​​目前最具代表性的大模型包括阿里云通义千问Qwen3、DeepSeek V3、小米MIMO以及百度ERNIE 4.0等，其亮点在于推理效率突破、混合专家架构、多模态集成与长文本优化，分别展现出性能、成本、生态和场景适配的优势。​​

阿里云通义千问Qwen3凭借混合推理模式实现推理成本降低三分之二，支持119种语言，数学评测突破81.5分，代码能力超越Grok3，兼顾高效与多语言适配。DeepSeek V3采用6710亿参数混合专家架构，专注数学定理证明与复杂推理，激活参数仅370亿，兼顾性能与资源效率。小米MIMO通过数据增强与架构创新实现70亿参数模型在数学与代码领域超越GPT-3.5，主打端侧落地与全生态赋能。百度ERNIE 4.0以多任务学习框架覆盖多领域NLP需求，支持复杂场景知识调用与中文优化。各模型在推理效率、架构设计、多模态与行业场景上各有侧重，企业需根据实际需求权衡性能、成本与生态兼容性。选择大模型时，应综合评估任务类型、硬件资源、部署成本及长期维护能力，确保技术落地与业务目标高度匹配。