FRFRSTSU頭豹文頭豹AI變革行業創新發展2025年大模型年度評測結果顯示，中國頭部大模型整體評分已接近國際均線，排名前八的中國大模型平均得分幾乎與海外頂尖模型持平。中國大模型在核心能力上已進入全球領先梯隊，技術差本次評測結果顯示，所有參評大模型在常識、科學等知識類問題上的表現幾乎達到滿分，覆蓋從基礎常識到高階科學問題的各類測試。這表明當前大模型在知識掌握方面已無明顯短板，能夠勝任“知識評測數據表明，大模型之間在邏輯推理與數學能力上的表現差距最為顯著，在0-100的評分體系下，最大分差高達本次評測數據顯示，中國第一梯隊大模型在整體得分超越國際大模型的情況下，其推理與生成成本卻遠低于海外競爭對手。中國領先大模型每100萬token的平均價格僅38.2元，而國際大模型均價高達158.3元，形成近5倍的成本優勢，展現出中國大模型在效率與性價頭豹在多模態理解能力的評測中，所有參評模型在各類圖片和類型的整在多模態理解能力的評測中，所有參評模型在各類圖片和類型的整體識別準確率均未超過77%，其中最優模型的表現也未達到85%，顯示出當前多模態理解在實際應用中的識別精度仍有較大提升空間。在多模態理解的九大細分維度中，物體定位維度的識別準確率最低，在多模態理解的九大細分維度中，物體定位維度的識別準確率最低，平均正確率僅為44.3%，物體精確定位依然是當前多模態理解技術的根據本次多模態生成的評測結果，所有模型在藝術性創作方面的均根據本次多模態生成的評測結果，所有模型在藝術性創作方面的均分為74.3，商業型創作的均分則為69.5，表明模型在滿足美感和創造性等需求時表現較好，但在準確度和商業應用場景的適配性方面當前多模態生成面臨兩大主要問題：首先，模型在遵循指令方面存當前多模態生成面臨兩大主要問題：首先，模型在遵循指令方面存在頻繁偏差，生成的圖片與需求之間有一定程度的不符；其次，大部分模型無法準確生成文字。這些問題顯著限制了多模態技術在更廣泛應用場景中的可行性和發展潛力。頭豹沙利文聯合頭豹研究院謹此發布中國人工智能系列報告之《2025年大模型年度評測》報告。本報告全面解析中國大模型在大語言能力與多模態理解方面的最新表現，系統梳理過去一年國內大模型的技術進展、核心突破、短板挑戰及應用落地情況。通過詳盡的數據分析與專業評測，本報告旨在為行業決策者、投資機構、技術研發團隊等提供深度洞察，助力精準研判產業發展趨勢，推動大模型技術在實際場景中的優化與創新。沙利文及頭豹研究院發布的《2025年中國大模型年度評測報告》旨在全方位評估大模型在語言與多模態能力上的技術實力與應用進展。報告在2024年大語言模型評測的基礎上，新增了對多模態理解與生成能力的深入考量，聚焦大模型技術的前沿突破及其在各行業深度融合的廣泛影響。通過深入分析技術發展、市場競爭及創新趨勢，報告為行業提供客觀、本報告所有圖、表、文字中的數據均源自弗若斯特沙利文咨詢（中國）頭豹4499u方法論u法律聲明頭豹5頭豹n大模型從文本向著多模態的發展歷經三階段：初期聚焦于模態理解與關聯，中期擴展至模態生成能力，高級階段實現任意模態轉換與智能融合，逐步接近人類多模態智能水平。處理重復性工作和高腦力思考任務方面表現突出。目前，96.3為人工智能提升了工作效率，其中43%的人認為效率提升在20%-40%之間，23.9%的人認為提升幅度在40%-60%，21.2%的人認為提升幅度在nAI技術在文本和圖像生成及理解上雖取得進步，但在語言風格、創造力、連貫性、錯誤率、復雜場景處理及細節真實性等方面，與人工相中的性能仍待提升。其次音頻理解和視頻理解技術正在快速發展，音頻理解在語音助手和客服領域應用成熟，但視頻理解因計算復雜度高，應用多集中在短視頻推薦和監控分析等特定場景，整體市場滲透度相頭豹不同模態間數據轉換和關聯的理解。早期研究集中在圖像-文本、視頻-文本和音頻-文本的理解上，如BLIP-2、LLaVA等模型，它們能夠識隨著技術進步，多模態大模型開始支持特定模態的生成，如根據Kosmos-2）或根據語音生成文本（SpeechGPT）。這一階段標志著模型從理解向生成能力的拓展，進一步豐富了多模態交互的應用最新的發展聚焦于實現任意-任意模態的轉換，研究者通過結合大型語言模型與外部工具（如搜索引擎、圖像處理軟件），使多模態大模型能夠理解和生成來自不同模態的信息，如Visual-ChatGPT等，其智能水平逐漸接近人類，為更廣泛的應用場景提供了可能。