国产6个主流大模型，深度合作的10家公司！（最新挖掘）

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国产大模型的崛起浪潮

在全球科技飞速发展的当下，大模型领域成为了科技创新的焦点战场。以 ChatGPT 为代表的人工智能大模型在国际上掀起了技术革命的浪潮，而我国的国产大模型也不甘落后，迅猛发展，展现出了强大的实力和潜力。

近年来，随着人工智能技术的不断进步，大模型的发展日新月异。从早期的探索到如今的蓬勃发展，国产大模型已经在多个领域取得了显著的成果。在 2025 全球开发者先锋大会上，众多基于 AI 大模型开发落地的人工智能应用场景纷纷亮相，为千行百业注入了新的活力。无论是在工业生产、医疗诊断，还是在金融服务、教育娱乐等领域，大模型都发挥着越来越重要的作用。

在这样的大环境下，今天就为大家深度剖析国产 6 个主流大模型，以及与它们深度合作的 10 家公司，看看它们是如何在这场科技浪潮中乘风破浪，推动行业发展的。

6 大主流国产大模型全景扫描

百度文心大模型：知识增强的行业先驱

百度文心大模型作为国内大模型领域的先行者，自推出以来便备受关注。其核心技术亮点在于知识增强与多模态融合，通过与海量数据结合，以及对 Transformer 架构的优化，使得模型具备了强大的语言理解和生成能力。在知识增强方面，文心大模型通过预训练与大规模知识图谱的结合，能够更好地理解人类语言和语义，提高自然语言处理的准确性和效率。例如，在处理复杂的知识问答时，它能够迅速从知识图谱中提取相关信息，给出准确且详细的回答。

在多模态融合上，文心大模型 4.0 能够将不同媒体和模态的数据进行融合，实现跨模态的语义理解和生成。这为多媒体处理和跨模态任务提供了强大的支持，比如在图文内容创作中，它可以根据文本描述生成相应的图像，或者对图像内容进行准确的文字解读 。

文心大模型的应用场景极为广泛，涵盖了智能客服、智能助手、智能问答、机器翻译等多个领域。在智能客服领域，它能够快速理解用户的自然语言问题，并提供准确的答案和解决方案，大大提高了客户满意度；在智能助手方面，它可以帮助用户完成日常任务，如设置提醒、查询信息等，成为人们生活中的得力助手。

阿里通义千问：技术革新的后起之秀

阿里通义千问是阿里云推出的大语言模型，其技术特点十分显著。通义千问 3.0 采用了先进的深度神经网络架构，融合了多层级语义理解与逻辑推演能力，在复杂任务处理上表现出色。特别是在多逻辑链推导、多模态内容生成和高精度数学推理等硬核场景中，Qwen-3-235B 模型凭借超强算力支持，展现出了领先的实力。据数据显示，Qwen-3-235B 在标准化测试中，推理准确率比前一代模型提升了 12%，多模态内容生成的效率提高了 20% 。

通义千问的优势还体现在其多语言支持和智能任务双模式设计上。它支持 119 种语言及方言的全域覆盖，能够帮助企业打破地域和文化壁垒，提升全球市场的客户体验。智能任务双模式设计 ——“深度思考” 与 “即时响应”，使得企业能够根据不同的业务需求，灵活应对多样化的任务，极大地提升了运营效率。

在应用场景上，通义千问与企业的 ERP、CRM、OA 等核心系统实现了无缝对接，激活了企业的智能决策能力。在客户服务中，它可以自动识别用户需求，提供个性化推荐和解决方案；在供应链管理中，能够优化路径规划和库存调度；在财务分析中，快速生成财务报表和财务预测模型，为企业的数字化转型提供了有力的支持。

腾讯混元大模型：多模态融合的实力担当

腾讯混元大模型具备强大的多模态能力，不仅能够处理文本数据，还可以生成图像、视频等内容，为多种业务场景提供了广泛的应用可能。在自然语言处理方面，混元大模型可以理解并生成各种类型的文本内容，支持语言翻译、情感分析、智能问答等应用场景。例如，在智能客服系统中，它能够自动回答客户提出的常见问题，快速解决用户的疑惑 。

