大厂 AI 模型专题解读 20250927 摘要 国内大模型架构创新不足，依赖海外架构如 Transformer 和 MoE，导 致难以超越国外领先模型。算力方面，国内 AI 大厂 GPU 算力远低于海 外巨头，受中美贸易战影响，资源受限。 国内模型侧重推理成本和性价比，适应国内用户消费习惯，而国外如 GPT 追求顶级性能，商业模式差异导致模型上限存在差距。数据获取方 面，国内数据法律相对宽松，成为追赶海外大模型的优势。 阿里采取几乎全开源策略，包括模型权重、代码及训练数据，以扩大影 响力，并整合其云服务系统形成闭环互利模式。通过公开打榜测试验证 性能，提高可信度，因此开源认可度较高。 国内多模态模型聚焦国内场景，如电商广告、短视频等，生成内容更贴 近国人需求，性价比和成本控制优于海外模型。但在长文本理解、多样 化场景处理及泛化性方面仍有提升空间。 MoE 架构已成为大模型标配，通过门控系统分配输入内容给对应专家系 统处理，降低计算成本和推理时间。未来优化方向包括精准入口分层、 专家系统结构差异化和训练稳定性。 Q&A 目前国内的通用大模型与海外头部大模型的差距具体体现在哪些方面？ 国内通用大模型与海外头部大 ...