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雷达卡
在“百模大战”的激烈竞争中，中国涌现出一批独具特色的大模型参与者。他们并不一味追求与GPT全面对标，而是在技术架构、应用方式或长期愿景上走出差异化路径，展现出多元化的创新方向。
一、目标愿景：布局未来生态的底层支撑
部分机构着眼于构建支撑整个AI行业发展的基础设施，致力于打造开放、可衡量、可持续演进的技术生态。
上海AI实验室-书生（Intern）系列&OpenCompass
该团队不仅研发了具备强大能力的基础模型（如InternLM），更推出了全球首个开源一站式大模型评测平台——OpenCompass（开放灯塔）。这一系统为当前众多模型提供了统一评估标准，如同为“百模大战”设立了客观的“裁判机制”。这种对底层评测体系的投入，极大推动了行业的规范化发展，体现了深远的战略格局。
元石科技-异向
元石科技并未将重心放在通用模型的性能比拼上，而是聚焦于探索生成式AI时代的原生应用场景。其核心理念是：在大模型驱动下，开发此前无法实现的全新工具与产品形态，尤其是在创意生产与互动娱乐领域，力求定义下一代“杀手级应用”。
留凤科技-生命大模型
留凤科技以生命科学与人工智能融合为核心路径，突破传统问答式AI框架。通过构建个人专属的生命数据库，实现对个体生命全周期的精准分析与智能推演。其目标是建立安全可靠的“超人分身”，推动人类认知能力的百万倍即时扩展，迈向更高阶的智能进化阶段。
二、技术路径：突破主流范式的另类探索
一些企业选择从底层架构或学习机制出发，挑战当前依赖大规模数据训练的主流模式，试图解决现有大模型的根本性局限。
阶跃星辰-跃问
提出“对话即平台”的理念，跃问不仅仅是一个聊天助手，更希望成为连接各类服务与工具的操作中枢。用户可在自然对话中直接完成订票、查询信息、发送邮件等复杂操作，强调实际执行能力，目标是成为个人智能体（Agent）的运行基础环境。
暗物智能-DME
主打“认知AI”和“小数据学习”路径，区别于依靠海量网络数据训练的常规做法，暗物智能致力于让机器模仿人类进行因果推理与少量样本学习。这种模式在教育、医疗等对数据隐私要求高且标注成本大的领域，展现出显著的应用潜力。
三、应用形态：深度嵌入场景的隐形力量
这类模型不以独立对话APP形式存在，而是作为核心技术模块，深度融合进硬件设备或垂直软件系统中，成为“看不见却无处不在”的智能引擎。
小米-大模型
小米坚定推进“端侧大模型”战略，重点在于将大模型部署于手机、汽车、智能家居等终端设备上。借助模型压缩与优化技术，将其能力集成进MIUI系统、小爱同学及车载交互平台，提供低延迟、高隐私保护的本地化智能服务，是软硬协同发展的典型代表。
华为-盘古大模型
华为虽有通用对话模型，但最具竞争力的是其面向B端和科研领域的垂直模型。例如盘古气象大模型，在天气预测的精度与速度上已超越传统数值模拟方法，彰显AI赋能科学发现的强大能力。此外，其在矿山安全、药物研发、金融风控等行业的落地也十分扎实。
四、跨界入场：来自非AI领域的巨头玩家
一些原本在其他行业占据主导地位的企业，凭借自身独特资源和场景理解强势加入大模型赛道，带来全新的视角与优势。
科大讯飞-星火认知大模型
凭借在语音识别、合成与交互技术长达二十年的积累，讯飞的模型天然具备强大的“听说读写”多模态能力。其星火模型在教育领域的个性化教学、医疗场景中的辅助诊断等方面已有深度应用，形成了难以复制的专业壁垒。
京东-言犀大模型
言犀并非为通用对话设计，而是根植于京东庞大的零售、物流与供应链体系。其训练数据来源于真实产业场景，专注于提升供应链效率、优化营销策略、增强客服自动化水平，是典型的“产业AI”实践者，致力于为企业降本增效。
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