ToB企服应用市场:ToB评测及商务社交产业平台

标题: AIGC大模型大赏 [打印本页]

作者: 铁佛 时间: 2024-12-25 02:23
标题: AIGC大模型大赏

一、国内文字通用大模型现状

中国国内的AIGC（天生式人工智能）市场正在快速崛起，吸引了科技公司、初创企业和资本的大量关注。以下是对中国AIGC大模型市场的具体介绍，包括主流公司、技能上风和劣势的对比。

市场发展阶段：
- 中国的AIGC市场起步于2020年左右，随着OpenAI发布GPT系列，中国公司加快了在大模型范畴的投入。
- 2023年后，大模型的商用化需求推动了更多企业进入这一范畴，涵盖了天生文本、图像、音频和视频的技能。
政策支持：
- 政府大力推动人工智能发展，将其纳入“十四五”规划，并强调自主可控。
- 地方政府提供资金支持、算力补贴和场景应用推动。
应用场景：
- 文本天生：如智能客服、内容创作、教导。
- 图像天生：设计、影视、广告。
- 多模态天生：结合文本、音频和图像的综合应用。

重要公司及其特点

1. 百度 (Ernie Bot - 文心一言)

技能上风：
- 基于知识加强的天生技能，将百度多年的知识图谱数据（如百度百科）融入天生模型。
- 强大的多模态本领（文本、图像、视频天生）。
- 集成在百度的焦点产物中，如搜索引擎、智能云服务。
市场体现：
- 已实现较好的商用落地，广泛应用于客户服务和企业生产力工具。
劣势：
- 重要依赖于中文场景，国际化不敷。
- 模型创新性稍弱，追赶国际前沿有一定挑战。

2. 阿里巴巴 (通义千问)

技能上风：
- 提供通用范畴与垂直范畴相结合的大模型，例如金融、医疗、制造业等定制模型。
- 依托阿里云，具备极强的算力支持和客户生态。
- 优化了代码天生、主动化运维等企业级场景。
市场体现：
- 主攻B端市场，特殊是在阿里云客户中落地迅速。
劣势：
- 偏重商业化，学术创新影响力相对较弱。
- 生态封闭性较强，外部合作有限。

3. 腾讯 (混元大模型)

技能上风：
- 强调技能中立性，面向开辟者开放多种工具和API接口。
- 聚焦多模态天生和实时互动场景（如语音交互、游戏AI）。
- 在社交、内容分发等自有场景中体现优异。
市场体现：
- 重要服务于腾讯自有生态（如微信、QQ）以及合作同伴。
劣势：
- 外部生态较封闭，跨行业应用有限。
- 商业化规模和国际影响力尚待提拔。

4. 华为 (盘古大模型)

技能上风：
- 突出自主可控，依托华为昇腾AI芯片提供高效算力。
- 在工业、医疗、农业等专业范畴深耕，提供高度定制化解决方案。
- 以企业私有化部署为主，满足数据隐私要求。
市场体现：
- 聚焦于B端市场，已与政府机构和大型国企创建合作。
劣势：
- 在文本天生等通用范畴稍弱。
- 商业模式单一，未广泛进入C端市场。

5. 创业公司与新兴玩家

商汤科技：多模态天生领先，特殊是在图像、视频天生范畴具备上风。
智谱AI (Zhipu.AI)：专注开源大模型，如GLM系列，吸引了开辟者和科研机构。
MiniMax：聚焦对话天生和自然语言处理范畴，灵活且创新性强。

上风：

灵活性高，能快速迭代产物。
注重开源，吸引开辟者生态。

劣势：

资金和算力不敷，面对大型科技公司挤压。
业务拓展受限，难以大规模商用。

二、国内视频大模型现状

1. 文生图（Text-to-Image Generation）

重要公司和技能特点

1.1 商汤科技 (SenseTime)

产物：商汤推出的SenseAvatar、SenseMirage等产物支持文生图天生，适用于设计、营销等场景。
技能特点：
- 多模态融合技能，基于自身的大规模视觉模型。
- 善于高质量的图像天生和复杂场景合成，如人像、建筑、自然风景。
上风：在高分辨率图像天生方面具备上风，结合商汤的盘算机视觉技能，天生结果自然。
劣势：训练数据以国内数据为主，在国际化体现上稍显不敷。

1.2 字节跳动 (ByteDance)

产物：火山引擎推出了一系列AI天生工具，特殊是在短视频创作和电商广告中应用文生图技能。
技能特点：
- 集成稳固扩散（Stable Diffusion）和深度天生技能，强调天生内容的真实性与美感。
- 在电商场景中主动天生背景和商品图像。
上风：依托抖音、今日头条等平台，在内容生态中快速落地。
劣势：更偏重于应用层创新，基础技能研发较弱。