在图像生成领域，混元大模型通过图像生成引擎，能够根据文本描述生成相应的图像，即 “文生图”。这一能力在广告设计、艺术创作等领域得到了广泛应用，大幅减少了手工绘制和设计的时间成本，为创意工作者提供了更多的灵感和便利。在视频生成方面，混元大模型支持从文本描述生成视频内容，即 “文生视频”，并通过视频翻译功能，将视频内容多语言化，为媒体和营销行业带来了全新的内容创作和传播方式。

此外，混元大模型还具备高效的数据处理能力、灵活的微调能力和强大的扩展性。它能够快速处理和生成大规模数据内容，无论是文本、图像还是视频生成，速度和质量都有保障；可以根据特定的业务需求进行领域微调，使得模型在具体应用场景下的表现更加精准；支持多个 API 接口，开发者可以根据自身业务场景灵活调用，快速实现与企业现有系统的无缝对接。

字节跳动豆包：自然交互的智能伙伴

字节跳动的豆包凭借其强大的语言理解和生成能力，在自然语言处理领域表现出色。它基于先进的机器学习算法和大规模的语料库，能够与用户进行自然流畅的对话，无论是解答问题、提供建议，还是进行日常的聊天交流，都能表现出出色的性能。豆包拥有 5100 万活跃用户，其受欢迎程度可见一斑 。

豆包的技术突破之一是其深度思考推理模式。用户在使用豆包时，不仅能看到 AI 的最终答案，更能观察到模型解决问题的完整逻辑链条，包括自我质疑、假设验证、错误修正等步骤。这一功能通过训练让模型输出中间步骤，模拟人类的思考过程，大大提升了用户对 AI 的信任和接受度。例如，在处理复杂的问题时，豆包能够逐步分析问题，展示出思考的过程，让用户更好地理解答案的由来。

在应用场景上，豆包涵盖了日常生活和工作学习的多个方面。在日常生活中，人们可以使用豆包来获取各种信息，如新闻、天气、旅游等；在工作和学习中，豆包可以帮助人们解决问题、提高效率，如撰写文档、翻译文本、进行数据分析等，成为人们生活和工作中的智能伙伴。

科大讯飞星火认知大模型：专注垂直领域的专家

科大讯飞星火认知大模型拥有 7 大核心能力，涵盖了文本生成、语言理解、知识问答、逻辑推理、数学能力、代码能力和多模态输入和表达能力。在文本生成方面，它具备多风格多任务长文本生成能力，无论是发言稿、邮件、新闻通稿还是营销方案等，都能轻松应对，用户只需简单输入相关要求，即可得到符合需求的专业文本 。

在语言理解上，科大讯飞星火具备多层次跨语种的语言理解能力，可以进行语法检查、要素抽取、语篇规整、文本摘要等多种类型的语言理解任务。在知识问答方面，它拥有泛领域开放式知识问答能力，能够准确回答生活常识、科学知识、工作技巧等不同专业领域的问题。在逻辑推理和数学能力上，它具备情境式思维链逻辑推理能力和多题型可解析数学能力，无论是常识推理还是数学解题，都能给出准确的答案和解题步骤。

科大讯飞星火认知大模型在教育、办公、医疗等垂直领域有着深入的应用。在教育场景中，它可以为学生提供个性化的学习方案，如智能辅导、智能评测、智能阅读等，帮助学生提高学习效率；在办公场景中，能够为办公环境提供智能化的解决方案，如智能写作、智能客服、智能翻译等，提升办公效率；在医疗场景中，可以为医疗机构提供诊断辅助、病历分析、医学知识库等服务，助力医疗行业的智能化发展。

DeepSeek 大模型：开源生态的积极推动者

DeepSeek 大模型以其创新的架构和强大的性能在大模型领域崭露头角。它采用了先进的技术架构，在模型性能和效率上取得了良好的平衡。例如，在处理大规模数据时，能够快速进行计算和分析，为用户提供准确的结果。在自然语言处理任务中，DeepSeek 大模型展现出了优秀的语言理解和生成能力，能够理解用户的复杂指令，并生成高质量的文本内容 。

