国内AI大模型主要基于深度学习技术，通过神经网络架构分析海量数据，学习语言模式、知识表示和任务执行策略。以下是主要技术方向和代表模型：

1. 通用大模型

   • Deepseek R1/V3 ：以低功耗、高中文优化为特点，适用于科研分析、编程辅助等场景，训练成本低但理科任务表现有限。

   • 阿里Qwen2.5 ：采用混合专家架构，支持多模态理解，在自然语言处理、数学推理和编程中表现突出。

   • 腾讯混元 ：支持文本、图像、视频多模态交互，应用于文档生成、媒体创作等。

2. 知识增强与多模态模型

   • 百度文心一言 ：基于ERNIE-ViLG架构，支持文本生成、图像/视频转换及多模态交互，覆盖文学创作、客服等领域。

   • 智谱GLM-4 ：中科院紫东太初大模型升级版，聚焦知识图谱与问答，性能国际领先。3. 行业专用模型

   • 华为盘古 ：全栈式AI基础设施，支持2000亿级模型训练，应用于气象预测、智能客服等场景。

   • 科大讯飞星火 ：集成多模态能力，涵盖文本生成、代码辅助及语音识别，适用于教育、医疗等领域。

总结 ：国内AI大模型以深度学习为核心，通过技术优化和场景适配，形成通用、行业专用等多层次体系。其中，Deepseek、阿里Qwen2.5、腾讯混元等模型在通用能力上表现突出，而智谱GLM-4、盘古等则侧重专业领域应用。