腾讯朱雀 AI 检测支持哪些模型？2025 主流大模型对比分析

🔍腾讯朱雀 AI 检测支持哪些模型？2025 主流大模型对比分析

🚀腾讯朱雀 AI 检测支持的模型

🌟2025 主流大模型对比分析

🌍国际主流大模型

1. GPT-5（OpenAI）
   
   
   • 技术特性：采用混合架构，参数规模达到 52 万亿，训练数据覆盖多语言真实场景及合成仿真数据。支持文本、图像、视频的联合处理，推理能力达到 “博士水平”。
   • 能力表现：在复杂推理、代码生成和多模态交互方面表现出色，尤其在数学、编程等领域的逻辑推理能力显著提升。例如，在 AIME 竞赛题中，借助工具能取得接近满分的成绩。
   • 应用场景：适用于内容创作、专业问答、复杂计算与推理、代码助手等多种场景。其多模态能力可用于视频分析和语音对话机器人。
   • 成本：API 价格较前代大幅下降，GPT-4.1 的输入价格为 2 美元 / 百万 tokens，输出为 8 美元 / 百万 tokens，并提供费用折扣。
   
   
2. Gemini 2.5 Pro（Google DeepMind）
   
   
   • 技术特性：采用 “思维内置” 架构，支持 100 万 token 上下文窗口，混合注意力机制和多阶段推理框架提升了复杂任务的处理效率。训练数据量达到 32 万亿 tokens，涵盖多语言、多领域资源。
   • 能力表现：在推理、代码生成和数学能力方面表现突出，例如在 GSM8K 和 MATH 等数学问题集上解题准确率达到 89.7%。其响应速度在复杂任务中优于竞品。
   • 应用场景：适合软件开发、数据分析、多步骤规划等复杂任务，尤其在代码生成和多步骤推理方面优势明显。
   • 成本：API 定价具有竞争力，输入和输出价格分别为 10 美元 / 百万 tokens 和 15 美元 / 百万 tokens，通过中转 API 可进一步降低成本。
   
   
3. Claude 3.7 Sonnet（Anthropic）
   
   
   • 技术特性：采用 “Constitutional AI” 训练方法，注重安全性和伦理。支持 200K token 上下文窗口，多模态能力有所增强。
   • 能力表现：在长文本理解、复杂推理和遵循指令方面表现优异，例如在 GSM8K 榜单上准确率高达 97.72%。减少幻觉和提高回答真实性方面表现较好。
   • 应用场景：适用于长文档分析、复杂对话和需要高安全性的场景，如法律和医疗领域。
   • 成本：API 价格较高，输入和输出分别为 3 美元 / 百万 tokens 和 15 美元 / 百万 tokens。
   
   

🇨🇳国内主流大模型

1. 通义千问 2 代（阿里云）
   
   
   • 技术特性：采用混合专家（MoE）架构，参数规模为 235B，激活仅需 22B。训练数据量达 36T tokens，支持多语言、长文本处理和多模态内容理解。
   • 能力表现：在推理、指令遵循和工具调用方面表现出色，例如在 AIME25 测评中斩获 81.5 分，刷新开源纪录。其部署成本仅为性能相近模型的三分之一。
   • 应用场景：适用于知识问答、编程辅助、数据分析等场景，尤其在多语言和长文本处理方面具有优势。
   • 成本：API 价格具有竞争力，例如 QWQ-Plus 输入 1.6 元 / 百万 tokens，输出 4 元 / 百万 tokens。
   
   
2. 文心一言（百度）
   
   
   • 技术特性：基于知识增强的大语言模型架构，支持中文、英文等多种语言。训练数据涵盖多领域资源，注重文化内涵和短文本生成。
   • 能力表现：在生成高质量自然语言文本和模仿人类写作风格方面表现突出，尤其适合生成新闻报道、广告文案等内容。
   • 应用场景：适用于需要生成有文化内涵的短文本场景，如网站底部名言展示、app 启动页等。
   • 成本：未公开具体 API 价格，但作为国内主流模型，成本相对较低。
   
   
3. Qwen2.5-Max（阿里云）
   
   
   • 技术特性：采用 MoE 架构，使用超过 20 万亿 tokens 的预训练数据，支持 128K 上下文长度。多阶段训练策略优化了推理速度和效率。
   • 能力表现：在多个基准测试中表现出色，超越 DeepSeek V3、Llama-3.1-405B 等领先模型。支持指令模型和基座模型，适用于多种应用场景。
   • 应用场景：适用于知识问答、编程辅助、数据分析等场景，尤其在长文本处理方面具有优势。
   • 成本：未公开具体 API 价格，但基于其技术架构和性能，成本相对合理。
   
   

📊综合对比与选型建议

📝总结