近年来，大模型技术突飞猛进，全球各大科技公司纷纷投入研发，形成了一系列成熟的主流大模型。以下是目前国内外最具代表性的大模型：

从上表可以看出，国内大模型在中文理解方面更具优势，同时涌现出大量开源方案，为用户提供了更灵活的部署选择。

此外，根据SuperCLUE最新发布的大语言模型排行榜，国内大模型主要供应商如下：

下面回答一个最近用户提问比较多的问题，为什么国内外有这么多大模型了，DeepSeek还能这么火爆呢？

DeepSeek 之所以能在短时间内火爆出圈，主要得益于以下几点优势：

1. 硬件优化创新：DeepSeek 针对国产 GPU 进行了优化，使得推理速度更快，成本更低。

2. 高效的训练架构：采用创新的 MoE（Mixture of Experts）架构，在保证计算效率的同时，提高了模型的智能化水平。

3. 针对中文的优化：相较于 GPT-4、Claude，DeepSeek 在中文 NLP 任务（如阅读理解、代码生成）上表现更优。

4. 开放性与易部署：DeepSeek 提供了 Hugging Face 权重支持，并优化了量化技术，使得普通用户也能尝试本地部署。

AI 时代，我们的思维方式也需要改变。很多人还习惯于传统搜索，但真正的智能时代，应该是与AI 交谈，不断优化问题，直到得到最佳答案。

正如爱因斯坦所说：“我们不能用制造问题时的思维方式来解决问题。”

比如，很多人直接问 AI：❌ "帮我写个市场分析报告。"

但如果优化成：✅ "作为市场经理，我需要对 2024 年 Q4 中国新能源汽车市场做一个简要分析。请结合销量数据、用户评价趋势和政策影响，输出一篇 800 字报告。"

这样，AI 生成的内容不仅更精准，还能真正解决你的需求。

但是，当下很多用户在尝试使用DeepSeek的时候面临一个问题，许多用户反馈，在某些场景下，DeepSeek 访问不稳定，DeepSeek依然未能从服务崩溃中彻底走出来。

这也引出了一个关键问题：当 DeepSeek 不可用时，如何保证你的 AI 工作流不受影响？

解决方案 1：使用其他大模型

如果 DeepSeek 无法访问，可以切换到其他国内外大模型：

• 国内替代：Qwen、Baichuan、Yi-34B 等。

• 国外替代：GPT-4、Claude 2、Gemini 1.5（需要科学上网）。

解决方案 2：自己部署大模型

如果你想长期稳定地使用大模型，并希望掌握更大的自由度，可以考虑自部署。

自己部署大模型需要什么资源？

部署大模型的核心资源是 GPU，不同规模的模型对算力的需求不同，以下是大致的硬件和成本估算：

几种大模型部署方案

1. 本地部署（学习/实验）

如果你只是想体验大模型，学习 RAG（检索增强生成），可以尝试在 笔记本/台式机 上运行小型模型。

示例：