DeepSeek 大模型的优势还体现在其对开源生态的积极推动上。它鼓励开发者参与模型的改进和应用开发，通过开源社区的力量，不断完善模型的性能和功能。在开源生态中，开发者可以基于 DeepSeek 大模型进行二次开发，根据自己的需求定制模型，开发出适合不同场景的应用。这不仅促进了技术的创新和共享，也为大模型的广泛应用提供了更多的可能性。

在应用方面，DeepSeek 大模型在智能写作、智能客服、知识图谱构建等领域都有出色的表现。在智能写作中，它可以根据用户的需求生成各种类型的文章，如新闻报道、小说故事等；在智能客服领域，能够快速响应用户的问题，提供准确的解答，提高客户服务的质量和效率；在知识图谱构建方面，它可以帮助企业整合和分析大量的数据，构建出完整的知识图谱，为企业的决策提供有力的支持。

深度合作的 10 家公司探秘

浙江东方：AI 赛道的深度布局者

浙江东方通过旗下杭州东方嘉富基金参与 DeepSeek 天使轮投资，间接持有其股权。在创投板块，浙江东方深度布局 AI 赛道，这一投资举措具有深远意义。随着 DeepSeek 技术成果的商业化，浙江东方有望迎来估值重估。例如，若 DeepSeek 在市场上取得显著的商业成功，其估值的提升将直接带动浙江东方所持股权价值的增长。

浙江东方作为浙江省属国资背景企业，在区域算力资源整合中具备先发优势。在当前算力资源竞争激烈的环境下，国资背景使其能够更好地获取和整合资源，为后续在 AI 领域的发展奠定坚实基础。

拓尔思：垂直领域大模型的开拓者

拓尔思与 DeepSeek 联合开发金融舆情大模型，这一合作在金融领域具有重要应用价值。在智能研报生成场景中，该大模型能够快速分析海量金融数据和舆情信息，为分析师提供准确、全面的参考，大大提高研报生成的效率和质量。在风险预警方面，通过对金融市场动态和舆情的实时监测与分析，能够及时发现潜在风险，为金融机构提供预警信息，帮助其做出合理的决策 。

拓尔思在垂直领域大模型落地能力突出，已在中信证券等头部金融机构部署相关技术。其技术适配性获国家级金融科技实验室认证，这充分证明了其技术的可靠性和先进性，为其在金融领域的进一步拓展奠定了坚实的基础。

中科曙光：算力基础设施的保障者

中科曙光承建 DeepSeek 杭州训练中心液冷系统，提供高密度算力基础设施。在大模型训练过程中，算力需求巨大，而液冷系统对于保障算力设备的稳定运行至关重要。中科曙光的液冷技术市占率超 40%，这一领先优势使其能够深度绑定国产大模型训练需求。

随着 AI 算力中心建设浪潮的兴起，中科曙光将受益于这一趋势。例如，在新建的 AI 算力中心中，中科曙光的液冷系统和算力基础设施将有更多的应用机会，为其带来更多的业务增长和市场份额提升。

科大讯飞：多领域融合的践行者

科大讯飞自研星火认知大模型，同时接入 DeepSeek-Math 模型强化教育场景。在教育领域，科大讯飞的 AI 应用市占率第一，其将 DeepSeek-Math 模型融入教育场景，推出 AI 数学辅导应用 “星火助学”。这一应用能够根据学生的学习情况，提供个性化的数学辅导，帮助学生解决数学学习中的难题，提高学习效率 。

科大讯飞在政务、医疗等多行业的渗透，展示了其强大的技术实力和广泛的应用能力。其技术生态兼容性强，能够与不同的技术和平台进行融合，为其与其他大模型的合作提供了良好的基础，也为其在更多领域的拓展创造了条件。

浪潮信息：全球 AI 服务器的引领者

浪潮信息为 DeepSeek 北京亦庄智算中心提供 AI 服务器集群及算力管理平台。作为全球 AI 服务器龙头，浪潮信息拥有领先的技术和强大的生产能力。其国产化芯片适配能力领先，能够更好地适应国内市场的需求和政策环境 。