接近人類的智能視頻-文本輸出接近人類的智能視頻-文本輸出視頻-文本理解來源：沙利文、頭豹研究院頭豹7LeadLeo400-072-5588頭豹7LeadLeo4.8%4.8%AIGC輔助從事的具體工作內容，2023年4%4%42%20%文案寫作翻譯工作綜合輔助工作代碼生成數據分析PPT制作多媒體制作信息檢索n人工智能技術應用廣泛，顯著提高工作效率，優化工作流程，正逐步改變各行業的工作方式，提升整體效率人工智能技術的應用有效提高了工作效率，優化了工作流程，尤其在處理重復性工作和高腦力思考任務方面表現突出。目前，96.3%的人認為人工智能提升了工作效率，其中43%的人認為效率提升在20%-40%之間，23.9%的人認為提升幅度在40%-60%，21.2%的人認為提升幅度在60%-80%，而有4.8%的人認為效率提升超過80%。人工智能的應用領域涵蓋了多種任務，其中文案寫作是最為廣泛的應用方向，占比高達41.77%。通過自然語言處理技術，人工智能能夠幫助用戶快速生成高質量的文案內容，這不僅減輕了員工的負擔，也大大提高了工作效率。特別是在內容創作密集的行業，如廣告、營銷、媒體和教育等，人工智能的應用讓文案寫作從傳統的人工創作模式轉變為高效、智能化的過程，從而節省了大量時間并提高了內容創作的質量。翻譯工作的應用占比為19.85%，這表明人工智能在幫助組織打破語言壁壘，促進國際化交流和合作方面發揮了重要作用。其高效且準確的翻譯能力，使得全球化合作變得更加順暢。此外，代碼生成（14.8%）和綜合輔助工作（16.39%）也是人工智能應用的重要領域。這些領域通常需要專業技能和大量時間投入，而人工智能化技術的應用使得這些工作變得更加輕松高效。盡管在數據分析（4.08%）、信息檢索（0.6%）、來源：沙利文、頭豹研究院頭豹8LeadLeo400-072-5588頭豹8LeadLeo人工智能識別與人工識別紅外相機動物影像準確率比較（簡單場景）0人工智能識別與人工識別紅外相機動物影像準確率比較（復雜場景）0AI識別人工識別AI識別人工識別n人工智能識別雖取得進步，但在總體準確率和復雜場景應對上，目前仍無法超越人類的高水平識別能力人工智能識別總準確率為69.0%，均值為68.2%。人工識別總準確率為99.0%，均值為99.1%。人工識別準確率顯著高于人工智能識別準確率。具體來看，在簡單場景中，AI識別準確率為77.3%，人工識別準確率為98.9%。在復雜場景中，AI識別準確率為62.31%，人工識別準確率為99.1%。簡單場景通常指的是那些背景信息較少、干擾因素較少、物體特征明顯的情況，對于這類任務，AI已經能夠達到一個相對較高的準確度，但仍難以匹敵人類幾乎無誤的表現。而在復雜場景中，AI識別的挑戰進一步加大，其準確率下降至62.3%。復雜場景可能包含更多的變量，例如光照變化、遮擋、多角度視圖、相似物體之間的區分等，這些都增加了識別的難度。然而，即便是在這樣復雜的環境中，人工識別依然保持了極高的準確性，達到了99.1%。這反映了人類在處理不確定性和模糊信息方面的獨特優勢，以及在復雜環境下做出正確判斷的能力。綜上所述，盡管人工智能在特定領域的某些方面已經取得了令人矚目的進步，但在總體識別準確率和應對復雜場景的能力上，目前還無法超越人類。頭豹9LeadLeo400-072-5588頭豹9LeadLeoAIGC各模態技術成熟度和市場滲透程度分析市場滲透程度文本輔助生成交互式文本生成應用型文本生成圖像商業性創作 圖像到文本音頻到文本 創作型文本生成圖像商業性創作 圖像到文本音頻到文本視頻到文本語音編輯文本到音頻生成 文本到視頻生 音樂生成視頻到文本語音編輯文本到音頻生成 文本到視頻生 音樂生成圖像藝術性創作 視頻剪輯n多模態技術中，文本理解與生成最為成熟，圖像、音頻技術快速發展，視頻技術因復雜度高尚需突破目前，在多模態理解上，文本理解的技術最為成熟，廣泛應用于搜索引擎、對話系統和內容推薦，市場滲透率高。而圖像理解緊隨其后，在醫療影像、自動駕駛、安防等領域已取得顯著成果，但在通用場景中的性能仍待提升。其次音頻理解和視頻理解技術正在快速發展，音頻理解在語音助手和客服領域應用成熟，但視頻理解因計算復雜度高，應用多集中在短視頻推薦和監控分析等特定場景，整體市場滲透度相對較低。而在多模態生成上，文本生成技術最成熟，廣泛應用于內容創作、對話系統和輔助寫作，市場滲透率高。圖像生成技術快速發展，得益于擴散模型和生成對抗網絡，在設計、藝術創作和廣告領域已有較高應用，但生成質量和通用性仍有提升空間。