大模型是自然语言处理领域中深度学习技术的高级应用。
通过对海量文本数据进行深度训练，能够吸收和提炼出丰富的语言学知识和语义内涵。这种大模型通常参数规模庞大，动辄数十亿甚至数百亿，从而具备理解和生成自然语言的能力，与人类沟通几乎无障碍。
它的应用场景广泛，包括但不限于机器翻译、智能问答、文本摘要等多个领域。从技术发展的视角来看，语言模型的演进历程颇具启发性。
起初，基于深度神经网络进行训练；随后，业界逐渐采用预训练结合微调的模式来提升性能；而如今，最先进的范式已经转向预训练结合提示训练，这无疑标志着模拟人类思维交流方面的又一重大突破。
这一发展轨迹不仅凸显了技术的迅速迭代，更揭示了自然语言处理领域巨大的探索空间和创新潜力大模型能够显著增强研究报告的编写效率，通过采纳精细化的询问策略，分析师在研究过程中能够实现效率优化。
此外，这一模型还能够提供全面的文本编辑支持，包括校正、查重、以及文风润色等功能，从而确保分析师提交的工作成果达到更高的质量标准大模型技术潮流兴起催生中国大模型百花齐放。
此报告对12个大模型进行综合评估，以深入梳理中国大模型在行研领域的应用表现，为各界提供清晰深入的视角，以应对预训练大模型引发的人工智能浪潮。
当前，自然语言处理技术中的预训练大模型正在全球范围内引领一场前所未有的人工智能革命。
自ChatGPT推出以来，仅在中国地区，涌现出超过80个不同的预训练语言大模型。这些模型的参与者涵盖了中国顶尖的学术研究机构和领先的互联网科技企业，均希望能在这场技术浪潮中抢占先机。值得一提的是，过去一年里，中国学术和产业界也取得了显著进展，商汤的“商量”、百度的“文心一言”等大模型持续迭代，推动了中国大模型产业的快速发展。
研究目的
基于数字行研解决方案的研究和实践基础，旨在全面了解并系统梳理中国大模型参与者在行研领域的应用表现。
研究目标
·了解中国大模型在行研领域的应用价值
·探析中国大模型在行研领域的综合表现
·梳理中国大模型的参与者现状
·评估中国大模型行研领域的发展潜力
本报告的关键问题
·参与者发展现状：中国大模型的参与者有哪些？在行研领域的发展现状如何？
·行研应用表现：中国大模型在行业研究领域的实际应用表现如何？
·报告撰写能力：中国大模型在撰写行业研究报告方面的表现能力如何？
·模型基础能力：中国大模型逻辑推理能力、类比迁移能力等基础能力表现如何？
·行业理解能力：目前中国大模型在不同行业下的理解能力以及表现如何？
名词解释
预训练语言大模型：预训练语言大模型是一种先进的人工智能技术，它通过在大规模文本数据上进行预先训练，学习语言的复杂模式，从而能够理解、生成和处理自然语言。
数字行研：数字化行业研究解决方案通过集成精准信息溯源系统和标准化写作工具，降低了行研门槛，提高撰写效率，并简化了质量控制流程，从而革新了行业研究的范式。
8-D方法论：沙利文联合头豹企业研究所采纳的8-D方法论包括八个核心模块，包含定义、分类、发展历程、特征、产业链、市场规模、政策和竞争格局，构成了一套全面而系统的研究方法。
类比迁移：指在机器学习中用于训练的数据，这些数据没有提供明确的标签或答案。
逻辑推理：类比迁移是指从一个领域或情境中提取概念、原则或模式，并应用到另一个不同的领域或情境。在内容评判中，评估模型在不同概念、情境之间建立联系的能力，以及这些联系的适当性和创造性。
语境转换：语境转换是指根据不同的交流环境或对象调整信息表达方式。在内容评判中，评估信息是否适应特定的受众、文化背景或沟通场合，以及是否能有效地调整语气、风格和内容以满足不同场景下的写作需求。
意图理解：意图理解是指识别和理解用户或作者想要传达的目的和动机。在内容评判中，评估信息是否有效地传达了其预期的消息或意图，以及模型是否能清楚地识别这些意图。
Chapter1
大模型行研能力评测背景及方法
中国大模型行研能力评测——行研背景概述
行研背景概述
中国大模型行研能力评测——传统行研发展痛点
传统行业研究在工具更新、知识复用、信息溯源和质量控制方面面临显著挑战，影响其效率和准确性传统行业研究的产出流程包括三个步骤：
首先是基础调研，聚焦于一手和二手行业数据的收集；
其次是数据加工，涉及整理逻辑、验证数据真实性，并对关键信息进行可视化处理；
最后是产出结果，确保全文逻辑一致、可视化清晰并且观点合理。
在实际操作中，行业研究面临多个挑战：
1）工具更新停滞，自互联网兴起以来，行研主要依赖网络检索和办公软件，近20年未见显著革新；
2）团队知识难以复用，由于高人员流动性和新成员培养周期长，分析师的经验和知识传承困难；
中国大模型行研能力评测——数字行研革新
数字化行研解决方案通过标准化工具和大模型技术，解决了行业研究的核心难题，提高了研究质量和效率，为行业分析带来了高效、精准的新范式。
数字化行研解决方案为行业研究带来范式革新。该系统通过引入一系列标准化工具，如精准的信息溯源系统和写作规范，极大降低了行业研究的门槛，提升了撰写效率，并简化了质量控制流程。
