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截至 2025 年 11 月 1 日，全球 AI 大模型（含基础模型、垂直领域模型、开源与闭源全类型）的数量尚无绝对精确的实时统计，但结合权威机构预测与最新行业数据推算，全球 AI 模型总量已突破 230 万个，其中符合 “大模型” 定义（参数量≥10 亿、具备多任务处理能力或行业突破性）的约为 12 万 - 15 万个。这一数据的核心依据与维度拆解如下： 一、统计范围与核心数据来源 全量 AI 模型（含中小规模）的行业预测： 市场研究机构 TechInsights 在 2025 年 9 月发布报告指出，预计 2025 年底全球 AI 模型总量将达 250 万个，较 2024 年近乎翻倍，增长动力主要来自中小企业主导的轻量化模型与垂直场景应用。 截至 2025 年 8 月，AllOutSEO 统计显示全球公开可访问的 AI 模型已达约 198.5 万个，3 个月内新增超 40 万个，按此增长速率推算，11 月 1 日全量 AI 模型规模已突破 230 万个。 “大模型” 的核心界定与筛选逻辑：上述全量数据包含大量参数量＜10 亿、功能单一的轻量化模型（如专用图像检测、简单文本处理模型）。若聚焦 “大模型”（通常指参数量≥10 亿、具备跨任务通用能力或在垂直领域达到 SOTA 水平的模型），结合以下维度筛选： 开源生态：Hugging Face 等主流平台注册的中大型模型（参数量 10 亿 - 千亿级）约 8.5 万个，其中 Meta Llama 4.0、Google Gemma 3、中国 DeepSeek R1 等具备行业影响力的开源大模型超 2 万个； 闭源阵营：国际巨头（OpenAI、Anthropic、Google）与中国头部企业（阿里、腾讯、智谱等）发布的闭源大模型约 1.2 万个，涵盖通用语言模型、多模态模型及垂直领域专用大模型（如医疗、工业、教育场景）； 垂直领域：各行业定制化大模型（如农业神农 3.0、数据科学 DeepAnalyze 等）快速爆发，仅中国垂直领域大模型已超 3 万个，全球范围内此类模型总量约 4 万个。 综合推算，11 月 1 日全球符合 “大模型” 定义的数量约为 12 万 - 15 万个，且仍在以日均超 1000 个的速度新增。 二、关键结构特征与增长动因 开源主导增长，闭源聚焦高端： 开源大模型已成为生态主流，2025 年全球开源大模型占比超 60%，中国贡献了全球 80% 的开源大模型供给（如智谱 GLM 4.0 Plus、腾讯混元 Hunyuan-Large），凭借低成本、可定制化优势快速渗透中小企业； 闭源大模型占比约 40%，但集中了头部资源（如 OpenAI GPT-4.1、Anthropic Claude 3.7 Sonnet），聚焦高安全、高价值场景（金融合规、企业级全托管服务），2025 年上半年中国闭源大模型调用量仍占市场 56%。 领域分布：NLP 仍占主导，多模态快速崛起： 自然语言处理（NLP）类大模型仍是最大品类，占比 62%（约 7.4 万 - 9.3 万个），但增长放缓至 13%； 计算机视觉类大模型增速最快，占比 19%（约 2.3 万 - 2.9 万个），受自动驾驶、工业检测等应用驱动爆发； 多模态大模型（融合文本、图像、音视频）成为竞争焦点，全球已发布超 1.5 万个，Google Gemini 2.5 Pro、Meta Movie Gen Video 等模型达到影视级、实时交互级能力。 区域竞争：中美主导，欧洲、日韩跟进： 中国与美国贡献了全球 75% 以上的大模型，其中中国在中文处理、垂直场景落地（如农业、医疗）领域形成局部领跑，美国在通用技术、多模态融合上保持代际优势； 欧洲（如德国 SAP、法国 Mistral AI）与日韩（如三星、LG）聚焦工业、制造场景大模型，总量约 2.5 万个，占全球 17%-21%。 三、数据局限性说明 统计口径差异：不同机构对 “大模型” 的参数量门槛（如部分定义≥5 亿参数）、是否包含私有部署模型（企业内部未公开模型）存在分歧，若计入企业私有大模型，实际数量可能再增加 30%-40%； 实时性限制：大量中小企业与科研机构的大模型未完全接入公开平台，统计存在一定滞后性，上述数据为基于行业增速的合理推算； 质量分层：大模型中约 30% 具备商业落地能力，其余为科研阶段或原型模型，核心竞争力仍集中在头部 1% 的模型（如 GPT-4.1、Gemini 2.5 Pro、ChatGLM 4.0 等）。 综上，2025 年 11 月 1 日全球 AI 大模型（符合参数量与能力门槛）的核心规模区间为12 万 - 15 万个，全量 AI 模型（含中小规模）已突破 230 万个，行业正呈现 “开源普及、垂直深耕、多模态融合” 的爆发式增长特征。 |
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