2025年的中国大模型市场，正经历一场静默却深刻的洗牌。
曾在2023-2024年疯狂融资、高调亮相的“六小虎”们有些逐渐淡出主流视野，而以字节跳动、阿里巴巴、阶跃星辰、智谱AI和DeepSeek为代表的“基模五强”则强势崛起，成为国产基础大模型领域的核心力量。
这场变局的背后，是资本、技术、人才和战略的多重博弈。
接下来，大模型能力的重要性将愈发凸显。追求智能的上限，仍然是当下大模型领域最重要的事情。大模型的应用，绕不过基础模型的能力边界。只有不断突破基础模型的天花板，大模型应用才有可能呈现百花齐放的局面。
1.国产大模型公司正加速洗牌
大模型的故事开始于2022年底，OpenAI发布的ChatGPT以颠覆性效果引爆全球 AI行业。
此后，中国市场迅速反应。2023-2024年，国内大模型市场迎来爆发式增长，政策、资本、企业三股力量共振，触发了一场持续一年的“百模大战”。
首先是政策定调。中国政府将大模型列为战略性新兴产业，多地出台专项扶持政策（如上海“人工智能算力券”、北京“智源计划”），鼓励企业布局通用大模型。
在政策指引下，各类大模型如雨后春笋般涌现，既有互联网巨头布局，也有创业公司纷纷入局，资本也大量涌入大模型赛道，迅速催熟了全国大模型市场。到2024年，国内公开披露的大模型项目达数百个，覆盖语言、视觉、代码等领域。
可以说，整个2023年，几乎都在白热化的“百模大战”中度过。最终，这场混战以“6+2”的市场格局暂告一段落。“6”为月之暗面、阶跃星辰、智谱、MiniMax、零一万物与百川智能，业内也称为“大模型六小虎”；“2”即两家规模稍小但各具特色的公司：深度求索（DeepSeek）与面壁智能。
然而，在这一阶段，由于行业尚在早期，入局的企业几乎都在摸着石头过河，很多企业都在拼参数、拼算力，试图复刻OpenAI的暴力美学路线，一味追求模型规模和性能指标，反而没有考虑到实际的国情和商业环境需要；更有部分初创公司缺乏技术积累，依赖短期融资和概念炒作，商业化路径模糊。
到了2024年，市场格局开始发生重大变化。随着2024年全球AI融资环境收紧，中 美融资总额同比缩水超60%，中国大模型市场也开始“去泡沫化”。
具体表现来看，融资重心逐渐向技术和商业化路径更成熟的头部企业倾斜。例如，阶跃星辰在2024年底完成数亿美元B轮融资；智谱AI则在2025年先后完成多笔融资，并开启IPO进程。
事实上，2024年底，“六小虎"中的部分公司已经开始调整战略方向。据市场消息显示，其中两家已经放弃大模型预训练。2025年初，随着DeepSeek的异军突起，对“六小虎”的生态位置形成挤压，行业加速进入“洗牌时刻”。
2025年，“百模大战”落幕已成为共识，市场格局收敛为“基模五强”（字节、阿里、阶跃星辰、智谱 AI、DeepSeek）为主的新秩序。
巧合的是，美国市场也呈现出OpenAI、Google、Anthropic、X.ai 和 Meta“五强争霸”的格局。某种程度上，这也是技术逐渐深入市场的过程中，市场格局从粗放到收敛的必然经过。
2.“新基模五强”，各有不同
不同于“六小虎”时期的无知者无畏，“新基模五强”格局下，每位玩家都走出了鲜明的差异化路径。依次来看：
字节跳动的 AI 战略不疾不徐，兼具“航母级资源”和“创业级敏捷”。
而字节之所以能走得这么稳，一个关键原因便是，公司将 AI 做成了“一把手”工程。张一鸣直接担任起AI战略的核心推动者，不仅从战略层面统筹全局，还深度参与技术路线与产品落地方向。
通过资源整合、技术攻坚和生态闭环，字节试图从流量驱动转向AI驱动。而其成败关键在于，能否在基础模型、视频生成等领域实现技术突破，同时构建可持续的商业化模式与生态壁垒。
为此，字节也有着充分的人才和资金储备。团队整合了光年之外（LingYuan）、零一万物（01.AI）等外部* AI 团队，并吸纳吴永辉、黄文灏等技术大牛，形成兼具学术背景与工程落地能力的 AI 团队；资金储备更不用说，支撑其在AI领域的长期投入。同时，抖音、今日头条等平台还可为模型提供海量数据和应用场景。