此外，数字行研基于大模型的强大底层支持，为分析师提供AI辅助工具，包括专家访谈、智能检索、查重、校对和改写功能，有效减少信息检索的难度，提升文本的准确性和撰写效率，同时加速分析师的专业成长。
数字行研解决方案不仅解决了传统行业研究中的关键痛点，如信息溯源困难、严峻的质控挑战、知识低复用率和工具更新滞后，还借助大模型技术推动行业研究质量和分析师成长速度，引领行业研究向更高效、精准的新范式转变。
中国大模型行研能力评测——大模型赋能行研
大模型在数字行业研究中扮演核心角色，其功能特性极大提升了研究的效率和质量。
本研究主要聚焦于中国大模型在行业研究中的实际应用和优势，知晓大模型的能力边界，旨在推动行研领域的创新与变革作为数字行研的关键支撑，大模型通过其创作、生成、改写和检索等核心功能，全方位推动行业研究向前发展。
首先，大模型扮演第三方AI专家角色，协助分析师在研究初期进行框架搭建和内容创作，有效减轻案头工作负担。
其次，通过与分析师的有效互动，大模型助力生成结构化内容和洞察，显著提高基础内容的产出效率。
鉴于此，深入了解中国大模型行业的发展态势和技术创新对引领数字行业研究新范式至关重要。本研究的目标是全面评价中国领先的大模型技术，深入分析其在行业研究领域的实际应用和优势，全面审视大模型对行业研究发展的影响，以促进数字行业研究的创新和变革。
中国大模型行研能力评测——评测大模型参与者
人分析师团队对12个大模型进行行研辅助能力的综合评估，旨在全面了解并系统梳理中国大模型参与者在行研领域的应用表现
大模型行研能力评测参与者
在此次评测中，GPT模型选用的公测版本为3.5版本，文心一言模型也采用其3.5公测版本进行评估。
中国大模型行研能力评测——评测方法与指标
经过严格的双盲评测流程，围绕研究报告撰写能力，模型基础能力以及行业综合理解能力进行综合评测。
大模型行研能力评测方法
本次测试覆盖三大板块，1,800+道题目，由20人资深研究分析师团队经过严格的双盲评测流程得出，最大程度保证公允性本次大模型能力测试围绕三大核心板块展开评测：分别是研究报告撰写能力，模型基础能力以及行业综合理解能力。
通过模型在三大核心板块的表现力最终得出评测结果。其中，报告撰写覆盖8篇不同主体报告撰写，涵盖128道问题，分析师长期跟踪报告问题累积超1,500道题；模型能力覆盖6大文本产出核心能力，涵盖54道问题；行业理解覆盖14大核心行业，每个行业涉及12个问题，总计1,168题。三大维度合计1,800道题目。
中国大模型行研能力评测——报告撰写能力
大模型报告撰写能力
中国大模型行研能力评测——行研基础能力
从AI辅助文本创作角度出发，结合文字生成基础核心能力，归总出对于行业研究报告撰写角度最核心的六大能力维度，包括逻辑推理、文本生成、类比迁移、语境转换、意图理解以及知识储备。
大模型行研基础能力
类比迁移：类比迁移是指从一个领域或情境中提取概念、原则或模式，并应用到另一个不同的领域或情境。在内容评判中，评估模型在不同概念、情境之间建立联系的能力，以及这些联系的适当性和创造性。
中国大模型行研能力评测——行业理解能力
本次评测汇集百余名各资深行业分析师，结合自身领域认知，对模型在14大行业的理解和产出能力进行评估。
大模型行业理解能力
Chapter2
大模型行研能力评测结果
中国大模型行研能力评测分析——评测结果
资深分析师团队根据三大维度，总计1,800+道题目，对十二大市场主流大模型进行评估测试。评测结果显示，商汤商量、文心一言3.5、GPT3.5、讯飞星火以及腾讯混元处在第一梯队，综合实力强劲。
中国大模型行研能力综合评测结果
国产大模型行研能力综合评测结果
中国大模型行研能力评测分析——报告撰写能力
模型在报告撰写能力板块的表现中，商汤商量、讯飞星火以及文心一言3.5占据前三甲。其余模型的表现各有千秋，例如紫东在行业特征的归纳总结能力较强，Minimax则在发展历程和产业链分析细分维度表现优秀。
大模型报告撰写能力评测结果
报告撰写能力由模型在定义、分类、行业特征、发展历程、产业链、市场规模、政策分析以及竞争格局8D模块的表现综合评定而成模型在报告撰写评测的表现中，商量、讯飞星火、以及文心一言3.5是表现TOP3的模型，其中商汤商量在8D模块均表现强劲，讯飞星火在高难度撰写板块展现一定实力根据大模型报告撰写能力综合热力矩阵图可以看出商汤商量是综合能力最强的模型，且在各个板块的表现稳定处在前列位置。讯飞星火虽在发展历程失分较为严重，但在市场规模、政策分析以及竞争格局的高难度撰写板块中表现强劲。
中国大模型行研能力评测分析——报告撰写能力表现
性和在关键模块的领先优势显著。而GPT3.5和百川因信息库更新不足及答案完整性与准确性问题，在高权重模块中失分较多。
