中文大模型基准测评2025年上半年报告

【摘要】2025年上半年，中文大模型领域呈现“海外领跑、国内猛追”的格局。国内模型在智能体、幻觉控制、开源生态及性价比上建立差异化优势，正从“跟随者”向“引领者”加速转变。

引言

当时光之轮滚入2025年的中点，人工智能的浪潮非但没有平息，反而以更加汹涌的姿态席卷着全球科技版图。在这场以算力和数据为舟、以算法为帆的远航中，大型语言模型（LLM）无疑是舰队中最引人注目的旗舰。它们不仅是技术实力的象征，更是通往未来智能时代的关键钥匙。近日，权威机构SuperCLUE发布的《中文大模型基准测评2025年上半年报告》，如同一座灯塔，为我们照亮了这片波澜壮阔的中文AI海域。

这份报告不仅是一份冰冷的榜单，更是一幅描绘着全球竞争、本土创新与未来趋势的动态画卷。它揭示了一个复杂而迷人的格局：海外巨头凭借深厚的技术积淀依旧占据着性能的制高点，而中国的大模型力量则以惊人的速度崛起，在追赶中不断寻求差异化突围，甚至在某些关键领域实现了“弯道超车”。本文将以这份报告为基石，深入剖析当前中文大模型的技术现状、竞争格局与演进方向，试图为技术从业者、行业观察家以及每一位关心AI未来的读者，提供一幅详尽而深刻的导航图。我们将一同探寻，在这场全球性的智能角逐中，中国AI将如何书写自己的篇章，从一个勤奋的“跟随者”，蜕变为一个自信的“引领者”。

一、🌐 全球逐鹿：海外巨头的持续领跑与国内力量的迅猛追赶

2025年上半年的测评结果，清晰地勾勒出全球大模型领域的宏观态势。这是一种既有固化优势，又充满变数的二元结构。海外模型凭借先发优势和技术壁垒，继续在综合性能的巅峰地带巡航；而国内模型则像一支训练有素的登山队，正以肉眼可见的速度向顶峰发起冲击。

1.1 海外模型的“王座”：技术壁垒与性能巅峰

报告数据显示，全球综合能力榜单的前三甲，依然被我们熟悉的名字所占据：OpenAI的o3、o4-mini(high)以及谷歌的Gemini-2.5-Pro。这一结果并不令人意外，它再次印证了这些科技巨头在AI基础研究领域的深厚护城河。

1.1.1 难以撼动的技术根基

海外头部模型的领先地位，并非一日之功，而是建立在三大核心支柱之上：

• 基础算法的持续迭代：从Transformer架构的提出，到后续的MoE（Mixture of Experts）等创新，海外巨头始终引领着模型架构的演进方向。它们拥有世界顶级的AI研究实验室，能够持续不断地将最前沿的理论研究成果转化为模型能力的提升。这种从0到1的原始创新能力，是其保持领先的关键。

• “数据海洋”的滋养：大模型的性能在很大程度上取决于训练数据的规模和质量。海外厂商坐拥全球互联网海量的、多语种的、高质量的文本与代码数据，这为它们的模型提供了无与伦比的“营养”。数据的广度与深度，直接决定了模型理解世界、进行复杂推理的上限。

• “算力核武”的支撑：训练万亿参数级别的大模型，是一场不折不扣的“算力战争”。动辄数万乃至数十万片高端GPU组成的计算集群，是支撑这些模型迭代的“发动机”。雄厚的资本实力和与顶级芯片制造商的深度绑定，使得它们能够构建起让追赶者望而生畏的算力壁垒。

1.1.2 推理任务上的绝对优势

本次测评特别强调了推理任务的重要性。推理能力，被普遍认为是衡量模型是否真正具备“智能”的试金石。它要求模型不仅能记忆和复述信息，更能进行逻辑推导、因果分析和复杂问题分解。

海外顶尖模型在这一维度的强势表现，体现在它们能够精准地处理多步骤的数学问题、严谨地分析复杂的代码逻辑、深刻地理解包含隐喻和反讽的文本。这种强大的通用推理能力，使其成为科研、编程、法律分析等专业领域的得力助手，也构成了它们当前最核心的竞争力。

