主流大模型全景
认识闭源与开源模型格局、评测体系，以及 API 与部署选择。
形成模型能力、成本、开放性和部署方式的比较框架。
LEARNING SEQUENCE
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每个主题保留完整原文，并增加教学图、图例、对比表和更清晰的阅读结构。
03.01
闭源模型（OpenAI / Anthropic / Google）
闭源模型由少数几家公司掌控，代表了大模型能力的最高天花板。OpenAI、Anthropic 和 Google 三大阵营各自发展出独特的技术路线和产品哲学。本章深度剖析每家公司的核心模型、技术特色和发展策略。
03.02开源模型（LLaMA / Mistral / Qwen / DeepSeek）
开源模型是大模型生态中不可或缺的力量。它们让研究者和开发者能够在本地运行、微调和定制大模型，推动了 AI 技术的民主化。本章深度剖析主流开源模型的架构、训练策略和生态影响。
03.03模型能力评测体系
如何客观地比较不同大模型的能力？这是一个看似简单实则极其复杂的问题。本章全面介绍当前主流的评测基准、排行榜以及评测的局限性，帮助你建立科学的模型能力评估框架。
03.04模型 API 与部署方案
选择大模型不仅是选择"哪个模型"，还要选择"怎么用它"。本章全面对比主流 API 服务和本地部署方案，帮助你根据场景做出最优的技术决策。
CHAPTER OVERVIEW
本章主题对照
先看每篇解决什么问题，再决定从哪里深入。
| 主题 | 核心概念 | 学习产出 |
|---|---|---|
| 闭源模型（OpenAI / Anthropic / Google） | OpenAI：从非营利到行业领导者、Anthropic：安全优先的挑战者、Google DeepMind：原生多模态 | 闭源模型由少数几家公司掌控，代表了大模型能力的最高天花板。OpenAI、Anthropic 和 Google 三大阵营各自发展出独特的技术路线和产品哲学。本章深度剖析每家公司的核心模型、技术特色和发展策略。 |
| 开源模型（LLaMA / Mistral / Qwen / DeepSeek） | Meta LLaMA 系列、Mistral AI：欧洲的开源先锋、阿里 Qwen 系列 | 开源模型是大模型生态中不可或缺的力量。它们让研究者和开发者能够在本地运行、微调和定制大模型，推动了 AI 技术的民主化。本章深度剖析主流开源模型的架构、训练策略和生态影响。 |
| 模型能力评测体系 | 核心评测基准、排行榜、评测的局限性与陷阱 | 如何客观地比较不同大模型的能力？这是一个看似简单实则极其复杂的问题。本章全面介绍当前主流的评测基准、排行榜以及评测的局限性，帮助你建立科学的模型能力评估框架。 |
| 模型 API 与部署方案 | API 服务对比、API 调用的标准接口、本地部署方案 | 选择大模型不仅是选择"哪个模型"，还要选择"怎么用它"。本章全面对比主流 API 服务和本地部署方案，帮助你根据场景做出最优的技术决策。 |