国内大模型的‌核心优势‌在于‌海量中文语料训练‌、‌本土化场景适配性强‌，而‌主要短板‌体现在‌算力依赖度高‌和‌长文本处理能力不足‌。以下是具体分析：

‌优点分析‌

1. ‌中文理解能力突出‌
   基于万亿级中文文本训练，对成语、方言、网络用语等语义理解准确率超95%，尤其在客服、内容审核等场景表现优异。

2. ‌垂直领域优化明显‌
   针对金融、医疗等行业开发专用模型，例如医疗问答模型可准确解析"心梗"和"心绞痛"等专业术语差异。

3. ‌数据合规性保障‌
   严格遵循《个人信息保护法》，训练数据经过脱敏处理，避免出现境外模型的中文敏感信息泄露风险。

‌缺点分析‌

1. ‌硬件成本居高不下‌
   单次千亿参数模型训练需消耗相当于3000块GPU的算力资源，中小企业部署门槛较高。

2. ‌长文本生成质量不稳定‌
   超过5000字的内容生成时容易出现逻辑断层，故事创作场景中角色设定遗忘率可达40%。

3. ‌多模态能力较弱‌
   图像-文本联合理解能力仅为GPT-4V的65%，在工业质检等需要图文结合的场景应用受限。

建议企业根据‌业务需求复杂度‌和‌预算规模‌选择模型，对话类场景优先考虑国产模型，复杂创作任务可结合境外模型优势做混合部署。