在报告撰写评测中，各平台表现各异，其中商量整体表现稳定且领先，而GPT3.5和百川因信息更新和答案完整性问题而在某些关键模块中失分较多在报告撰写能力评测中，商量的整体表现稳定，在8D模块中均超过均分，领先于其他。
文心一言3.5和星火表现出波动，例如讯飞在发展历程和竞争格局低于均分，但在分类任务中表现最佳。天工在发展历程、市场规模和定义方面表现优秀，但在产业链方面略显不足。GPT3.5在竞争格局和市场规模中失分较多，主要因为其信息库较旧，无法提供有效价值信息，影响了其在报告撰写的综合表现。智谱清言和通义千问的综合表现稳定，在8D各模块中与均分相近，其中智谱清言在政策分析方面表现优异，通义千问在特征环节表现突出。百川的表现波动较大，尤其是在政策模块由于无法给出答案，导致失分严重，影响了整体均分。紫东太初和雅意的表现相似，除在特征和政策分析模块外，其他分值走势几乎一致。Minimax在8D模块中五项略高于均分，但在产业链和竞争格局这两个高权重模块中失分严重。
中国大模型行研能力评测分析——高阶难度模块表现
产业链分析是8D模块中最具挑战性和权重最高的部分，考验大模型在行业定义、信息检索和价值挖掘方面的能力，其中商汤商量、文心一言3.5和讯飞星火凭借出色的知识储备和逻辑推理表现优异。
大模型产业链分析能力评测结果
产业链分析作为8D模块中最具挑战性且权重最高的部分，考验着大模型在定义行业、信息检索和价值挖掘方面的综合能力，其中商汤商量、文心一言3.5和讯飞星火因其优秀的知识储备和逻辑推理能力在这一模块中表现突出产业链分析是高阶难度撰写模块之一，权重在评测分数中占到了17.5%，是8D模块中评测得分权重最大的模块。其复杂性源于需要大模型在三个关键维度进行深入的信息处理：
市场规模的测算标准和预测市场变化。在此模块中，讯飞星火和天工因其在市场规模测算及未来变化推演方面的表现而尤其突出。
大模型市场规模能力评测结果
大模型在市场规模分析表现均分为6.32分，是8D模块的第五低分。在市场规模模块，商汤商量、文心一言3.5、Minimax、智谱清言、讯飞星火以及GPT3.5是表现优异的模型，综合表现高于均分。讯飞星火和天工在市场规模测算口径制定以及未来变化推演能力强，因此表现优异。
筛选行业关键参与者和推演市场竞争态势的能力。在该模块中，商汤商量和讯飞星火因其在企业筛选和未来变化推演上的强大能力而表现杰出。
大模型竞争格局能力评测结果
竞争格局分析作为8D模块中最具挑战性的模块之一，主要考验模型在精准筛选行业关键参与者和推演市场竞争态势的能力。在这一模块中，商汤商量和讯飞星火因其在企业筛选和未来变化推演上的强大能力而表现杰出竞争格局是高阶难度撰写模块之一，权重在评测分数中占到了15%，是8D模块中评测得分权重第二高的模块之一。
竞争格局分析旨在阐述行业内企业间的竞争状况，涉及市场份额分布和竞争动态的变化，旨在揭示市场的当前竞争态势，以便企业进行战略调整。其挑战在于准确筛选行业参与者，并归纳推演市场竞争态势的形成原因及未来趋势。
首先，识别行业中的关键竞争者是一个复杂的任务，需要从众多企业中精准挑选出既正确又具有强大竞争力的企业。其次，确定企业后，模型必须分析当前竞争情况的成因并预测其未来变化。这两个环节都对模型的归纳和推演能力提出了高要求，使得竞争格局成为高难度撰写模块之一。大模型在竞争格局分析的表现均分为5.74分，是8D细分模块的最低分。在竞争格局模块，商汤商量、文心一言3.5、Minimax、智谱清言、雅意、腾讯混元、讯飞星火以及GPT3.5均表现出色，综合表现高于均分。商汤商量和讯飞星火在企业筛选以及未来变化推演能力较强，在竞争格局表现杰出。
行业特征分析是8D模块中的高难度部分，挑战在于处理海量数据并提炼深刻、独创的见解。在这一模块中，大模型整体的表现差异不大，其中通义千问因其简洁性、丰富论据及深度独创性，在此模块中表现优异。
大模型行业特征能力评测结果
行业特征分析作为8D模块中的一个高难度撰写部分，主要挑战在于综合处理海量数据、提炼具有深度的代表性见解以及展现独创性。其中通义千问因其简洁性、丰富论据及深度独创性，在此模块中表现优异行业特征是高阶难度撰写模块之一，权重在评测分数中占到了17.5%，是8D模块中评测得分权重最高的模块之一。
行业特征分析旨在区分一个特定行业与其他行业的独特属性和条件，价值在于披露行业独有的价值信息以供投资管理决策。行业特征的核心难度在于信息量的维度，不同于其它模块，行业特征的提示问题缺少明确指向性，需要大模型根据特定行业的海量数据资料去总结归纳最符合当下行业的实际特征。行业特征的质量取决于两点，一点是深度，也就是该行业特征是否对特定行业有足够的代表性。另一点是独创性，也就是对特定行业是否有独到的见解，而非泛泛而谈。
由于行业特征的问题较为宽泛且模型需要筛选的信息量极大，因此撰写难度极高。大模型在竞争格局分析的表现均分为6.27分，从结果看是8D模块中表现较好的模块。在行业特征模块，多个模型综合表现高于均分，其中通义千问的回答简洁性强，论据丰富且具有一定深度与独创性，因此在特征模块表现优异。