阿里是全球最早大规模开源大模型的科技巨头之一，以开源为杠杆，撬动开发者生态与行业应用，同时通过全栈技术布局（从算力到模型到应用）构建护城河。
阿里通义系列模型（如Qwen、万相）覆盖文本、视觉、语音等多模态领域，参数规模从0.5B到110B全尺寸覆盖，满足不同场景需求。其开源模型下载量已超9000万次，开发者生态规模仅次于Hugging Face，形成“开源获客-商业版变现”的闭环。
而这些成绩则是得益于阿里云的全栈布局。阿里云未来三年将计划投入超3800亿元建设AI基础设施，包括自研AI芯片（含光系列）、液冷数据中心和高速网络；通过专有云+公共云组合，满足企业敏感数据本地化与弹性算力需求。
与此同时，阿里的通义系列模型也正在深入阿里的整个业务生态。例如，淘宝通过通义千问优化推荐系统，提升用户粘性；通义灵码辅助医生生成诊断报告，提升效率；夸克还推出AI作业助手，解析学生问题并提供解题思路，覆盖K12教育场景。
阶跃星辰则是*调却也最务实的大模型创业公司，多模态是其显著标签。
目前，阶跃星辰已发布22款自研基座模型，其中16款为多模态模型（占比 70%），覆盖文本、图像、视频、语音、音乐、推理等全模态，多次拿下国内外权威榜单*，被业界称为“多模态卷王”。
创始人、CEO姜大昕认为，多模态是实现AGI的必经之路。人类智能的多元性（语言、视觉、运动等）需通过多模态融合才能复现，而当前多模态模型仍处于“前 Transformer”阶段，需探索可扩展的多模态理解生成一体化架构。据悉，阶跃也正在此领域加速探索。
因性能行业*，阶跃的多模态模型已取得广泛落地应用，成为多个爆款AI应用技术底座。公开信息显示，2024年下半年阶跃星辰多模态API的调用量增长了超45倍。
目前，阶跃星辰正将多模态能力嵌入智能终端（手机、汽车、机器人），打造“用户感知的延伸”，并与Oppo、吉利、智元机器人等头部厂商展开深度合作。
智谱AI是*启动IPO的大模型创业公司。其之所以能成为“清华系”学院派大模型企业中规模*的一家，很大一部分原因在于，智谱*程度释放了“清华大学”背后所蕴含的学术、社会以及商业生态价值。
智谱AI脱胎于清华大学计算机系知识工程实验室（KEG），拥有27年AI技术积累。其自研的GLM（通用语言模型）系列通过多阶段增强预训练方法，在中文问答、代码生成等领域表现*。
目前，智谱构建了基座模型（GLM）、推理模型（GLM-Z1-32B）、多模态模型（清影文生视频）及智能体（AutoGLM）的全栈产品体系，满足不同场景需求。
此外，智谱将2025年视为开源年，开源旗下多款模型，通过开源社区积累技术反馈，可进一步优化模型性能。
商业方面，智谱则专注2G/2B业务，智谱在B端覆盖金融、医疗、政务等20余个行业，2024年中标32个政府及企业项目（金额1.29亿元）。
DeepSeek的崛起则打破了国产大模型的“常规路线”。
在LMSYS Org榜单中，DeepSeek其模型在数学、代码生成等任务中*。其惊艳的性能表现来自于底层的工程创新。
DeepSeek通过降秩KV矩阵（MLA）减少显存消耗，结合混合专家（MOE）架构动态激活部分专家模型，显著降低计算量（参数数量减少约60%）。同时，DeepSeek放弃传统SFT微调，转向基于GROP算法的强化学习（RL），通过“模糊思考+精确证明”的训练机制，缩小非正式与正式数学推理之间的差距。
更重要的是，DeepSeek凭一己之力，通过开源打破大厂技术垄断，推动全球开发者协作（如与法国AI峰会、国际科研机构的合作），形成以中国为核心的全球AI生态。
通过工程创新，DeepSeek-R1训练成本仅为行业头部模型的1/10，API定价低至 OpenAI的1/30（输入1元/百万token，输出 16元/百万token），将AI服务从“奢侈品”变为“日用品”。
3.“基模五强”诞生背后，
资金、人才与技术缺一不可
