解密“基模五強”的制勝密碼。

作者｜小喇叭

編輯｜栗子

2025年的中國大模型市場，正經歷一場靜默卻深刻的洗牌。

曾在2023-2024年瘋狂融資、高調亮相的“六小虎”們有些逐漸淡出主流視野，而以字節跳動、阿里巴巴、階躍星辰、智譜AI和DeepSeek為代表的“基模五強”則強勢崛起，成為國產基礎大模型領域的核心力量。

這場變局的背后，是資本、技術、人才和戰略的多重博弈。

接下來，大模型能力的重要性將愈發凸顯。追求智能的上限，仍然是當下大模型領域最重要的事情。大模型的應用，繞不過基礎模型的能力邊界。只有不斷突破基礎模型的天花板，大模型應用才有可能呈現百花齊放的局面。

1.國產大模型公司正加速洗牌

大模型的故事開始于2022年底，OpenAI發布的ChatGPT以顛覆性效果引爆全球 AI行業。

此后，中國市場迅速反應。2023-2024年，國內大模型市場迎來爆發式增長，政策、資本、企業三股力量共振，觸發了一場持續一年的“百模大戰”。

首先是政策定調。中國政府將大模型列為戰略性新興產業，多地出臺專項扶持政策（如上海“人工智能算力券”、北京“智源計劃”），鼓勵企業布局通用大模型。

在政策指引下，各類大模型如雨后春筍般涌現，既有互聯網巨頭布局，也有創業公司紛紛入局，資本也大量涌入大模型賽道，迅速催熟了全國大模型市場。到2024年，國內公開披露的大模型項目達數百個，覆蓋語言、視覺、代碼等領域。

可以說，整個2023年，幾乎都在白熱化的“百模大戰”中度過。最終，這場混戰以“6+2”的市場格局暫告一段落。“6”為月之暗面、階躍星辰、智譜、MiniMax、零一萬物與百川智能，業內也稱為“大模型六小虎”；“2”即兩家規模稍小但各具特色的公司：深度求索（DeepSeek）與面壁智能。

然而，在這一階段，由于行業尚在早期，入局的企業幾乎都在摸著石頭過河，很多企業都在拼參數、拼算力，試圖復刻OpenAI的暴力美學路線，一味追求模型規模和性能指標，反而沒有考慮到實際的國情和商業環境需要；更有部分初創公司缺乏技術積累，依賴短期融資和概念炒作，商業化路徑模糊。

到了2024年，市場格局開始發生重大變化。隨著2024年全球AI融資環境收緊，中美融資總額同比縮水超60%，中國大模型市場也開始“去泡沫化”。

具體表現來看，融資重心逐漸向技術和商業化路徑更成熟的頭部企業傾斜。例如，階躍星辰在2024年底完成數億美元B輪融資；智譜AI則在2025年先后完成多筆融資，并開啟IPO進程。

事實上，2024年底，“六小虎"中的部分公司已經開始調整戰略方向。據市場消息顯示，其中兩家已經放棄大模型預訓練。2025年初，隨著DeepSeek的異軍突起，對“六小虎”的生態位置形成擠壓，行業加速進入“洗牌時刻”。

2025年，“百模大戰”落幕已成為共識，市場格局收斂為“基模五強”（字節、阿里、階躍星辰、智譜 AI、DeepSeek）為主的新秩序。

巧合的是，美國市場也呈現出OpenAI、Google、Anthropic、X.ai 和 Meta“五強爭霸”的格局。某種程度上，這也是技術逐漸深入市場的過程中，市場格局從粗放到收斂的必然經過。

2.“新基模五強”，各有不同

不同于“六小虎”時期的無知者無畏，“新基模五強”格局下，每位玩家都走出了鮮明的差異化路徑。依次來看：

字節跳動的 AI 戰略不疾不徐，兼具“航母級資源”和“創業級敏捷”。

而字節之所以能走得這么穩，一個關鍵原因便是，公司將 AI 做成了“一把手”工程。張一鳴直接擔任起AI戰略的核心推動者，不僅從戰略層面統籌全局，還深度參與技術路線與產品落地方向。

通過資源整合、技術攻堅和生態閉環，字節試圖從流量驅動轉向AI驅動。而其成敗關鍵在于，能否在基礎模型、視頻生成等領域實現技術突破，同時構建可持續的商業化模式與生態壁壘。

為此，字節也有著充分的人才和資金儲備。團隊整合了光年之外（LingYuan）、零一萬物（01.AI）等外部頂尖 AI 團隊，并吸納吳永輝、黃文灝等技術大牛，形成兼具學術背景與工程落地能力的 AI 團隊；資金儲備更不用說，支撐其在AI領域的長期投入。同時，抖音、今日頭條等平臺還可為模型提供海量數據和應用場景。