中国大模型行研能力评测分析——低阶难度模块表现
行业定义、行业分类、发展历程以及政策分析在行研撰写中难度较低，重点聚集在信息搜集的准确度。在低难度撰写模块中，12大模型没有显著的差距，但部分模型由于在特定模块中无法回答，因此失分严重。
大模型报告撰写能力低阶难度模块评测结果
模型在低难度报告撰写模块的表现中，商汤商量和讯飞星火表现最为优秀，在四个模块的评测得分均显著高于均分行业定义、行业分类、发展历程以及政策分析在行研撰写中难度较低，这四大模块重点落在信息搜集的准确度，对归纳推理的整体要求较低，更多考察模型的知识库丰富性以及把握信息准确性的能力。在低难度撰写模块中，12大模型整体的表现较为平均，模型之间没有显著的差距。但部分模型在发展历程和政策分析模块中无法给出明确的答案，从而导致失分情况严重，对最终均分影响较大。
中国大模型行研能力评测分析——报告撰写能力分布
商汤商量、科大讯飞星火以及文心一言3.5是模型报告撰写能力排名前三甲。在报告撰写的细分模块中，行业定义和分类的平均得分较高，撰写难度相对较低。产业链、竞争格局和市场规模得分较低，撰写难度大。
大模型报告撰写能力分布
模型在行研基础能力的表现差异显著，商汤商量、GPT3.5以及文心一言3.5占据前三甲，整体领先幅度较大。排名靠后的模型虽然综合评分较低，但在细分模块仍有优异表现，例如智谱清言和百川在意图理解能力高于均分大模型行研基础能力评测结果
模型基础能力由模型在类比迁移、逻辑推理、文字生成、意图理解、语境转换、知识储备六大问题经过基础题库测试与报告撰写的分析师评测综合评定而成
模型在基础能力评测的表现中，商汤商量、GPT3.5、以及文心一言3.5占据前三甲根据大模型基础能力综合热力矩阵图可以看出表现TOP3的模型分别为商汤商量、GPT3.5以及文心一言3.5。其中，商汤商量在语境转换和知识储备板块排名第一，讯飞星火则在逻辑推理和文字生成部分达到第一。
中国大模型行研能力评测分析——行研基础能力表现
在行研基础能力评测中，GPT3.5、商汤商量和文心一言3.5稳定领先，展现出各自在逻辑推理、文字生成和意图理解的强项，而其他模型如天工、智谱清言等表现波动，模型底层能力还有待改善。
大模型行研基础能力评测结果
模型在行研基础能力评测维度中，商汤商量、GPT3.5、以及文心一言3.5表现稳定性强，在单一模块能力各有领先在行研基础能力评测中，商汤商量、GPT3.5和文心一言3.5三大领先模型发挥最为稳定。
其中，GPT3.5在逻辑推理能力上排名领先，商汤商量在文字生成和语境转换方面表现良好，而文心一言3.5则在意图理解方面领先于其他模型；天工、智谱清言和百川的表现高度波动，如智谱清言在文字生成方面接近满分，但在意图理解和逻辑推理上远低于均分。这种高波动性表明这些模型在实际使用中可能影响行研任务的整体效果。
讯飞星火、腾讯混元以及Minimax在行研基础能力的表现较为平稳，但存在一定波动性。例如，Minimax虽在类比迁移和知识储备方面展示了其强大的实力，但在文字生成表现伐善，排名垫底。通义千问、紫东太初和雅意整体表现较弱，在逻辑推理和意图理解等高维模块能力上较弱，但这也反映出它们在模型参数量和微调方面与领先模型存在差距。
中国大模型行研能力评测分析——行研基础能力细分模块
类比迁移能力是将复杂概念与熟悉情境相联系，简化了认知过程，使得在行业研究中理解和记忆这些概念变得更加清晰和高效。在类比迁移能力评估中，智谱清言、Minimax和GPT-3.5在位居前三。
大模型类比迁移能力评测结果
类比迁移简化了复杂概念的理解与记忆，通过将其与熟悉情境联系，能够提升行业研究的效率。在类比迁移的能力评估中，智谱清言、Minimax和GPT-3.5表现最佳类比迁移的定义是从一个领域或情境提取并应用概念、原则或模式至另一不同领域或情境的过程，在行业研究中对理解复杂概念发挥着关键作用。它通过将抽象或难以把握的概念与熟悉的情境相联系，简化了认知过程。例如，在金融领域，利用水流的类比来阐释资金流动的机制；在技术领域，则可通过类比电路来解释数据传输原理。这种方法不仅促进了新旧知识间的联系，还加深了对复杂概念的理解和记忆，因为它触动了对已知概念的认知和情感共鸣。
逻辑推理能力对行业研究至关重要，具备优质逻辑推理能力的大模型能从数据中提炼关键信息，并通过结构化分析深入理解市场动态，从而产出高价值内容。在此能力上，GPT-3.5、文心一言3.5和讯飞星火表现最佳
大模型逻辑推理能力评测结果
逻辑推理能力通过从现有数据中提炼关键信息，并结构化的分析深入洞察市场动态，从而指导高质量行研内容的产出。在逻辑推理能力中，模型表现差异大，GPT3.5、文心一言3.5以及讯飞星火是表现TOP3的模型逻辑推理的定义是从已知信息出发，通过严谨的推论规则得出结论的关键过程，在行业研究中的重要性不言而喻。这一能力不仅是理解复杂问题、制定有效策略、以及作出精确决策的基础，而且在深化行业分析和提升信息价值方面起着核心作用。优秀的逻辑推理能力使研究者能从现有数据中提炼模式，建立关联，从而洞察行业动态和市场趋势，进而生成深入且有价值的分析。