以下是本次测评中，全球综合排名前列的模型概览，直观地展示了海外模型的领先态势：

这张表格清晰地揭示了，尽管国内模型已跻身第一梯队，但全球性能的“天花板”仍由海外模型定义。

1.2 中国力量的崛起：从追赶到局部超越

如果说海外模型的领先是“意料之中”，那么国内模型的迅猛进步则是“惊喜所在”。报告中，字节跳动的Doubao-Seed-1.6-thinking-250715位列全球第四、国内第一，这一成绩本身就是一个强有力的信号：中国大模型已经从过去的“遥望”，进入了与世界顶尖水平“并肩”的新阶段。

1.2.1 “中国速度”的再次上演

国内大模型的发展轨迹，深刻体现了“中国速度”的内涵。在短短几年内，国内厂商完成了从技术跟进到能力比肩的跨越。这种进步的速度，源于几个方面的合力：

• 庞大的市场需求牵引：中国拥有全球最庞大的网民群体和最丰富的数字化应用场景，这为大模型的训练和优化提供了得天独厚的“土壤”。从社交娱乐到产业升级，强烈的应用需求倒逼着技术快速迭代。

• 人才与资本的集中投入：各大科技公司、创业团队以及顶尖高校纷纷将大模型作为核心战略方向，吸引了大量优秀的人才投身其中。同时，资本市场也给予了高度关注和支持，为技术研发提供了充足的“弹药”。

• 独特的中文语料优势：在处理中文任务时，国内模型天然具备数据优势。对中文语言的细微之处、文化内涵、网络流行语的深刻理解，是海外模型短期内难以完全弥补的。

1.2.2 “局部超越”的战略智慧

面对海外巨头的全面优势，国内模型展现出了非凡的战略智慧——不在对方最坚固的阵地上进行消耗战，而是选择在具有本土优势和未来潜力的细分领域，集中力量实现“局部超越”。

这种策略的成功，使得国内模型不再是海外模型的简单“平替”，而是在特定场景下更优的“首选”。正如报告所揭示的，在智能体（Agent）任务、幻觉控制、小模型优化等多个维度，中国大模型已经展现出世界级的竞争力，甚至取得了全球领先的地位。这不仅为自身赢得了市场空间，也为全球AI技术的多样化发展贡献了“中国方案”。

接下来的章节，我们将深入剖-析这些实现“局部超越”的领域，探寻中国大模型差异化突围的“独门绝技”。

二、🎯 差异化突围：中国大模型的“独门绝技”

在正视与海外顶尖模型综合能力差距的同时，我们更应看到国内模型在特定赛道上开辟出的新天地。它们不再满足于模仿和追随，而是基于对本土市场和用户需求的深刻洞察，锻造出了一系列“独门绝技”。这些差异化的优势，不仅是其商业价值的基石，更是未来在全球AI版图中占据更重要位置的关键所在。

2.1 智能体（Agent）任务：从理解到执行的全球领航

如果说传统的大模型更像一个博闻强识的“知识库”，那么具备智能体（Agent）能力的大模型，则更像一个能够独立思考、规划并执行任务的“智能助理”。这被认为是AI从“能说会道”迈向“能干会做”的关键一步，也是衡量大模型实用性的核心指标。

令人振奋的是，SuperCLUE的报告明确指出，在智能体任务上，国内模型实现了全球领跑。字节跳动的Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在这一单项上独占鳌头，位居全球第一。紧随其后的GLM-4.5和SenseNova V6Reasoner也表现卓越，共同构成了国内模型在该领域的集团优势。

2.1.1 什么是智能体（Agent）任务？

智能体任务的本质，是让模型具备自主完成复杂目标的能力。这通常涉及一个“感知-思考-行动”的循环（Perception-Thought-Action Cycle）。具体而言，它要求模型具备以下几种核心能力：

• 复杂指令理解：不仅能听懂“帮我查一下天气”，更能理解“帮我规划一个周末去上海的旅行，要包含两个景点和一个米其林餐厅，并预估总花费”。

• 任务规划与分解：接到复杂指令后，能自主地将其拆解成一系列可执行的子任务。例如，规划旅行需要先查机票、再查酒店、然后搜索景点和餐厅、最后进行汇总计算。

• 工具调用（Tool Use）：模型本身不具备实时联网、操作本地文件或调用外部API的能力。智能体需要学会判断何时、如何使用外部工具（如搜索引擎、计算器、日历API、订票网站）来获取信息或执行操作。

