2023 年无疑会被载入史册，成为大模型技术全面爆发的标志性元年
经过一年多的高速发展，各大科技厂商纷纷争先恐后地推出了自家的大模型产品，比如阿里的通义千问、百度的文心一言等。
与此同时，各家围绕着大模型生态建设的步伐也没有落下，各类 Agent、AI 大模型平台百花齐放。目前看来，各厂商正处于积极拓展用户基础、吸引模型&合作生态入驻、优化平台用户体验及探索商业化模式的关键阶段。
作为一名时刻关注 AI 技术前沿动态，并且每天切身在应用相关技术（跑个 demo 啦、撸个 paper 啦）的 AI 开发者，我觉得很有必要出一期当前（截止 2024 年 2 月份）国内 AI 大模型平台的全方面测评。
那么要全方位评判一个大模型平台的优劣，我们将从以下几个核心维度展开探讨：
1、社区规模：主要通过平台上模型数量&种类、社区开发者数量、应用数量、下载量等硬性指标进行评测；
2、平台基础设施能力：主要关注数据集&SFT（Supervised Fine-Tuning, 有监督微调）支持方面，考察平台是否提供了充足的算力资源和强大的数据集能力，以确保开发者能够高效便捷地进行模型训练、部署与微调工作；
3、生态建设与社区活跃度： 主要评估平台相关课程（教程）的丰富度、社区活动、赛事开展等因素进行综合评估。因为好的社区生态 + 活跃度会直接或间接地影响到平台上内容的'上新'效率（或者说发布周期）和质量；
那么接下来，我将基于上述多角度的专业评测，为广大的 AI 从业者提供详尽且客观的参考依据，希望能够帮助大家选择自己合适的 AI 大模型平台～
综合类平台
阿里云
关键词：开源、模型库强大、开箱即用
2022 年底推出的阿里云旗下的开放 MaaS（Model-as-a-Service）平台，提供了多种领域预训练模型的在线试用、下载、在线微调与部署等功能，致力于为 AI 开发者和研究者提供一站式模型开放服务。
根据公开信息显示，魔搭社区已经吸引了大量的开发者参与，拥有 2300+ 的模型、280 万+AI 开发者和 600+ 数据集。并且集合了来自多家顶尖人工智能机构贡献的 900 多个 AI 模型资源，涵盖了广泛的领域和应用类型。
整体来看领域覆盖度挺全面的，包括 CV、LLM&NLP、图像和多模态等其他领域。不仅支持自家的模型还吸引了非常多外部开源模型的入驻，但优势领域应该还是集中在 LLM&NLP 这块；
平台的基础设施能力不错，创空间有点那么'开箱即用'的意思了，并且基于阿里云基础设施底座为新用户提供了免费的 CPU/GPU 资源（高阶的算力得花钱，按量付费）。支持主流接入 SDK，创建好项目后就是一个 github 范式的开发大动作。
支持在线的 SFT，也封装好了很多 python 开箱库（简单留给用户，直接 pip install 就可以用起来）以及配套教程（也有专门的答疑群）
生态建设这块虽然有一些配套板块（在首页 -> 动态 -> 下拉栏里面）的布局，比如竞赛、活动等，但是横向对比其他平台来看，生态建设的丰富度还是相对薄弱一些的，所以个人开发者的社区活跃度可能会低一些。