阿里是全球最早大規模開源大模型的科技巨頭之一，以開源為杠桿，撬動開發者生態與行業應用，同時通過全棧技術布局（從算力到模型到應用）構建護城河。

阿里通義系列模型（如Qwen、萬相）覆蓋文本、視覺、語音等多模態領域，參數規模從0.5B到110B全尺寸覆蓋，滿足不同場景需求。其開源模型下載量已超9000萬次，開發者生態規模僅次于Hugging Face，形成“開源獲客-商業版變現”的閉環。

而這些成績則是得益于阿里云的全棧布局。阿里云未來三年將計劃投入超3800億元建設AI基礎設施，包括自研AI芯片（含光系列）、液冷數據中心和高速網絡；通過專有云+公共云組合，滿足企業敏感數據本地化與彈性算力需求。

與此同時，阿里的通義系列模型也正在深入阿里的整個業務生態。例如，淘寶通過通義千問優化推薦系統，提升用戶粘性；通義靈碼輔助醫生生成診斷報告，提升效率；夸克還推出AI作業助手，解析學生問題并提供解題思路，覆蓋K12教育場景。

階躍星辰則是最低調卻也最務實的大模型創業公司，多模態是其顯著標簽。

目前，階躍星辰已發布22款自研基座模型，其中16款為多模態模型（占比 70%），覆蓋文本、圖像、視頻、語音、音樂、推理等全模態，多次拿下國內外權威榜單第一，被業界稱為“多模態卷王”。

創始人、CEO姜大昕認為，多模態是實現AGI的必經之路。人類智能的多元性（語言、視覺、運動等）需通過多模態融合才能復現，而當前多模態模型仍處于“前 Transformer”階段，需探索可擴展的多模態理解生成一體化架構。據悉，階躍也正在此領域加速探索。

因性能行業領先，階躍的多模態模型已取得廣泛落地應用，成為多個爆款AI應用技術底座。公開信息顯示，2024年下半年階躍星辰多模態API的調用量增長了超45倍。

目前，階躍星辰正將多模態能力嵌入智能終端（手機、汽車、機器人），打造“用戶感知的延伸”，并與Oppo、吉利、智元機器人等頭部廠商展開深度合作。

智譜AI是首個啟動IPO的大模型創業公司。其之所以能成為“清華系”學院派大模型企業中規模最大的一家，很大一部分原因在于，智譜最大程度釋放了“清華大學”背后所蘊含的學術、社會以及商業生態價值。

智譜AI脫胎于清華大學計算機系知識工程實驗室（KEG），擁有27年AI技術積累。其自研的GLM（通用語言模型）系列通過多階段增強預訓練方法，在中文問答、代碼生成等領域表現卓越。

目前，智譜構建了基座模型（GLM）、推理模型（GLM-Z1-32B）、多模態模型（清影文生視頻）及智能體（AutoGLM）的全棧產品體系，滿足不同場景需求。

此外，智譜將2025年視為開源年，開源旗下多款模型，通過開源社區積累技術反饋，可進一步優化模型性能。

商業方面，智譜則專注2G/2B業務，智譜在B端覆蓋金融、醫療、政務等20余個行業，2024年中標32個政府及企業項目（金額1.29億元）。

DeepSeek的崛起則打破了國產大模型的“常規路線”。

在LMSYS Org榜單中，DeepSeek其模型在數學、代碼生成等任務中排名第一。其驚艷的性能表現來自于底層的工程創新。

DeepSeek通過降秩KV矩陣（MLA）減少顯存消耗，結合混合專家（MOE）架構動態激活部分專家模型，顯著降低計算量（參數數量減少約60%）。同時，DeepSeek放棄傳統SFT微調，轉向基于GROP算法的強化學習（RL），通過“模糊思考+精確證明”的訓練機制，縮小非正式與正式數學推理之間的差距。

更重要的是，DeepSeek憑一己之力，通過開源打破大廠技術壟斷，推動全球開發者協作（如與法國AI峰會、國際科研機構的合作），形成以中國為核心的全球AI生態。

通過工程創新，DeepSeek-R1訓練成本僅為行業頭部模型的1/10，API定價低至 OpenAI的1/30（輸入1元/百萬token，輸出 16元/百萬token），將AI服務從“奢侈品”變為“日用品”。