1.3 京东 (JD)

产物：京东AI实验室开辟的文生图工具，重要用于智能商品设计和电商内容天生。
技能特点：
- 聚焦于商品设计场景，如智能天生产物广告图、推荐图片等。
- 强调风格迁移与产物图像优化。
上风：数据贴近实际业务场景，模型实用性强。
劣势：在艺术风格天生上较弱，场景范围于电商范畴。

上风与应用场景

上风：
- 中国有丰富的中文形貌与图像配对数据，便于模型训练。
- 文生图技能在广告、电商、游戏设计中需求旺盛。
应用场景：
- 营销和广告创意天生。
- 游戏原画设计、影视概念图绘制。
- 个性化社交媒体内容生产。

2. 文生视频（Text-to-Video Generation）

重要公司和技能特点

2.1 百度 (Baidu)

产物：文心一言的多模态版本支持文生视频天生，用于企业宣传视频和短视频制作。
技能特点：
- 在多模态基础上融合视频合成技能。
- 通过文字形貌天生动态画面，如气候变化、简朴动画。
上风：天生速度快，适合短视频场景，已经在百度智能云中落地应用。
劣势：天生视频的细节和复杂场景本领较弱。

2.2 阿里巴巴 (Alibaba)

产物：通义千问集成了文生视频模块，重要服务于直播、教导等范畴。
技能特点：
- 强调内容的时间逻辑和动态性，适合天生教导视频和广告素材。
- 在视频中加入品牌元素和动态字幕。
上风：可结合阿里云为企业提供定制化服务。
劣势：内容创新性有待提拔，范围于较简朴的视频天生。

2.3 微软亚洲研究院 (Microsoft Research Asia)

合作同伴：与国内高校和企业合作，推出的文生视频模型可天生具有影戏感的短片。
技能特点：
- 强调视频天生的风格化和情感表达。
- 跨模态天生技能，包括声音、字幕与画面同步天生。
上风：在学术界影响力强，天生视频质量高。
劣势：产业化不敷，实际应用场景有限。

上风与应用场景

上风：
- 拥有强大的多模态数据和先辈的视频处理技能。
- 商业化场景丰富，如教导、广告、短视频制作。
应用场景：
- 动态广告素材制作。
- 个性化教导内容天生。
- 娱乐行业的视频故事创作。

3. 视频天生视频（Video-to-Video Generation）

重要公司和技能特点

3.1 商汤科技 (SenseTime)

产物：提供视频风格迁移与内容加强技能，适合短视频内容创作。
技能特点：
- 支持将普通视频转换为动画风格、复古风格等。
- 强调视频质量提拔，包括分辨率加强和色彩优化。
上风：技能成熟度高，在影视后期制作和短视频优化中体现优异。
劣势：功能更偏向辅助编辑，完全天生本领较弱。

3.2 快手 (Kuaishou)

产物：快手AI实验室开辟的视频天生工具，可将用户普通视频转换为炫酷特效视频。
技能特点：
- 聚焦于短视频特效天生与背景更换。
- 提供个性化模板，适合普通用户快速天生创意视频。
上风：贴近用户需求，易用性强，结果突出。
劣势：更偏重于C端用户，技能深度稍弱。

3.3 腾讯 (Tencent)

产物：腾讯云推出的视频天生服务，适用于广告制作和游戏视频内容。
技能特点：
- 强调视频内容的逻辑性与连贯性。
- 支持通过已有视频天生增补内容（如过场动画）。
上风：结合游戏和社交场景，天生结果自然。
劣势：在大规模生产视频内容方面仍有待提拔。

上风与应用场景

上风：
- 中国短视频行业发展迅猛，推动视频天生需求快速增长。
- 视频天生技能应用门槛较低，轻易被普通用户接受。
应用场景：
- 短视频特效制作。
- 游戏过场动画天生。
- 视频质量提拔与后期优化。

总结对比

范畴代表公司上风劣势典范应用场景文生图商汤、字节跳动高质量图像天生，多场景适配国际化本领不敷广告、设计、游戏原画文生视频百度、阿里巴巴视频天生速度快，多模态融合复杂动态场景天生本领较弱教导、短视频、动态广告视频天生视频商汤、快手特效天生与质量优化技能成熟辅助天生功能强，但完全天生本领稍弱短视频制作、视频后期优化