• 上下文记忆与动态调整：在多轮交互中，能够记住用户的偏好和历史指令，并根据任务执行过程中的新情况（如机票售罄、餐厅满座）灵活调整计划。

2.1.2 为何国内模型在此领域表现突出？

国内模型在智能体任务上的领先，并非偶然。这背后是其对中文应用场景的深度适配和优化。

首先，中文指令的复杂性本身就是一个绝佳的训练场。中文的语法结构灵活，一词多义、语境依赖现象普遍，这要求模型必须具备极强的上下文理解和消歧能力，而这正是智能体规划任务的第一步。国内模型在海量高质量中文语料上的训练，使其在这方面更具优势。

其次，国内丰富的数字化生态为智能体的“工具调用”提供了广阔的舞台。从购物、出行、外卖到社交、办公，中国拥有全球最发达、最集成的移动互联网应用生态。国内厂商在训练模型时，可以更有针对性地将其与这些国民级应用（通过API）进行连接和协同训练，让模型学会如何在中国用户熟悉的数字环境中“办事”。想象一下，一个能直接帮你用中文指令在微信里发通知、在飞书上定会议、在高德上打车、在美团上点餐的AI助理，其本地化实用价值是海外模型难以比拟的。

因此，智能体任务的全球领先，可以被视为国内大模型将技术实力与本地化需求完美结合的典范。它标志着中国AI正从“理论强”走向“应用强”，为用户提供真正解决实际问题的价值。这一突破性意义，甚至可能在未来重新定义衡量大模型优劣的标准，即不再仅仅看重跑分，而是更加看重其在真实世界中自主完成任务的效率和可靠性。

2.2 “去伪存真”：幻觉控制能力的显著提升

大模型一个长期存在的痛点是“幻觉”（Hallucination），即模型会“一本正经地胡说八道”，编造出看似合理但实际上是虚假或不实的信息。这极大地限制了其在严肃、高可靠性场景中的应用。

本次测评报告带来的另一个好消息是，国内头部模型在幻觉控制方面取得了长足进步。报告显示，Doubao、ERNIE（文心一言）、Hunyuan（混元）等模型在生成信息的准确性和可靠性方面表现优异，有效减少了幻觉现象的发生。

2.2.1 幻觉问题的根源与挑战

模型的幻觉主要源于其生成机制。作为一个基于概率的语言模型，它的任务是预测下一个最有可能出现的词，而不是验证信息的真实性。当模型在训练数据中没有找到确切答案，或者对问题理解有偏差时，就可能通过“缝合”不同来源的信息碎片，创造出一个“看似合理”的答案。

控制幻觉的技术挑战巨大，它需要模型：

• 具备事实核查的能力：在生成答案前，能隐式或显式地对照其内部知识库或外部可信信源进行验证。

• 理解自身知识的边界：当遇到超出其知识范围的问题时，能够坦诚地回答“我不知道”，而不是强行编造。

• 提升溯源能力：为生成的关键信息提供来源链接或引用，让用户可以自行查证。

2.2.2 国内模型的进步与应用价值

国内模型在幻觉控制上的提升，得益于多种技术的综合运用，如检索增强生成（RAG）、事实性微调（Factuality Fine-tuning）以及更严格的对齐技术（Alignment）。通过将模型与大规模、高质量、经过事实校验的知识库（如百科、新闻、专业文献）相结合，RAG技术让模型在回答问题时能够“引经据典”，而不是“凭空想象”。

这一进步的现实意义极为重大。它直接关系到用户的信任度，是AI从“玩具”走向“工具”的必经之路。一个更可靠、更少幻觉的模型，意味着：

• 在教育领域，它可以成为学生可靠的辅导老师，提供准确的知识解答，而不是误人子弟。

• 在医疗领域，它可以辅助医生进行文献检索和病情分析，提供有据可查的医学信息，避免产生致命的错误建议。

• 在法律领域，它可以帮助律师快速查找法条和案例，生成严谨的法律文书初稿，提高工作效率和准确性。

可以说，幻觉控制能力的提升，为大模型在这些高可靠性、高价值场景的商业化落地扫清了关键障碍，也为构建一个更值得信赖的AI社会奠定了基础。

2.3 开源生态的繁荣：技术普惠的加速器

如果说闭源的商业大模型是引领技术前沿的“航空母舰”，那么开源模型就是激发整个行业活力的“驱逐舰群”。一个活跃的开源生态，是衡量一个国家AI技术实力和创新潜力的重要标志。

