据《华尔街日报》报道，中国人工智能(AI)创业公司发布的大模型表明，他们追赶美国领先AI模型的速度要比业内许多人预期的更快。今年11月，深度求索公司(DeepSeek)发布了其最新大语言模型的预览版。该公司表示，该大模型在难度较高的数学和编程任务上超越了OpenAI在9月推出的预览版推理模型o1。
最近几周，其他中国公司也在其大模型性能方面也取得巨大进步。阿里巴巴和腾讯投资的创业公司月之暗面表示，它开发了一个专门研究数学的模型，性能接近o1。阿里表示，公司的一个实验研究模型在数学性能上优于o1预览版。
这些公司尚未发表介绍其模型的论文，因此难以评估这些说法，而目前还没有一个公认的统一测试方法来衡量AI模型的性能。不过，一些美国专家表示，中国公司在AI大模型上取得的进展令人印象深刻。
“中国正在以更快的速度赶上。”前OpenAI研究员、现AI企业家安德鲁·卡尔(Andrew Carr)称。他表示，深度求索的研究人员尝试复制OpenAI的推理模型，“在几个月内就弄明白了。坦白说，我的许多同事对此感到惊讶”。
月之暗面创始人杨植麟表示，公司专注于强化学习，也就是模仿人类的试错过程。这种方法或许能够在提升模型性能的同时不需要那么多的算力。
月之暗面创始人杨植麟
自去年年底以来，AI开发人员越来越多地使用一种名为“混合专家”(MoE，Mixture of Experts)的模型技术。该技术的核心是通过组合多个“专家”模型来协同完成任务。每个“专家”都是一个独立的神经网络，它们各自负责处理不同的数据分布和任务类型。这些“专家”之间通过一种称为“路由”的机制进行交互，路由机制根据任务的特点和需求，将输入数据分配给最适合的“专家”进行处理。
腾讯表示，该公司在11月发布的MoE模型可媲美Facebook母公司Meta在7月推出的Llama 3.1模型。审阅两家公司所发表论文的研究人员表示，腾讯训练模型使用的算力可能只有Meta的十分之一左右。
美国AI创业公司Anthropic的联合创始人杰克·克拉克(Jack Clark)在其博客上称，中国公司的方法就是利用其能够获得的硬件，构建极其优秀的软件和硬件训练堆栈，“中国制造将成为AI模型的一个标签，就像电动汽车、无人机和其他技术一样。”他表示。
中国AI创业公司正在自己所擅长的领域深耕。例如，深度求索专注于开源模型，强调数学和编程性能。月之暗面的聊天机器人Kimi类似于ChatGPT，擅长处理长文本，受到中国消费者的欢迎。
不过，中国AI创业公司目前的估值还远低于OpenAI等美国公司，原因是投资者不确定这些公司能否将其技术进展变现。而激烈的竞争中，AI模型供应商之间的价格战也已经出现。
知情人士称，智谱AI已推迟了最早于2025年下半年上市的计划，因为投资银行家告知该公司不太可能获得其期望的估值。智谱AI在本月最新一轮融资中的估值约为30亿美元。今年11月底，智谱AI展示了其AI智能体，并在7月发布了类似OpenAI Sora的视频生成模型。