在多个模型的逻辑推理能力评比中，GPT-3.5、文心一言3.5和讯飞星火表现尤为突出，而商汤商量、腾讯混元和百川等也超越了平均水平。这些模型在处理复杂信息时展现了卓越的结构化呈现能力，能够用精简而清晰的文字表达复杂的推理过程。同时，它们在信息综合、归纳和推导方面表现出色，能够有效地提炼关键信息点，为行业研究提供深度分析和有价值的见解。
意图理解能力在大模型辅助行业研究中影响显著，意图理解能力强的模型能准确理解问题的多层面含义，高效产出符合需求的深度分析和创新方案。其中，智谱清言、文心一言3.5和百川表现尤为突出
大模型意图理解能力评测结果
意图理解能力需要大模型能够准确捕捉问题的多层面含义，从而高效生成于需求相符的深入分析和创新解决方案。在意图理解能力中，智谱清言、文心一言3.5和百川表现突出意图理解的定义是识别和理解用户或作者传达的目的和动机的过程，在大模型辅助行业研究写作中发挥着关键作用。大模型在意图理解方面不仅涉及对问题表层含义的解读，更深入其背后的深层意图和需求，特别是在面对复杂、晦涩或高负荷任务时显得尤为重要。这种能力使得模型能够更高效、精准地产出与提问者需求相匹配的内容，从而提升行业研究的质量和效率。
在对大模型进行意图理解能力的评估中，智谱清言、文心一言3.5和百川在众多模型中表现尤为突出，而GPT-3.5、讯飞星火和Minimax也超过了平均水平。这些模型在逻辑和情感层面的意图理解问题上表现优异，不仅能准确识别问题的各个层面，还能基于深层理解提供更加满意和有效的解决方案。这种能力对于深入挖掘行业动态、发现潜在问题、并提出创新的解决策略至关重要。
语境转换能力使得大模型能够适应各行业的专业术语、风格和信息需求，灵活调整信息表达以提供符合需求的专业分析。在此能力方面，商汤商量、讯飞星火和腾讯混元表现优异，位居前三位
大模型语境转换能力评测结果
语境转换能力能够根据不同的交流环境和对象，灵活调整信息表达方式，以适应各行业的专业术语、风格和信息需求，从而提供专业且符合需求的分析内容。在语境转换能力中，商汤商量、讯飞星火以及腾讯混元表现优异语境转换的定义是根据交流环境或对象调整信息表达的过程，在大模型辅助行业研究中具有至关重要的作用。这一能力使得模型能够在不同讨论环境和专业领域之间灵活切换，准确把握并适应各行业的专业术语、表达风格和信息需求。例如，模型能够在口语化和书面化等不同表达场景之间有效转换语境，提供精准、专业且符合行业需求的分析内容。
在12大模型的语境转换能力评估中，讯飞星火、商汤商量和腾讯混元表现最为出色，而GPT-3.5、雅意和紫东太初也展现了超越平均水平的表现。这些模型在语境转换方面的优势表现在能够更全面地满足提问词要求，如在将口语内容转化为专业表述时，它们能避免使用非专业词汇，同时确保内容的完整性和专业性，从而为用户提供符合要求且令人满意的研究内容。
文本生成能力体现大模型在内容生成速度、长度以及丰富性方面的卓越能力，能够显著地提升了行业研究的效率和成果质量。在生成能力方面，昆仑天工、商汤商量以及紫东太初表现出色
大模型文本生成能力评测结果
文本生成能力包括生成速度和长度两方面，迅速响应研究需求和提供灵活、高质量的分析能够显著提升行业研究的效率和成果质量。在生成能力方面，昆仑天工、商汤商量以及紫东太初表现出色大模型在文本生成速度和长度方面的能力对行业研究的辅助具有显著影响。高效的文本生成速度使得模型能够迅速响应紧急研究需求和处理大量数据，为研究人员提供及时的信息和分析。模型的能力在处理不同长度的文本方面体现了其灵活性，既能提供简明扼要的概览，也能深入展开全面的分析。这种适应性使得大模型在行业研究中成为一个有效的工具，无论是快速构思还是编写详细的报告和分析，都能提高研究效率和成果质量。
大模型的知识储备能力为行业研究提供了丰富、多元的最新信息，助力分析师快速洞察市场趋势和关键问题。在知识储备能力的考察中，商汤商量、GPT-3.5和文心一言3.5表现最为出色。
大模型知识储备能力评测结果
12大模型在知识储备模块的表现中，商汤商量、GPT3.5以及文心一言3.5是表现前三甲的模型，Minimax、百川以及昆仑天工表现超均分。优质模型在知识储备方面的优秀表现一方面是对于信息丰富度的呈现，能够在行业撰写不同模块中展现丰富的信息维度和深度。另一方面，优秀的模型对信息的实时性把握性高，能够产出时下最新的信息内容。信息的丰富性和时效性对优质行业报告的产出帮助巨大。
中国大模型行研能力评测分析——行研基础能力分布
商汤商量、OpenAIGPT3.5以及文心一言3.5位列行研基础能力排名前三甲。这三大模型的内容输出专业准确，观点结构化，且在知识储备和快速高质量的文字生成方面尤其突出，在行研基础能力的综合表现优异。