报告中，国内开源模型的表现极为亮眼。DeepSeek-R1-0528、Qwen3-235B（通义千问）、GLM-4.5等模型在开源榜单中名列前茅，其性能在许多维度上已经可以与一些闭源商业模型相媲美。这充分显示了中国在开源技术创新和社区协作方面的强大实力。

2.3.1 开源模型的“三重价值”

开源生态的繁荣，为整个AI行业带来了不可估量的价值：

1. 降低应用门槛：对于广大中小企业和个人开发者而言，直接调用顶尖闭源模型的API成本高昂，且定制化能力有限。开源模型允许他们免费下载、本地部署和自由微调，极大地降低了使用和创新的门槛。这使得AI技术不再是巨头的专属，而是成为一种普惠的生产力工具。

2. 加速技术迭代：开源社区是技术创新的“试验田”。全球数以万计的开发者可以共同研究、修改和优化模型，分享自己的训练经验和微调技巧。这种“集体智慧”的模式，使得技术的迭代速度远超任何单一公司的闭门造车。新的算法、新的应用思路在开源社区中被快速验证和传播，推动着整个行业加速前进。

3. 保障技术安全与自主可控：对于许多涉及国家安全和商业机密的关键领域，使用“黑箱”式的海外闭源模型存在潜在风险。强大的国产开源模型，为这些领域提供了安全、透明、可控的替代方案，保障了技术主权的独立性。

2.3.2 中国开源社区的特色

中国的开源AI社区展现出了一些独特的活力。一方面，以阿里巴巴（通义千问）、智谱AI（GLM）、深度求索（DeepSeek）等为代表的科技企业，正以一种“开源即战略”的高度，持续向社区贡献高质量的基础模型。另一方面，庞大的开发者群体和活跃的社区（如魔搭社区ModelScope、Hugging Face中国区等），围绕这些基础模型，快速构建起丰富的应用和工具链。

开源生态的繁荣，与智能体、幻觉控制等技术点的突破相辅相成，共同构成了中国大模型的核心竞争力。它不仅为技术的持续创新提供了源源不断的动力，更为AI技术的广泛落地和实际价值的创造，铺就了一条坚实而宽广的道路。

三、⚖️ 效率与成本的博弈：小模型与性价比的新浪潮

在追逐性能巅峰的“奥林匹克”竞赛之外，人工智能的另一条战线——关于效率、成本和普惠的“马拉松”——正变得愈发重要。如果说万亿参数的巨型模型是探索AI能力边界的“太空望远镜”，那么高效实用的小模型和具备极致性价比的商业模型，则是将AI能力带入寻常巷陌的“显微镜”和“万用表”。在这场关乎落地与普及的博弈中，国内模型再次展现了其敏锐的市场嗅觉和务实的技术路线。

3.1 小模型的“大”作为：性能与效率的精妙平衡

长期以来，业界似乎弥漫着一种“参数越大，模型越强”的朴素信仰。然而，当模型的体积和能耗变得愈发庞大，其高昂的部署和推理成本也成为了一道无形的墙，将许多潜在的应用场景拒之门外。于是，小模型（通常指参数量在100亿以下）的崛起，成为2025年上半年最值得关注的技术趋势之一。

SuperCLUE的报告特别点亮了这一赛道。阿里的Qwen3系列开源小模型表现堪称惊艳，其8B、4B、1.7B等不同尺寸的版本，分别在各自对应的10B级别和端侧5B级别榜单中拔得头筹。这证明了，通过精巧的架构设计、高质量的数据蒸馏和高效的训练策略，小模型完全可以在保持较低资源消耗的同时，实现令人印象深刻的性能。