三、国外视频大模型

3.1、文字天生大模型（Large Language Models for Text Generation）

重要公司与技能特点

1. OpenAI

产物：GPT 系列（最新为 GPT-4 Turbo）。
技能特点：
- 支持多语言理解与天生，掌握复杂推理、编码和创意内容天生本领。
- 微调本领强，能够适配不同的行业需求（如医疗、法律、教导等）。
- 引入图像和文本多模态本领，扩展了天生范围。
上风：
- 拥有最大规模的训练数据和最强大的推理本领。
- 开辟者社区活跃，生态支持全面。
劣势：
- 商业化门槛较高，企业利用本钱高昂。
- 模型黑箱性较强，缺乏透明度。

2. Google DeepMind

产物：Gemini 系列（取代原 Bard 项目）。
技能特点：
- 整合 Google 搜索数据，提供更实时的知识更新本领。
- 支持多模态天生（文本+图像+代码等）。
- 强调语义理解与逻辑推理，适合复杂场景。
上风：
- 依托 Google 的海量数据与强大算力，训练模型结果优异。
- 与搜索引擎深度整合，实时性强。
劣势：
- 在创意天生范畴体现稍逊，天生内容有时趋于保守。

3. Anthropic

产物：Claude 系列（最新版本 Claude 4）。
技能特点：
- 以“可控性”和“安全性”为焦点，强调模型的可表明性。
- 支持长文本天生，能够处理上百万字的上下文。
上风：
- 更适合高敏感度场景（如法律、金融）和安全性需求高的行业。
- 长文档天生本领领先。
劣势：
- 数据规模和天生创新性略逊于 OpenAI 和 Google。

4. Meta

产物：Llama 系列（最新版本 Llama 3）。
技能特点：
- 开源计谋，强调灵活性和社区合作。
- 专注于高效的模型架构，提拔模型训练速度和运行效率。
上风：
- 开源模型在科研和开辟者社区中获得广泛支持。
- 更适合中小型企业和研究机构的定制化需求。
劣势：
- 在通用性和天生质量上稍逊于 GPT 和 Gemini。

上风与应用场景

上风：
- 支持多行业、多语言、多使命，适用范围广。
- 模型推理本领强，天生内容质量高。
应用场景：
- 内容创作（文章、报告、脚本）。
- 客户支持和问答体系。
- 编码辅助和代码天生。

3.2、视频天生大模型（Video Generation Models）

1. Runway

产物：Gen-2 系列（文本生视频、视频生视频）。
技能特点：
- 支持从文本形貌天生动态视频。
- 强调视频的艺术感和风格化，适用于创意场景。
- 视频生视频支持视频内容的风格迁移和高分辨率优化。
上风：
- 界面友好，适合创作者和设计师。
- 天生视频的艺术性较高，内容创意丰富。
劣势：
- 天生内容的逻辑性和真实感稍弱，适合短视频和动画场景。

2. NVIDIA

产物：Video Diffusion、Omniverse 工具链。
技能特点：
- 基于扩散模型，天生具有高时间逻辑的视频内容。
- 结合物理模仿和 3D 渲染技能，可天生工业级视频内容。
上风：
- 天生视频质量高，适合工业、影视后期和游戏开辟。
- 可与 NVIDIA GPU 硬件深度整合，效率高。
劣势：
- 商业化应用门槛较高，对硬件要求苛刻。

3. Google DeepMind

产物：Imagen Video。
技能特点：
- 强调高分辨率视频天生，支持复杂动态场景。
- 结合文本形貌天生符合逻辑的时间序列内容。
上风：
- 视频天生的连贯性与真实性较强，适合专业影视制作。
- 视频天生中的物体动态处理体现优异。
劣势：
- 天生速度较慢，模型复杂度高。

4. Meta

产物：Make-A-Video。
技能特点：
- 基于天生对抗网络（GAN），支持短视频天生与风格化处理。
- 适合天生卡通化、艺术化和创意性强的内容。
上风：
- 天生内容独特，适合社交媒体创意应用。
- 开源计谋，便于开辟者进行二次开辟。
劣势：
- 对复杂时间逻辑的处理本领不敷，天生场景受限。

上风与应用场景

上风：
- 国外模型技能多样，既有扩散模型（Diffusion Models）也有 GAN，适应多种天生需求。
- 视频天生技能从文本到动态画面的天生逻辑更加美满。
应用场景：
- 影视后期制作和特效天生。
- 动态广告创意天生。
- 短视频和社交媒体内容创作。

3.3、文字与视频模型的对比

类别代表公司技能特点上风劣势文字天生OpenAI、Google大规模预训练、多模态支持内容天生质量高、使命通用性强商业本钱高，黑箱性强视频天生Runway、NVIDIA扩散模型+GAN，高分辨率和时间逻辑处理本领视频内容真实且创意丰富商业化门槛高，天生速度有待优化

