根据权威信息综合分析，目前国内大模型企业数量存在不同统计口径，具体如下：
企业数量统计
117家企业 ：多个来源显示全国共有117个大模型企业，分布17个城市，强调AI技术落地与城市竞争力。
16家公司 ：另一权威来源仅统计了16家大模型厂商，涵盖13款大模型和19个智能体。
备案与规模差异
117家备案 ：截至2024年3月，117家大模型通过国家备案，其中上海占比24%。
79-190个模型 ：部分统计显示国内已发布79-190个大模型，涵盖通用和垂直领域，但未明确企业数量。
行业趋势与竞争格局
总结 ：当前国内大模型企业数量存在统计口径差异，若以企业备案为准则为117家，若统计厂商则为16家。建议参考权威机构最新报告获取准确数据。
目前国内百度推出的文心一言大模型可以自动生成PPT ，支持输入文字描述直接生成完整演示文稿，并能智能优化排版、配图和动画效果。该功能深度整合WPS办公生态，显著提升职场人士的制作效率。 核心功能优势 通过自然语言指令即可生成10-20页的PPT初稿，自动匹配商务/教育等不同场景模板。支持"生成科技风产品发布会PPT"等模糊需求，内置AI绘图引擎可即时补充示意图表
DeepSeek速度慢的核心原因包括数据量庞大、算法复杂度高、网络延迟及系统未优化，但通过硬件升级、算法调优和网络优化可显著提升响应速度。 数据量与硬件瓶颈 海量数据处理需要消耗大量计算资源，若服务器CPU、内存或存储性能不足，会导致响应延迟。建议升级硬件配置或采用分布式计算分担负载。 深度学习算法优化 复杂模型推理需简化参数或改用高效算法
DeepSeek可通过网页端、手机APP或本地部署的方式进入，网页端直接在浏览器输入官网地址（https://chat.deepseek.com/ ），手机APP在应用市场搜索“deepseek - r1”或“深度求索”（iOS系统）、“deepseek”（安卓系统）下载安装即可，也能从官网获取安装包在手机设置允许安装未知来源应用后安装，本地部署则需借助Ollama在Windows系统操作
DeepSeek卡顿半天通常由服务器负载过高、网络问题或软件配置不当引起，可通过以下方法解决： 一、优化网络环境 使用加速器 通过迅游、奇游等加速器优化网络连接，降低延迟。例如，奇游加速器支持一键部署本地模型，可显著提升响应速度。 检查网络设备 确保路由器连接稳定，关闭不常用设备（如旧手机、智能音箱）占用带宽，必要时重启路由器或切换网络环境。 二、调整使用策略 错峰使用
拼装模型全装版通常指通过用户自行组装完成的完整模型，与成品模型形成对比。以下是具体解析： 核心定义 拼装模型全装版指用户根据说明书或图纸，将多个零件逐步组装成完整模型的过程。这类模型需用户主动参与组装，与成品模型（已预制完成）不同。 特点与优势 参与感强 ：用户通过动手组装提升互动体验，可发挥创意调整细节； 成本效益高 ：相比成品模型，拼装版材料成本更低，且减少资源浪费； 技术门槛适中
拼装模型在哪买比较好？以下渠道是购买拼装模型的热门选择： 1. 线上渠道 天猫万代旗舰店 ：这是购买拼装模型的首选，价格合理且官方正品有保障，新品和再版产品更新及时，适合追求品质和正品的用户。 淘宝、京东等电商平台 ：价格便宜，种类丰富，但需注意选择信誉良好的店铺，避免假货或质量不佳的商品。 拼多多 ：在百亿补贴等促销活动期间，价格非常划算，但物流服务较差，可能存在盒损等问题。 B站会员购
世界上最好的模型厂家包括 Revell、Tamiya、Bandai、Airfix和Hasegawa，它们以 高精度、丰富题材和优质材料著称，在 静态模型、拼装模型和手办领域占据领先地位。 Revell（德国） Revell是欧洲最具影响力的模型品牌之一，尤其擅长飞机、汽车和军事模型 。其产品以1:72和1:48比例 为主，细节还原度高，适合中级到高级玩家 。