浪潮信息深度参与国家 “东数西算” 工程，这一国家级工程为其带来了巨大的发展机遇。在为 DeepSeek 提供算力支持的过程中，浪潮信息不仅能够展示其技术实力，还能通过合作不断提升自身的技术水平和服务能力，进一步巩固其在 AI 服务器领域的领先地位。

汉得信息：企业级 AI 转型的推动者

汉得信息对接百度文心、阿里通义等主流大模型，提供企业级 AI 转型解决方案。在 ERP 与 AI 融合方面，汉得信息具有丰富的经验和专业的技术。它能够帮助制造、零售等行业的头部客户，将大模型技术融入企业的 ERP 系统中，实现智能化的生产管理和供应链优化 。

汉得信息私有化部署经验丰富，对于一些对数据安全和隐私要求较高的企业来说，私有化部署能够更好地满足其需求。通过为企业提供定制化的 AI 转型解决方案，汉得信息帮助企业提升运营效率，降低成本，增强市场竞争力。

云从科技：多模态应用的探索者

云从科技自研 “从容大模型”，聚焦金融、安防领域多模态应用。在金融领域，云从科技的多模态技术可以应用于身份验证、风险评估等方面。例如，通过人脸识别和语音识别等多模态技术，实现更加安全、便捷的身份验证，提高金融交易的安全性 。

在安防领域，多模态技术可以用于视频监控、行为分析等。通过对视频图像和声音等多模态数据的分析，能够及时发现异常行为，提高安防监控的效率和准确性。云从科技人机协同操作系统市占率领先，获多项国家 AI 平台建设资质，这为其在金融和安防领域的发展提供了有力的支持。

昆仑万维：开源生态的构建者

昆仑万维天工大模型采用纯自研路线，支持文本生成、代码编写等场景。在文本生成方面，天工大模型可以根据用户的需求，生成各种类型的文本，如新闻报道、小说故事、文案策划等，为内容创作者提供了高效的创作工具 。

在代码编写场景中，天工大模型能够帮助程序员快速生成代码框架、查找代码错误等，提高编程效率。昆仑万维海外用户基础庞大，开源社区生态活跃，这使得天工大模型能够得到更多的反馈和优化，模型迭代速度行业领先，不断提升其性能和应用能力。

每日互动：数据智能的引领者

每日互动为 DeepSeek 提供用户行为数据及算力支持，共建数据智能应用。每日互动的数据资源覆盖 7 亿终端，拥有丰富的用户行为数据。这些数据对于 DeepSeek 模型的训练和优化具有重要价值，能够帮助模型更好地理解用户需求和行为模式 。

每日互动的隐私计算技术通过国家级认证，数据合规壁垒显著。在数据安全和隐私保护日益重要的今天，这一优势使得每日互动能够放心地与 DeepSeek 等企业进行数据合作，为数据智能应用的发展提供了坚实的保障。

润泽科技：绿色数据中心的提供者

润泽科技为 DeepSeek 提供廊坊数据中心 3000 + 机柜资源，采用绿色节能技术。在京津冀核心区位，润泽科技卡位优势明显，能够为 DeepSeek 提供稳定、高效的数据中心服务。其间接蒸发冷却技术降低 PUE 至 1.15 以下，获 “国家绿色数据中心” 认证 。

这一绿色节能技术不仅降低了数据中心的运营成本，还符合当前社会对环保和可持续发展的要求。对于 DeepSeek 等对算力和数据中心资源需求较大的企业来说，润泽科技的绿色数据中心能够提供优质的服务，满足其业务发展的需求。