大模型行研基础能力分布
中国大模型行研能力评测分析——行业理解能力结果
在行业理解能力板块的表现中，GPT3.5、文心一言3.5以及智谱清言位列前三名。大模型在行业的表现展现出一定的泛化性，例如GPT3.5在多个行业的表现都排名前列，而排名末尾的大模型则在大多行业低于均线。
大模型行业理解能力评测结果
行业理解能力由模型在金融、医疗、教育、零售、泛娱乐、房地产等14大行业下的八大通识类问题的表现综合评定而成模型在行业理解能力评测的表现较为泛化，例如GPT3.5在全行业的表现优秀。但不同模型在给自擅长的领域也有一定差异性，例如，商汤商量的在医疗业的得分位列第一根据模型行业排名14大行业综合热力矩阵图可以看出模型在行业能力有一定的泛化性，例如GPT3.5在全行业表现都较为优秀，而雅意则基本在全行业的表现乏善。这表明大模型在行业能力的表现会一定程度上受到模型本身训练数据和能力的影响。
中国大模型行研能力评测分析——行业理解能力表现
在14大行业理解能力评测中，GPT3.5、文心一言3.5和智谱清言整体表现突出，商汤商量和紫东太初在特定行业中优异，而百川、通义千问等模型在稳定性和特定领域的表现上需进一步提高。
大模型行业理解能力综合表现
在14大行业理解能力评测中，GPT3.5、文心一言3.5和智谱清言整体表现突出，商汤商量和紫东太初在特定行业中优异，而百川、通义千问等模型在稳定性和特定领域的表现上需进一步提高在对14大行业理解能力的评测中，GPT3.5展现出卓越的表现。紧随其后的是文心一言3.5和智谱清言，两者整体表现相似，但文心一言3.5略有领先。商汤商量在互联网科技、金融、医疗、零售和咨询服务业方面表现出色。紫东太初则凭借其丰富的知识库和出色的文字生成能力，在行业理解方面表现优异。相比之下，百川、通义千问、昆仑天工和讯飞星火的模型在稳定性方面有所下降，不同领域的优劣势较为明显。例如，百川在房地产、教育和医疗方面表现突出，但在零售和采矿业则失分较多。Minimax和雅意在部分行业中保持均分水平，但在特定行业的严重失分使得它们的整体平均分降低，如雅意在零售业的表现严重影响了其在行业理解能力的综合评分。
中国大模型行研能力评测——行业理解能力细分行业
在互联网科技行业研究中，高水平的数据分析、领域专业知识等能力是生成专业实用内容的关键，文心一言3.5、智谱清言、商汤商量以及天工能够全面理解行业多个方面信息，在互联网科技行业中位居第一梯队
大模型行业理解能力——互联网科技业
在互联网科技行业研究中，重点分析技术创新、发展趋势、竞争格局、政策和法规环境、用户需求和行为。生成专业内容需要高水平的数据分析、领域专业知识、市场洞察能力，对大模型的计算资源和训练数据有较高要求，以确保研究报告专业实用。
在互联网科技行业，文心一言3.5、智谱清言、商汤商量以及天工凭借其在多个层面精确且深度的理解回答，位居第一梯队。
在互联网科技行业，文心一言3.5、智谱清言、商汤商量以及天工在行业分类上有着更为深入细致的理解，能够精准把握不同子领域的特点和需求，还在发展演变上有着清晰完整的视野，能够准确洞察行业的变化趋势。例如，文心一言3.5在关于互联网科技行业发展趋势的回答上精准地提及了云计算、边缘计算以及物联网技术等核心要素，其对技术创新和业务模式变革的敏锐感知，使其能够为客户提供更具前瞻性和可持续性的解决方案。
金融行业研究中，技术创新、监管环境和市场趋势是关键因素，需要深度行业理解、技术洞察和数据分析能力。GPT3.5、商汤商量、智谱清言以及腾讯混元凭借其对金融行业的深入理解和精准阐述脱颖而出。
大模型行业理解能力——金融业
在金融行业研究中，重点分析技术创新对金融服务的影响、监管环境和市场趋势对金融机构的战略决策的影响。生成专业内容需要深度行业理解、技术洞察、数据分析能力，对大模型的机器学习和深度学习技术有较高要求，以实现复杂数据模式的准确识别和风险管理的精细化。
医疗行业研究聚焦医疗科技创新、数字化解决方案和卫生系统可持续发展，要求深度学习、数据分析和医学知识。商汤商量、GPT3.5、百川和文心一言3.5因深刻理解行业和卓越表现而位列第一梯队。
大模型行业理解能力——医疗业
在医疗行业研究中，重点分析医疗科技创新、数字化医疗解决方案以及卫生健康系统的可持续发展。生成专业内容需要深刻了解的医学知识、科技创新洞察、卫生系统理解以及对患者需求有综合了解，对大模型的深度学习和医学资料分析有较高要求，以实现精准诊断和个性化治疗。
在医疗行业中，商汤商量、GPT3.5、百川以及文心一言3.5凭借其对该行业的深刻理解和卓越表现，使它们位于第一梯队在医疗行业，商汤商量、GPT-3.5、百川以及文心一言3.5以深刻的洞察力跻身于第一梯队。以商汤商量为例，在探讨医疗行业发展制约因素时，其分析精准地指出了高昂的医疗费用、医疗资源分配不均以及医疗技术和设备更新换代缓慢等关键问题，充分展示了其深厚的行业洞察力和专业水准。
