生成式AI大模型正在深刻改變媒體行業(yè)，為內容創(chuàng)作與傳播帶來了革命性的變化。

那么，面對“百模大戰(zhàn)”，面對市面上數量眾多的大模型，媒體行業(yè)工作者或內容創(chuàng)作者，究竟該如何選擇大模型？在內容創(chuàng)作的特定場景選擇哪個大模型？

面對上述困惑，近期，由30余位每日經濟新聞優(yōu)秀記者、編輯和子公司每經科技工程師組建的 “每日經濟新聞大模型評測小組”，對市場上主流大模型在財經新聞工作場景中的表現(xiàn)與能力進行了歷時2個月深入評測，并推出《每日經濟新聞大模型評測報告》（第一期）。

《每日經濟新聞大模型評測報告》（第一期）顯示，國產大模型正在全面趕超海外大模型，零一萬物 Yi-Large成為最大“黑馬”，在“財經新聞標題創(chuàng)作”“微博新聞寫作”“文章差錯校對”“財務數據計算與分析”四大應用場景的總分排名第一?；梅角笏鱀eepSeek-V2、百川智能Baichuan4則在“財務數據計算與分析”場景顯示出強大的數據計算和分析能力。而一直備受各界推崇的GPT 4.0在本次評測中表現(xiàn)不佳，甚至在“財經新聞標題創(chuàng)作”場景中排名墊底。

每日經濟新聞作為中國主流財經媒體，早在2020年就提出 “AI化+視頻化”的科技智媒轉型戰(zhàn)略，陸續(xù)推出每經AI快訊系統(tǒng)，每經AI電視，雨燕智宣——AI短視頻自動生成平臺，智能媒資庫等一系列AI產品，贏得市場贊譽。同時，在生成式AI爆發(fā)后，每經眾多采編人員深耕大模型領域，涌現(xiàn)了30余位優(yōu)秀的提示工程師和技術工程師。專業(yè)的財經新聞采編能力與不斷深耕的AI技術能力，為大模型評測提供了堅實保障。

后續(xù)，“每日經濟新聞大模型評測小組”將圍繞更多的大模型應用場景，定期發(fā)布大模型評測報告。

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《每日經濟新聞大模型評測報告》目的，是關注企業(yè)和個人用戶的實際需求，通過評測大模型在實際應用場景中的表現(xiàn)，進而幫助用戶在工作、學習、生活等場景中，找到最合適的大模型工具，提升效率。

對此，“每日經濟新聞大模型評測小組”選取了GPT 4.0，百度文心，月之暗面等15款市場主流的國內外大模型，圍繞“財經新聞標題創(chuàng)作”“微博新聞寫作”“文章差錯校對”“財務數據計算與分析”四個財經新聞的主要應用場景，進行第一期測評。評測均通過各款大模型API端口，在每經科技自主開發(fā)的“雨燕智宣AI創(chuàng)作+”大模型測試臺上進行。評測結果出來后，由15位每日經濟新聞資深記者和編輯進行嚴格的人工核準、評分和排名。

評測結果顯示，零一萬物 Yi-Large成為“黑馬”，總分排名第一。Anthropic Claude 3 Opus和幻方求索DeepSeek-V2分居第二、第三。各個大模型在不同場景和不同任務中的表現(xiàn)差異明顯。GPT 4.0的表現(xiàn)令人意外，僅名列倒數第五。

報告完整版以及測評題目，評分指標細則及部分案例，可訪問：每日經濟新聞大模型評測報告（第1期）

結論一：國產大模型正全面趕超

國產大模型正逐漸展現(xiàn)出其競爭力。與國外大模型相比，它們在多個任務上的表現(xiàn)已經顯示出趕超之勢。

國產大模型在多個測試場景中排名靠前。商湯商量SenseChat-5三次占據前五席位，兩次擊敗谷歌Gemini 1.5 Pro。在國外模型中，Anthropic Claude 3 Opus同樣在三個測評場景中排名前五，谷歌Gemini 1.5 Pro在“財經新聞標題創(chuàng)作”和“文章差錯校對”兩個場景中排名第一。令人意外的是，一直備受各界推崇的GPT 4.0卻在本次評測中整體表現(xiàn)不佳，在每個場景中都未能斬獲前五名，甚至在“財經新聞標題創(chuàng)作”中排名墊底。