国内大模型表现突出的有实在智能的TARS大模型、DeepSeek、豆包、Kimi、智谱清言和通义千问等，其中TARS大模型垂直领域落地优势明显，DeepSeek推理性价比高，豆包功能全面且有字节流量加持，Kimi长文本处理一流，智谱清言知识图谱构建能力强，通义千问通用性与多模态融合出色。 实在智能的TARS大模型基于自然语言处理深厚积累，面向垂直行业推出
DeepSeek支持多种便捷登录方式，包括邮箱、手机号、Google账户及第三方社交账号（如微信）， 满足不同用户的安全性和便利性需求。以下是具体分析： 邮箱登录 ：适合已注册用户，通过绑定邮箱和密码实现稳定登录，安全性较高且便于账号管理。 手机号登录 ：支持+86开头的中国手机号，输入验证码即可快速登录，未注册号码会自动完成注册，兼顾效率与安全。
国内主流大语言模型主要包括百度文心一言 、阿里通义千问 、腾讯混元大模型 、字节跳动豆包 和科大讯飞星火 等，这些模型在自然语言处理、智能问答、文本生成等领域表现突出，并广泛应用于企业服务、教育、医疗等行业。 百度文心一言（ERNIE Bot） 百度研发的知识增强型大模型，擅长多轮对话、内容创作与信息检索，用户量突破1.5亿，技术实力国内领先。 阿里通义千问 阿里巴巴推出的企业级大模型
大模型参数通常超过10亿 ，部分前沿模型甚至达到千亿级或万亿级 规模。参数量是衡量模型复杂度和能力的关键指标，规模越大通常意味着更强的理解和生成能力。 基础门槛：10亿级参数 早期大模型的参数量普遍在10亿以上，例如GPT-2（15亿参数）。这一级别的模型已能处理较复杂的文本生成任务，但逻辑推理和长文本连贯性有限。 主流应用：百亿到千亿级
大模型之所以拥有数量庞大的参数，主要因为它们需要处理复杂的数据模式和特征，从而实现强大的自然语言理解、推理和生成能力。以下从技术需求、实际应用和未来趋势三个方面展开论述。 技术需求 模型复杂度与表达能力 更大的模型容量能够捕捉更复杂的特征和模式，提升模型的泛化能力。例如，ChatGPT-3拥有1750亿个参数，使其在处理自然语言任务时表现出色。 训练数据与任务需求 随着训练数据的规模和多样性增加
大模型6B参数指的是60亿个参数 ，这是当前AI领域常见的中等规模语言模型配置，兼顾性能与计算资源消耗 ，适合消费级显卡部署。其参数规模直接影响模型的学习能力和任务表现，但并非唯一决定因素——数据质量、架构设计同样关键。 6B参数模型的核心优势在于平衡性。它能在12G-24G显存的消费级设备（如RTX 4090）上高效运行，支持文本生成、对话等基础任务，同时保持较低推理延迟
大模型的参数是其核心组成部分，代表模型中可调节的权重数量，直接影响模型的复杂度和能力， 参数越大，模型处理复杂任务的能力越强，但也需更多计算资源支持。 参数是深度学习模型中决定其性能的关键要素，相当于人类大脑中的“记忆连接点”，用于学习并存储训练数据中的模式和关系。例如，GPT-3的1750亿参数使其能够理解语言的语义和逻辑，生成高质量的文本内容。参数通过训练数据不断调整
大模型参数量的选择并非越大越好，而是需要根据实际应用场景、计算资源和性能需求综合权衡，通常百亿级参数已能满足多数企业需求，同时兼顾效率与成本。 参数量与性能的关系 参数量直接影响模型的学习能力和表达复杂度，但并非线性增长。千亿参数虽能提升语义理解能力，却伴随计算资源消耗剧增。例如，Llama 2 70B模型需约42GB显存，而百亿参数模型（如Orion-14B）在微调后同样能高效处理专业任务。