合作背后的深层逻辑与影响

大模型与企业的深度合作，背后蕴含着多重深层逻辑，对技术创新、产业升级和市场竞争格局都产生了深远的影响。

从技术创新角度来看，大模型与企业的合作是技术与应用场景的完美结合。大模型作为先进的人工智能技术，具备强大的数据分析和处理能力，但要充分发挥其潜力，需要与具体的业务场景相结合。企业拥有丰富的业务数据和实际的业务需求，通过与大模型合作，能够为大模型提供更多的训练数据和应用场景，促进大模型的优化和创新。例如，在金融领域，企业的金融数据可以帮助大模型更好地理解金融市场的规律，提高风险评估和投资决策的准确性；在医疗领域，医疗数据能够助力大模型提升疾病诊断和治疗方案推荐的能力 。这种合作模式加速了技术的迭代和创新，推动人工智能技术不断向前发展。

在产业升级方面，大模型与企业的合作是推动产业智能化转型的关键力量。随着数字化时代的到来，传统产业面临着转型升级的压力，而大模型技术为产业升级提供了新的机遇。通过将大模型技术应用于生产、管理、营销等各个环节，企业能够实现智能化生产、精细化管理和精准化营销，提高生产效率、降低成本、提升产品和服务质量。在制造业中，大模型可以实现生产过程的智能化监控和优化，提高生产效率和产品质量；在服务业中，大模型能够提供个性化的服务，提升客户体验。这种合作模式促进了产业结构的优化和升级，推动整个产业向智能化、数字化方向发展。

从市场竞争角度来看，大模型与企业的合作改变了市场竞争格局。在大模型时代，拥有先进的大模型技术和丰富的应用场景成为企业竞争的关键优势。通过与大模型合作，企业能够提升自身的核心竞争力，在市场中占据更有利的地位。对于大型企业来说，与大模型合作可以巩固其市场地位，拓展业务领域；对于中小企业来说，借助大模型的力量可以实现弯道超车，打破传统的竞争壁垒。这种合作模式加剧了市场竞争，促使企业不断创新和提升自身实力，以适应市场的变化和需求。

大模型与企业的深度合作不仅推动了人工智能技术的创新和应用，也为产业升级和市场竞争注入了新的活力，对整个社会的发展产生了积极而深远的影响。

未来展望：大模型与企业合作的新征程

展望未来，大模型与企业的合作将在更广阔的领域和更深层次上展开，为经济社会的发展带来更多的创新和变革。

在合作方向上，随着技术的不断进步，大模型将更加深入地融入企业的核心业务流程。除了现有的智能客服、数据分析等应用场景，大模型还将在企业的战略决策、创新研发等方面发挥重要作用。在战略决策中，大模型可以通过对海量数据的分析和预测，为企业提供市场趋势、竞争态势等方面的信息，帮助企业制定更加科学合理的战略规划；在创新研发中，大模型能够为企业提供创意灵感和技术支持，加速新产品和新服务的研发进程。

潜在的合作领域也十分广阔。在绿色能源领域，大模型可以帮助企业优化能源生产和分配，提高能源利用效率，降低碳排放；在智能交通领域，大模型能够实现交通流量的智能调控，提高交通安全性和流畅性；在农业领域，大模型可以用于精准农业，帮助农民优化种植方案，提高农作物产量和质量。

然而，合作过程中也可能面临一些挑战。数据安全和隐私保护仍然是重中之重，随着数据的大量使用和共享，如何确保数据的安全存储和传输，防止数据泄露和滥用，是需要解决的关键问题。算力瓶颈也是一个挑战，大模型的训练和运行需要大量的算力支持，如何提高算力效率，降低算力成本，是行业发展需要克服的难题。人才短缺问题也不容忽视，培养既懂大模型技术又懂行业业务的复合型人才，对于推动大模型与企业的深度合作至关重要。

尽管面临挑战，但机遇同样巨大。随着 5G、物联网等技术的普及，数据量将呈爆发式增长，为大模型的发展提供更加丰富的素材。同时，市场对智能化解决方案的需求不断增加，为大模型与企业的合作提供了广阔的市场空间。

大模型与企业的合作正处于一个关键的发展阶段，未来充满了无限的可能性。我们应密切关注这一领域的发展动态，积极探索合作的新模式和新路径，共同推动大模型技术在企业中的广泛应用，为经济社会的发展贡献更多的智慧和力量。

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