四、其他国外文生图、文生视频和视频天生大模型介绍

1. Pika Labs

定位：文生视频天生工具
技能特点：
- 利用文本形貌天生视频内容，支持高动态场景和艺术风格的视频。
- 强调简朴易用，用户可以通过自然语言控制视频天生。
- 支持短视频的多帧天生和风格迁移。
上风：
- 天生速度快，适合创作者快速制作视频内容。
- 界面简便，非技能用户也能快速上手。
劣势：
- 天生的视频长度有限，适合短视频而非长片。
- 视频的逻辑性和高保真性稍弱。
应用场景：
- 社交媒体内容创作、广告短片和创意表达。

2. Kling AI

定位：全栈多模态 AI 平台
技能特点：
- 提供从文本天生图像、视频到多模态交互的解决方案。
- 接纳扩散模型和多模态融合技能，能够天生符合上下文的高质量内容。
- 支持 API 接入和定制化开辟，适用于不同企业场景。
上风：
- 技能方案灵活，适配性强，支持企业级大规模天生需求。
- 多模态集成结果好，天生结果更契合业务需求。
劣势：
- 相较于垂直范畴工具，用户上手本钱略高。
应用场景：
- 电商平台的产物内容天生、影视创意内容创作、品牌营销。

3. Luma AI

定位：三维天生与视频天一生台
技能特点：
- 专注于 3D 建模和场景天生，支持从文本形貌天生复杂的 3D 模型。
- 结合视频天生技能，可从视频素材中提取 3D 场景或天生动态 3D 内容。
- 利用 NeRF（神经辐射场）技能，高度还原场景光影和细节。
上风：
- 在 3D 场景建模和渲染范畴体现出色，天生结果高度传神。
- 广泛应用于游戏开辟、虚拟实际和影戏制作。
劣势：
- 模型天生速度较慢，对硬件性能要求较高。
应用场景：
- 游戏行业中的虚拟场景天生、影视特效中的虚拟拍摄、VR/AR 应用开辟。

4. PixAI

定位：开源 AIGC 平台
技能特点：
- 提供文本天生图像、文生视频等功能，专注于艺术创作和风格化天生。
- 支持用户定制化风格训练和模型微调，加强模型的特定范畴体现。
- 开放 API 接口，开辟者可以轻松集成到不同应用中。
上风：
- 开源计谋，用户可以直接访问和定制模型。
- 天生内容风格化强，适合创意设计和艺术范畴。
劣势：
- 商业化应用支持有限，缺乏大规模生产本领的企业支持。
应用场景：
- 数字艺术创作、游戏角色设计、动画和卡透风格视频。

五、对比分析

产物/平台技能定位重要特点上风劣势应用场景Pika Labs文生视频天生工具文本到视频，支持艺术风格与动态场景天生速度快，易上手视频长度有限，逻辑性稍弱短视频创作、广告与社交媒体Kling AI多模态 AI 平台文本天生图像/视频，多模态融合本领强灵活适配企业需求，天生结果契合度高用户上手本钱高电商内容天生、影视创意与品牌营销Luma AI3D 建模与视频天生结合 NeRF 技能，天生高保真 3D 和动态视频内容高度还原场景细节，适合 3D 应用硬件要求高，天生速度较慢游戏开辟、VR/AR 和影视制作PixAI开源 AIGC 平台专注艺术创作，支持用户定制风格化天生开源灵活，风格化天生强商业化支持有限，生产效率一般数字艺术、动画与角色设计

总结

国外在文生图、文生视频和视频天生方面的技能发展出现多样化和专业化趋势。从用户友好的创作工具（如 Pika Labs）到高度定制化和技能密集的平台（如 Luma AI 和 Kling AI），每种技能都针对不同的应用场景进行了优化。这些平台的共同点是强调天生质量和用户体验，同时在商业化路径上也各有偏重。
五、聚合享效率工具-兔程灵犀

兔程互联科技，经调研由国内互联网大厂下的几个有志合伙创建，只基于现有国内外AIGC大模型本领，提供可想象的商业化产物，目前旗下有：灵犀小只和笔头写作两大产物。
1 灵犀小只

从主页可以看见兔程灵犀其实有很多模块，诸如：文字，绘画，视频，音乐，思维导图和AI搜索等板块。
1.1 通用聚合文字大模型

国内初创公司遍地着花，想要跻身此中肯定很难，灵犀目前是将市场上现有的AI产物进行打包聚合在一起，从文字大模型页可以看见目前已经对接了如文心、Kimi、GPT、Spark、豆包、Claude、和GLM。信赖他们还会对接下去。致于为什么做聚合，我想应该是方便大家在一个平台下就能享受全部的AI体验吧。