3.1.1 小模型的战略价值：让AI无处不在

小模型的战略价值，在于它打破了AI对云端强大算力的依赖，推动智能向“边缘”渗透。

• 终端设备部署：这是小模型最核心的应用场景。它们可以被直接部署在手机、个人电脑、智能汽车、IoT设备等资源有限的终端上。这意味着AI应用可以实现离线运行，带来更低的延迟、更好的数据隐私保护（数据无需上传云端）和更稳定的用户体验。想象一下，你的手机相册能离线理解你的自然语言指令进行智能搜图，你的智能音箱在断网时依然能与你进行流畅对话，这背后都是小模型的功劳。

• 垂直领域定制：对于许多特定行业的应用，并不需要一个“无所不知”的通用大模型。企业可以利用开源的小模型作为基础，使用自己的行业数据进行微调，快速打造出低成本、高效率的专属模型。例如，一个电商客服小模型，或是一个法律文书审查小模型。

• 推动AI普及：小模型的存在，极大地降低了AI技术的探索和使用门槛，让更多的开发者、研究者和小型团队能够参与到AI创新的浪潮中来，从而激发更广泛的创意和应用。

3.1.2 从“大而全”到“小而美”

小模型的优异表现，标志着大模型技术发展思路的一次重要演进——从追求无所不包的“大而全”，转向聚焦特定场景、追求极致效能的“小而美”。这是一种更加成熟和务实的技术哲学，它关注的不仅仅是模型能力的上限，更是其应用价值的下限。

3.2 性价比的“王牌”：经济性选择的崛起

对于企业用户而言，尤其是在经济环境充满不确定性的当下，任何技术投入都必须经过严格的成本效益分析。模型的性能固然重要，但其价格——即调用API的成本——同样是决定其能否被大规模采用的关键因素。

报告明确指出，在性价比这一维度，国内头部模型展现出强大的竞争力。腾讯的Hunyuan-T1-20250711、智谱的GLM-4.5、字节的Doubao-Seed-1.6-thinking-250715等模型，在得分与价格的综合表现上，普遍优于海外同级别的模型。

这意味着，用户在使用这些国内模型时，可以用更低的成本，获得接近甚至在某些场景下超越海外模型的使用体验。这种高性价比优势，正在成为国内模型抢占市场份额的“王牌”。

我们可以通过一个概念性的对比，来理解这种性价比优势的意义：

这张表格直观地显示了国内模型所占据的甜点区（Sweet Spot）。它们为市场提供了更具经济性的选择，尤其利好预算有限的中小企业和个人开发者。过去，高昂的AI调用费用可能会让他们望而却却步；现在，他们可以更加大胆地将AI能力集成到自己的产品和服务中，从而激发更广泛的商业创新。

将性价比和开源生态的价值结合来看，我们能更清晰地认识到，国内AI产业正通过一种务实的、以应用为导向的策略，构建起自己的护城河。这不再是单纯的技术参数比拼，而是关乎市场、关乎生态、关乎商业落地的全方位较量。

四、🔭 远眺未来：中文大模型的演进罗盘

基于2025年上半年的测评结果和观察到的趋势，我们可以尝试描绘出中文大模型未来演进的路线图。这幅图景将由技术创新、市场需求、政策法规和全球格局共同塑造，指引着中文AI从“追赶者”向“引领者”的航向。

4.1 全球化与本地化的双重奏

未来的竞争，将是一场全球技术实力与本地化应用需求的双重较量。一方面，任何一个有雄心的模型，都必须在全球化的技术赛道上保持竞争力，紧跟甚至引领基础算法、模型架构等核心技术的演进。这是生存和发展的基础。

但另一方面，深度适配中文语境和文化，将是国内模型形成差异化竞争优势的关键。正如在智能体任务上所展现的，对中国用户行为习惯、网络生态、文化背景的深刻理解，能转化为实实在在的产品体验优势。未来，这种本地化的深度将进一步延伸，涵盖方言理解、特定行业术语、社会文化变迁等更细微的层面，构建起海外模型难以轻易逾越的“文化壁垒”。