音頻生成技術在音樂創作、語音合成等領域逐漸成熟，市場需求持續增長。視頻生成技術因計算復雜度高、生成質量要求高，目前尚處于初步探索階段，應用集中在短視頻特效和動畫生成，市場滲透率相對較低?？傮w而言，多模態生成技術仍在快速迭代中，未來潛力巨大，但在廣泛應用之前仍需突破計算成本和內容質量等瓶頸。頭豹LeadLeo400-072-5588頭豹LeadLeon大模型技術已進入全面發展階段，競爭格局正從百花齊放逐步過渡到穩定發展。目前，中國在通用基礎大模型領域的競爭者已減少至約20家，主要由互聯網企業、云計算巨頭和人工智能創業公司主導。在技術層面，多模態理解與生成能力取得了顯著突破。頭部大模型普遍具備對圖像、文檔、音頻等多模態的理解能力，且多模態生成技術也在快速進步。與2023年相比，2024年大模型的生成能力大幅提升，尤其是在多模態生成領域的全面增強，極大拓寬了應用邊界。這一進展不僅促使傳統大模型廠商加大投入，還吸引了跨界垂直領域的圖片和視頻企業積極參與競爭，推動了市場競爭和技術創新的加速。n在此背景下，沙利文及頭豹研究院發布2025年中國大模型年度評測報告。該報告在2024年大語言模型評測的基礎上，新增了對多模態理解與生成能力的全面評估，旨在全方位衡量大模型在語言能力與多模態能力兩個維度的技術實力與應用進展。沙利文將持續跟蹤中國大模型頭豹評測背景在此背景下，沙利文及頭豹研究院發布2025年中國大模型年度評測報告。該報告在2024 參評者概覽通用基礎大模型川i!熊多模態理解多模態生成頭豹LeadLeo400-072-5588頭豹LeadLeo新SenseNova-5.5-ProQwen2.5-max騰訊云騰訊混元turbo-latest后續版本有持續更新，評測版零一萬物零一萬物Yi-LightningGlm-4-Plus后續版本有持續更新，評測版360智腦豆包后續版本有持續更新，評測版科大訊飛4.0后續版本有持續更新，評測版Baichuan4-Kimi.aiStep-2-16k名之夢Minimax所后續版本有持續更新，評測版來源：沙利文、頭豹研究院頭豹頭豹400-072-5588LeadLeo商湯科技SenseNova-5.5-Pro阿里云Qwen-vl-max-latest騰訊云Hunyuan-turbo-vision階躍星辰Step-1v-32k智譜AIGlm-4v科大訊飛圖片理解字節跳動Doubao-vision-pro-32k面壁智能MiniCPM-llama3-v-2.5Minimax海螺AI零一萬物Yi-Vision-v2深度求索DeepSeek-VL-7b商湯科技秒畫阿里云通義萬相騰訊云混元生圖階躍星辰Step-1X智譜AICogView4科大訊飛訊飛星火字節跳動抖音即夢AI可靈AI360360智繪天工AIAGlSky-SaaS-lmage頭豹LeadLeo400-072-5588頭豹LeadLeon大語言評測篇的綜合結果顯示，國際大模型整體表現優于中國大模型，通義千問、商湯日日新、騰訊混元以及智譜超越國際大模型均線，位居中國大模型的第一梯隊。越，憑借出色的多模態理解與生成能力，位居綜合排名的前三甲，展頭豹頭豹LeadLeo400-072-5588頭豹LeadLeou頭豹研究院布局中國市場，深入研究19大行業，532個垂直行業的市場變化，已經積累了近100萬行業研究樣本，完成近10,000多個獨立的研究咨詢項目。u研究院依托中國活躍的經濟環境，從縱深防御、快速響應、輕量化部署等領域著手，研究內容覆蓋整個行業的發展周期，伴隨著行業中企業的創立，發展，擴張，到企業走向上市及上市后的成熟期，研究院的各行業研究員探索和評估行業中多變的產業模式，企業的商業模式和運營模式，以專業的視野解讀行業的沿革。u研究院融合傳統與新型的研究方法，采用自主研發的算法，結合行業交叉的大數據，以多元化的調研方法，挖掘定量數據背后的邏輯，分析定性內容背后的觀點，客觀和真實地闡述行業的現狀，前瞻性地預測行業未來的發展趨勢，在研究院的每一份研究報告中，完整地呈現行業的過去，現在和未來。u研究院密切關注行業發展最新動向，報告內容及數據會隨著行業發展、技術革新、競爭格局變化、政策法規頒布、市場調研深入，保持不斷更新與優化。u研究院秉承匠心研究，砥礪前行的宗旨，從戰略的角度分析行業，從執行的層面閱讀行業，為每一個行業的報告閱讀者提供值得品鑒的研究報告。u本報告著作權歸頭豹所有，未經書面許可，任何機構或