“財經新聞標題創(chuàng)作”場景中，商湯商量SenseChat-5、字節(jié)豆包Doubao-pro-32k和百度ERNIE 4.0等，在信息提煉準確和重要新聞點突出方面與谷歌的Gemini 1.5 Pro不相上下。

“微博新聞寫作”場景中，百度文心ERNIE 4.0、商湯SenseChat-5等模型的總分與國外模型Anthropic Claude 3 Opus并列第一。

“文章差錯校對”場景中，零一萬物 Yi-Large是唯一一款得分超過100分的國產大模型。國產大模型比國外大模型更能理解漢語句式和表達規(guī)范。但在查找并修改錯別字、標點使用不當、數字和量詞錯誤、事實和信息錯誤等要求更精準的任務方面，還有提升空間。

“財務數據計算和分析”場景中，Anthropic Claude 3 Opus總分雖領先，但對幻方求索DeepSeek-V2和零一萬物Yi-Large的優(yōu)勢并不大。尤其是幻方求索DeepSeek-V2成為此場景評測中一匹“黑馬”，其“財務數據分析”能力突出。

結論二：大模型各有專長

不同模型在特定場景、特定維度、特定指標上的表現(xiàn)差異顯著。體現(xiàn)了它們在各自領域的專長。

例如，谷歌Gemini 1.5 Pro在“財經新聞標題創(chuàng)作”和“文章差錯校對”兩大場景中排名第一。在“微博新聞寫作”場景中，該模型整體排名靠后。

Anthropic Claude 3 Opus、幻方求索DeepSeek-V2、百川智能Baichuan4則顯示出了強大的數據計算能力。

結論三：在跨語言環(huán)境下差異明顯

以“微博新聞寫作”場景為例，百度文心ERNIE 4.0、商湯商量SenseChat-5與Anthropic Claude 3 Opus并列第一。這反映了國產大模型在微博這一國內社交媒體場景下的卓越表現(xiàn)。國產大模型更能夠準確把握微博用戶的內容偏好和交流方式，生成符合平臺特性和用戶期待的微博文案。

相比之下，谷歌Gemini 1.5 Pro在微博寫作的運營維度上得分為0，可能源于其對微博平臺特性和用戶行為的不熟悉。

在中文語境之下，GPT 4.0在全部4個場景中的排名均不理想。這一現(xiàn)象突顯了大模型在跨語言和文化環(huán)境中的適應性問題，也表明了國產大模型在本土化應用上具有天然優(yōu)勢。

結論四：信息提取能力參差不齊

從文章中準確提取關鍵信息，是對大模型能力的一項關鍵挑戰(zhàn)。本期評測中“文章差錯校對”場景正包含了對這一能力的測試。

谷歌Gemini 1.5 Pro憑借其在錯別字、標點使用不當、數字和量詞錯誤、事實和信息錯誤的查找和糾錯方面與其他大模型拉開了差距。

相比之下，零一萬物Yi-Large在病句查找和糾錯方面則位居首位，本可以挑戰(zhàn)谷歌Gemini 1.5 Pro，但在錯誤查找方面的表現(xiàn)拖了后腿。

大模型信息提取能力的差異可能與模型的訓練數據、算法設計以及對語言細微差別的捕捉能力有關。增強大模型的信息提取能力，可以提高其生成結果的準確度，更能讓大模型適用于對準確性要求極高的新聞工作。

每日經濟新聞大模型評測小組
2024年6月

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接下來，“每日經濟新聞大模型評測小組”將繼續(xù)深入探索大模型的無限可能，從實際應用場景出發(fā)，對各個大模型進行全方位的評測，并定期推出專業(yè)報告，帶來最前沿的洞察和發(fā)現(xiàn)。

在此，我們誠摯地邀請您，加入評測項目。

如果您是研發(fā)企業(yè)，想要展示自家大模型的實力，與其他大模型進行比拼，請將參評大模型的詳細信息發(fā)送至我們的郵箱：damoxing@nbd.com.cn。

如果您是大模型的使用者，請告訴我們您希望在哪些場景中使用大模型，或者希望我們測試大模型的哪些能力。打開每日經濟新聞App，在“個人中心”——“意見反饋”欄中留下您的想法和需求。

期待您的參與，共同探索大模型的無限可能。