商汤商量通过对医疗行业的全面剖析，深刻洞察到医疗费用、资源不均、技术更新等问题，为行业决策者提供了有力的参考和解决方案。
大模型行业理解能力——教育业
在教育行业研究中，重点分析教育技术创新、在线学习平台发展以及个性化教育模型的效果和实施策略。生成专业内容需要具备教育理论知识、科技整合能力、学习心理学洞察、数据分析技能以及对不同学习群体需求的全面理解，对大模型的自然语言处理、推荐算法和数据挖掘技术有较高要求，以实现更有效的教学内容定制和学生学习路径优化。
在教育行业，通义千问和智谱清言凭借其对教育领域问题的深刻洞察和精准回答，脱颖而出，成为该行业的第一梯队在教育行业，通义千问和智谱清言凭借其卓越的理解和对行业问题的深刻洞察，跻身第一梯队。举例来说，智谱清言前瞻性地指出，线上线下融合、个性化教育、教育科技应用以及教育行业资本市场化等行业趋势，这充分展示了其对教育行业未来发展的敏锐洞察和战略远见。通义千问在教育领域的研究中，通过深入探讨学生需求和教育资源的匹配，提出了更为贴近实际的解决方案。
大模型行业理解能力——制造业
在制造行业研究中，重点分析智能制造技术应用、工业物联网发展以及供应链数字化的影响和优化策略。生成专业内容需要深刻了解工程技术、具备物联网应用洞察、供应链管理知识、数据分析能力以及对制造业数字化转型的整体把握的能力，对大模型的工业数据分析和智能制造算法有较高要求，以优化生产流程、提高效率和实现智能化生产。
在制造行业，GPT3.5、文心一言3.5、通义千问以及智谱清言凭借其对该行业问题的精准解答和专业知识，跻身第一梯队在制造行业，GPT3.5、文心一言3.5、通义千问和智谱清言以其精湛的专业回答，稳固地占据了行业领军地位。其中，GPT-3.5全面剖析了制造业的七大核心制约因素，尤其是全球供应链的复杂性、人才短缺、技能断层以及技术升级和数字化转型等紧迫问题。领先模型在制造行业的研究中，不仅展示了对行业核心问题的深刻理解，并且还能为企业提供前瞻性的战略建议。
零售行业研究聚焦消费者行为、电子商务趋势、零售科技创新和供应链优化，要求能够深度理解消费者心理、电子商务技术等方面。GPT3.5、文心一言3.5和通义千问以精准解答和专业知识稳居零售行业第一梯队
大模型行业理解能力——零售业
在零售行业研究中，重点分析消费者购物行为、电子商务趋势、零售科技创新以及供应链管理的优化策略。生成专业内容需要深入了解消费者心理、电子商务技术应用、市场趋势洞察、数据分析能力，对大模型的推荐算法和大规模数据处理技术有较高要求，以确保研究报告专业实用。
在零售行业，GPT3.5、文心一言3.5、商汤商量以及通义千问以其对零售行业问题的精准解答和深厚专业知识，稳居第一梯队的领先地位
在零售行业分析中，GPT-3.5、文心一言3.5、商汤商量以及通义千问以其专业性和深度分析脱颖而
出。举例来说，GPT-3.5对零售行业的多重挑战，包括供应链波动、消费者信心的变化、市场竞争加剧、消费习惯的演变及环境可持续性问题，进行了细致和全面的分析。这些领先的大模型不仅深入剖析了行业的复杂问题，还提出了前瞻性的发展策略，为零售企业面对的挑战提供了创新和智能化的解决方案，显示出其在零售行业分析中的专业能力。
泛娱乐行业研究关键分析聚焦在用户行为与需求、供需关系以及发展趋势。在这一领域的卓越表现中，文心一言3.5、GPT-3.5、腾讯混元以及紫东太初以其对泛娱乐行业的精准理解与分析，稳居第一梯队
大模型行业理解能力——泛娱乐业
大模型行业理解能力——房地产业
在房地产行业研究中，重点分析市场概述、供需、竞争格局、政策环境、风险和发展趋势。生成专业内容需要高水平的数据分析、政策解读和市场洞察能力，对大模型的深度学习和合适的训练数据有较高要求，以确保研究报告专业实用。
农林牧渔行业研究关键分析要点包括用户行为、产业链结构与利润分配以及发展趋势。在大模型在农林牧渔行业的表现中，GPT-3.5、智谱清言、天工以及文心一言3.5凭借其对行业的精准理解，跻身第一梯队
大模型行业理解能力——农林牧渔业
在农林牧渔行业研究中，重点分析用户行为与市场供需与价格走势、生产技术与效率、政策环境、产业链结构与利润分配和发展趋势。生成专业内容需要高水平的数据分析、政策解读和市场洞察能力，对大模型的数据处理与分析能力和深度学习能力有较高要求，以确保研究报告专业实用。在农林牧渔行业，从大模型表现上来看，GPT3.5、智谱清言、天工以及文心一言3.5凭借对行业的精准理解，位居第一梯队GPT3.5、智谱清言、天工以及文心一言3.5等AI大模型在农林牧渔行业的应用证明其精准捕捉行业特性和准确分析发展趋势的能力。例如，智谱清言能够考虑多重因素，借助大模型的理解能力，并结合实际应用，有选择性地总结归纳出农林牧渔行业的核心发展制约因素。这不仅包括外部环境因素，如政策法规、市场需求等，还包括行业内部因素，如生产技术、产业链结构等。通过对这些信息的深度理解和分析，领先模型能够精准捕捉农林牧渔行业的最新趋势，为决策者提供高质信息支持。
