与低成本的企业与开发者。
- Gemini 2.0 Flash在规模与集成场景闪耀-巨型上下文与工具使用智能使其成为企业应用与构建复杂系统内AI代理的理想选择。
- Grok 3吸引技术极客与研究者，提供实验性功能（从查看AI推理到接入实时数据），适合愿接受平台专属演进模型的前沿用户。
- DeepSeek R-1则具最广泛社会影响：通过开源匹敌顶尖的模型，赋能全球社区以低成本采纳创新AI，是学术界、初创企业及重视透明与定制用户的完美选择。
译者介绍
涂承烨，51CTO社区编辑，省政府采购专家、省综合性评标专家、公 E 采招标采购专家，获得信息系统项目管理师、信息系统监理师、PMP，CSPM-2等认证，拥有15年以上的开发、项目管理、咨询设计等经验。对项目管理、前后端开发、微服务、架构设计、物联网、大数据、咨询设计等较为关注。
原文标题：Best Of5 Best Large Language Models (LLMs) in February 2025，作者：Alex McFarland