虽然如今的“基模五强”各成一派，但他们能在“百模大战”中走到下一阶段，并逐渐形成差异化路线，找到商业闭环方向的深层原因，实则有一定共通性。
训练大模型是典型的“重资产”模式，确保资金来源是入局的基础。
字节跳动和阿里巴巴依托自身大厂优势，明确基础大模型建设战略，得以长期投入。
智谱和阶跃星辰分别背靠北京、上海，国家队实力自不用说。
DeepSeek则依靠自有量化基金平台资本投入，通过开源策略、技术工程优化（如模型压缩、分布式训练）降低边际成本。
而有了资金保障，大模型竞争本质是人才战争。
“基模五强”每家公司均围绕自身技术定位构建差异化团队，字节与阿里侧重全栈生态，阶跃星辰与智谱AI依托多模态与学术创新，DeepSeek则专注数理能力与成本优化。具体来看：
字节的AI团队以张一鸣为核心，吴永辉担任AI基础研究负责人，朱文佳担任AI业务负责人。整个团队以“技术+商业”复合型团队为核心，通过开放创新文化和“Top Seed”博士计划强化人才梯队。
团队注重多模态技术（视觉、语音）与商业场景的快速落地，通过Seed与Flow双轨并行的架构（基础研究与应用开发分离）提升效率，并依托全球AI实验室（北京、上海、新加坡等）构建技术壁垒。
阿里大模型研发一号位是阿里云CTO和通义实验室负责人周靖人。整个团队以“全栈技术矩阵+资源整合”为核心，通过“达摩院（前沿研究）+阿里云（工程落地）+行业应用（电商、政务、物流等）”形成闭环。团队具备连续创业基因与国际化视野，通过“饱和式投入”布局AI基础设施（如通义千问系列），并依托淘天、钉钉、夸克等业务实现技术商业化。
阶跃星辰核心团队，由获得2025 IEEE follow的创始人姜大昕、首席科学家ResNet作者张祥雨以及系统负责人朱亦博等大牛组成。通过*科学家的加入，强化视觉、语音等前沿的模型能力研究，以多模态技术驱动为核心，覆盖手机、汽车、机器人等终端场景，实现技术与数据飞轮和B2C商业化方向。
智谱AI则依托清华大学知识工程实验室（KEG）的学术背景，通过“学术+产业”结合模式构建技术壁垒，核心成员在知识图谱、自然语言处理等领域具有深厚积累。
DeepSeek则汇聚了一群“技术奇兵”，以数理推理与工程优化为核心，团队年轻化且本土化，成员多来自清华、北大等高校。
有了资金和人才的充分储备后，能否孕育出差异化的技术创新能力，是决定企业能否在市场站稳脚跟的关键。
目前，基模五强的技术路线可分为两类：
字节、阿里、阶跃星辰、智谱AI可归为“全才型”，技术矩阵全面覆盖，通过生态协同和行业渗透构建长期壁垒。
这条路线的玩家未来可能通过全栈技术覆盖线上和线下的广泛场景（如类移动互联网的超级应用、AI+硬件等），优先抢占AGI（通用人工智能）入口的主导权。
DeepSeek则更像“专才型”，聚焦语言模型与数理推理，通过开源普惠和*工程优化，抢占高精度场景的“技术护城河”。在数理推理、代码生成等高精度领域形成差异化竞争力，真正成为垂直场景的“基础设施”。
无论哪种路线，都在共同推动大模型行业从“工具化”向真正的“智能化”演进。
4.下一阶段的决胜点：突破智能的上限
尽管“基模五强”在战略定位、技术路线和商业化路径上呈现出鲜明的差异化特征，但它们的共同目标始终指向一个核心命题——突破大模型的“智能上限”。
无论是字节跳动的全栈布局、阿里的开源闭环、阶跃星辰的多模态探索，还是DeepSeek的*工程优化，本质上都在为大模型的“天花板”寻找新的突破点。
当然，他们也面临着不小的挑战。从大环境来看，中 美技术脱钩加剧的背景下，美国对华AI芯片出口限制可能影响国产大模型的算力供给。
具体到商业模式方面，如何在To B、To C场景中实现规模化盈利，仍是核心命题。而随着AI应用范围越来越广泛，以及人类对智能上限的探索越来越机制，AI的可控性与安全性问题将越发不容忽视。
可以预见，以“基模五强”为代表的头部玩家将在未来3-5年继续主导中国大模型产业的发展，而这场AGI竞赛的真正赢家，或将是那些能突破“智能上限”、实现AGI 愿景的企业。