采矿行业研究中的关键分析要点包括矿产资源分布与储量、产业链结构与利润分配以及发展趋势。在这一领域，GPT-3.5、紫东、智谱清言和文心一言3.5凭借模型优秀的学习能力，位居第一梯队
大模型行业理解能力——采矿业
在采矿行业研究中，重点分析矿产资源分布与储量、生产技术与效率、政策环境、产业链结构与利润分配和发展趋势。生成专业内容需要高水平的数据分析、政策解读和市场洞察能力，对大模型的数据处理与分析能力和深度学习能力有较高要求，以确保研究报告专业实用。
旅游行业研究核心聚焦市场需求与趋势、旅游产品与服务创新行业供应链与合作以及发展趋势。在对旅游行业的深刻理解中，GPT-3.5、文心一言3.5、智谱清言以及腾讯混元位于第一梯队。
大模型行业理解能力——旅游业
在旅游行业研究中，重点分析市场需求与趋势、旅游产品与服务创新、政策环境、行业供应链与合作和发展趋势。生成专业内容需要高水平的数据分析、政策解读和市场洞察能力，对大模型的数据隐私与安全能力和深度学习能力有较高要求，以确保研究报告专业实用。
在旅游行业，GPT3.5、文心一言3.5、智谱清言以及腾讯混元通过融合不同领域的知识，提供丰富、且深度的文本内容，位居第一梯队作为一个多学科交叉的领域，旅游行业不仅融合了文化、地理学，还涉及历史、社会学和经济学等领域。在此背景下，GPT-3.5、文心一言3.5、智谱清言和腾讯混元等大模型表现出了卓越的跨学科知识融合能力，有效地整合了来自不同学科的信息，为旅游行业提供了全方位的研究和分析视角。
这些模型通过深入学习旅游行业的多种因素，能全面理解目的地文化、景点、气候等信息，同时考虑居民消费习惯、科技进步的行业影响及可持续发展等复杂因素。例如，文心一言3.5针对旅游行业的特殊性，提供了深入和全面的发展趋势分析。
运输行业关键分析研究要点包括供应链与物流网络、技术创新与智能化趋势和环境影响与可持续发展等。在运输领域，GPT-3.5、文心一言3.5、百川和腾讯混元稳居该领域的第一梯队。
大模型行业理解能力——运输业
在运输行业研究中，重点分析供应链与物流网络、技术创新与智能化趋势、政策环境、环境影响与可持续发展和发展趋势。生成专业内容需要高水平的数据分析、政策解读和市场洞察能力，对大模型的行业专业知识和深度学习能力有较高要求，以确保研究报告专业实用。
它们对运输行业的关键组成部分进行深入分析，涵盖了运输网络优化、车辆调度、路径规划，以及环境影响、能源效率和行业可持续发展等关键因素。这些模型尤其擅长于分析运输业的发展趋势、技术革新的影响以及市场需求的变化，为行业决策者提供了宝贵的洞见和战略建议。
大模型行业理解能力——能源业
在能源行业研究中，重点分析可再生能源发展、能源效率提升、智能电网技术以及碳排放减少的关键策略和趋势。生成专业内容需要深入了解可再生能源技术、能源政策法规、智能电网系统、数据分析能力，对大模型的大规模数据分析和智能预测算法有较高要求，以确保研究报告专业实用。
在能源行业，GPT3.5、智谱清言和文心一言3.5凭借其对能源行业问题的深入分析和精准回答，位列第一梯队，成为该领域的领军者在能源行业，GPT-3.5、智谱清言和文心一言3.5以深度分析和精准回答能力脱颖而出，稳居行业领先地位。GPT-3.5通过八个关键维度全面剖析能源行业，明确指出核心制约因素，如化石燃料依赖、能源转型高成本、技术瓶颈、能源存储和可再生能源波动等问题。GPT-3.5在能源领域的专业分析能力体现在其对这些维度的深刻理解上。这些模型的研究为能源行业提供战略性指导，推动行业朝可持续和清洁能源方向发展，通过独到的行业核心问题分析为未来发展指明方向。
咨询服务行业研究的关键分析要点包括客户需求、合规要求以及发展趋势。在这一领域，GPT-3.5、商汤商量以及讯飞星火凭借其卓越回答成功占据了第一梯队的领先地位。
大模型行业理解能力——咨询服务业
在咨询服务行业研究中，重点分析客户需求与服务模式、技术创新与数字化趋势、政策环境、法规政策与合规要求和发展趋势。生成专业内容需要高水平的数据分析、政策解读和市场洞察能力，对大模型的数据分析和挖掘和深度学习能力有较高要求，以确保研究报告专业实用。
n在咨询服务行业，GPT3.5、商汤商量以及讯飞星火凭借其卓越回答，成功占据了第一梯队的领先地位GPT-3.5、商汤商量和讯飞星火在咨询服务领域以出色的问题解答和方案提供能力稳居行业领先地位。GPT-3.5尤其在分析数字化、远程工作、全球战略和业务模式多元化等方面提供深入全面的见解，展现了对行业趋势的精准理解和强大分析力。特别在数字化和智能化的影响上，GPT-3.5指出人工智能、大数据和云计算的发展正在转型咨询服务行业，使得传统人工咨询逐渐让位于更高效、个性化的智能咨询系统。