3.“基模五強”誕生背后，資金、人才與技術缺一不可

雖然如今的“基模五強”各成一派，但他們能在“百模大戰”中走到下一階段，并逐漸形成差異化路線，找到商業閉環方向的深層原因，實則有一定共通性。

訓練大模型是典型的“重資產”模式，確保資金來源是入局的基礎。

字節跳動和阿里巴巴依托自身大廠優勢，明確基礎大模型建設戰略，得以長期投入。

智譜和階躍星辰分別背靠北京、上海，國家隊實力自不用說。

DeepSeek則依靠自有量化基金平臺資本投入，通過開源策略、技術工程優化（如模型壓縮、分布式訓練）降低邊際成本。

而有了資金保障，大模型競爭本質是人才戰爭。

“基模五強”每家公司均圍繞自身技術定位構建差異化團隊，字節與阿里側重全棧生態，階躍星辰與智譜AI依托多模態與學術創新，DeepSeek則專注數理能力與成本優化。具體來看：

字節的AI團隊以張一鳴為核心，吳永輝擔任AI基礎研究負責人，朱文佳擔任AI業務負責人。整個團隊以“技術+商業”復合型團隊為核心，通過開放創新文化和“Top Seed”博士計劃強化人才梯隊。

團隊注重多模態技術（視覺、語音）與商業場景的快速落地，通過Seed與Flow雙軌并行的架構（基礎研究與應用開發分離）提升效率，并依托全球AI實驗室（北京、上海、新加坡等）構建技術壁壘。

阿里大模型研發一號位是阿里云CTO和通義實驗室負責人周靖人。整個團隊以“全棧技術矩陣+資源整合”為核心，通過“達摩院（前沿研究）+阿里云（工程落地）+行業應用（電商、政務、物流等）”形成閉環。團隊具備連續創業基因與國際化視野，通過“飽和式投入”布局AI基礎設施（如通義千問系列），并依托淘天、釘釘、夸克等業務實現技術商業化。

階躍星辰核心團隊，由獲得2025 IEEE follow的創始人姜大昕、首席科學家ResNet作者張祥雨以及系統負責人朱亦博等大牛組成。通過頂尖科學家的加入，強化視覺、語音等前沿的模型能力研究，以多模態技術驅動為核心，覆蓋手機、汽車、機器人等終端場景，實現技術與數據飛輪和B2C商業化方向。

智譜AI則依托清華大學知識工程實驗室（KEG）的學術背景，通過“學術+產業”結合模式構建技術壁壘，核心成員在知識圖譜、自然語言處理等領域具有深厚積累。

DeepSeek則匯聚了一群“技術奇兵”，以數理推理與工程優化為核心，團隊年輕化且本土化，成員多來自清華、北大等高校。

有了資金和人才的充分儲備后，能否孕育出差異化的技術創新能力，是決定企業能否在市場站穩腳跟的關鍵。

目前，基模五強的技術路線可分為兩類：

字節、阿里、階躍星辰、智譜AI可歸為“全才型”，技術矩陣全面覆蓋，通過生態協同和行業滲透構建長期壁壘。

這條路線的玩家未來可能通過全棧技術覆蓋線上和線下的廣泛場景（如類移動互聯網的超級應用、AI+硬件等），優先搶占AGI（通用人工智能）入口的主導權。

DeepSeek則更像“專才型”，聚焦語言模型與數理推理，通過開源普惠和極致工程優化，搶占高精度場景的“技術護城河”。在數理推理、代碼生成等高精度領域形成差異化競爭力，真正成為垂直場景的“基礎設施”。

無論哪種路線，都在共同推動大模型行業從“工具化”向真正的“智能化”演進。

4.下一階段的決勝點：突破智能的上限

盡管“基模五強”在戰略定位、技術路線和商業化路徑上呈現出鮮明的差異化特征，但它們的共同目標始終指向一個核心命題——突破大模型的“智能上限”。

無論是字節跳動的全棧布局、阿里的開源閉環、階躍星辰的多模態探索，還是DeepSeek的極致工程優化，本質上都在為大模型的“天花板”尋找新的突破點。

當然，他們也面臨著不小的挑戰。從大環境來看，中美技術脫鉤加劇的背景下，美國對華AI芯片出口限制可能影響國產大模型的算力供給。

具體到商業模式方面，如何在To B、To C場景中實現規模化盈利，仍是核心命題。而隨著AI應用范圍越來越廣泛，以及人類對智能上限的探索越來越機制，AI的可控性與安全性問題將越發不容忽視。

可以預見，以“基模五強”為代表的頭部玩家將在未來3-5年繼續主導中國大模型產業的發展，而這場AGI競賽的真正贏家，或將是那些能突破“智能上限”、實現AGI 愿景的企業。