4.2 智能体与多模态的深度融合

智能体任务上的领先，将成为国内模型向多模态能力演进的强大催化剂。一个真正强大的智能助理，不能仅仅是文本的“处理大师”，它需要拥有人类的多种感知能力。

未来的大模型，将不再局限于文本，而是深度融合文本、图像、语音、视频等多种信息模态。这意味着：

• 更自然的交互体验：你可以直接用语音和AI对话，向它展示一张图片让它分析，或者让它为你生成一段视频。交互将变得像人与人之间一样自然、高效。

• 更广阔的应用场景：多模态能力将解锁全新的应用领域。在智能家居中，AI可以识别家庭成员并提供个性化服务；在自动驾驶中，AI需要实时理解复杂的交通视频流；在内容创作领域，AI可以根据一句话生成一幅画或一段音乐。

智能体负责“规划与执行”，多模态负责“感知与表达”，二者的融合将创造出真正意义上的“数字生命”，极大地拓展AI能力的边界。

4.3 开源浪潮的持续奔涌

开源生态的繁荣远未达到顶峰。未来，开源模型将继续扮演技术创新“试验田”和行业进步“加速器”的角色。我们可以预见：

• 基础模型与应用生态的分层：头部企业将继续贡献更强大的开源基础模型，而广大的开发者社区则会围绕这些模型，构建起一个百花齐放的应用生态系统，涵盖各行各业的工具、插件和解决方案。

• 社区协作加速算法迭代：新的训练方法、优化技术、对齐策略将在开源社区中被快速提出、验证和传播，形成一种正向循环，推动整个行业的技术水平螺旋式上升。

4.4 政策与伦理的“紧箍咒”

随着大模型在社会生活中的渗透越来越深，其带来的数据隐私、内容安全、算法偏见和伦理问题也将日益突出。这既是挑战，也是机遇。

未来，在创新与合规之间寻求精妙的平衡，将成为所有AI企业的必修课。一个完善的监管和自律体系是行业健康发展的保障。这要求企业不仅要追求技术的强大，更要承担起相应的社会责任，将“负责任的AI”（Responsible AI）理念贯穿于模型设计、训练和部署的全过程。那些能够率先建立起用户信任、有效管理风险的企业，将在长期竞争中获得优势。

4.5 合作与竞争的全球博弈

最后，放眼全球，中文大模型的发展离不开与世界的互动。未来，合作与竞争将长期并存。

一方面，在应对AI安全、伦理治理等全球性挑战上，需要国际合作。在技术授权、数据集共享、学术交流等方面，国内外机构也可能展开互利共赢的合作。

另一方面，在市场份额、关键应用场景、行业标准制定权等方面，竞争将持续激烈。这场全球性的博弈，将共同塑造未来数十年全球AI技术和产业的格局。

结论

穿越2025年上半年的风云变幻，SuperCLUE的测评报告为我们描绘了一幅清晰而充满动感的中文大模型发展图景。我们看到，这不再是一个单向追赶的故事，而是一个“海外持续领跑，国内奋起直追，并在关键领域实现局部超越”的复杂叙事。

海外巨头在基础能力，尤其是通用推理上的深厚积累，依然构筑了难以在短期内全面逾越的壁垒。然而，中国的大模型力量凭借着惊人的迭代速度和精准的战略眼光，成功地在牌桌上为自己赢得了独特的席位。在智能体任务上，我们看到了全球领先的执行力；在幻觉控制上，我们看到了对可信AI的坚定追求；在开源生态和性价比上，我们看到了技术普惠和务实落地的中国智慧；在小模型优化上，我们看到了将智能带入万物的雄心。

这些差异化的亮点，共同构成了中文大模型的核心竞争力。它们不再是海外模型的简单复制品，而是在深度理解本土市场和用户需求的基础上，生长出的、具有旺盛生命力的新物种。

展望未来，前路依然充满挑战，但也蕴藏着无限可能。全球化与本地化的双重奏，智能体与多模态的深度融合，开源生态的持续繁荣，以及政策与伦理的严格规制，将共同谱写下一阶段的演进乐章。在这场关乎未来的伟大航行中，中文大模型正以一种更加自信、更加务实的姿态，校准航向，升起满帆。从一个勤奋的“跟随者”，到一个自信的“引领者”，这条转变之路，已然清晰地展现在我们眼前。它终将为亿万用户和千行百业，带来更智能、更可靠、也更触手可及的AI服务。

📢💻 【省心锐评】

跑分领先已非终点，场景落地才是王道。国内模型以“智能体”为矛，以“性价比”为盾，正从实用主义角度，重塑AI价值标尺。