hrnetone（hrnetone的竞争对手）



p itemprop="description">Forrester 对顶级的语言AI基础模型进行了审查、评分和排名，像Cohere 和 Mistral AI 等AI 初创公司与 IBM、微软和Nvidia等全球科技巨头展开了正面交锋。

p itemprop="description">Forrester 在报告中表示：“在生成式人工智能（GenAI）热潮推动下，语言处理AI基础模型迅速崛起，成为科技界和商界领袖关注的焦点。由于创新速度极快，以及热门初创公司和科技巨头之间的选择众多，AI基础模型市场可能是买家最难以捉摸的市场之一。”

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p itemprop="description">AI 模型得分：4.82战略得分：4.66市场表现得分：2

p itemprop="description">根据Forrester的报告，谷歌的Gemini获得了4.82的最高分，这得益于其在多模态、上下文长度以及与谷歌云服务的互联互通方面所展现的市场差异化优势。

p itemprop="description">Gemini 是所有接受评估的供应商中上下文窗口最大的：目前有 100 万个 token，最近宣布将达到 200 万个 token。它也是为数不多的商用多模 LLM 之一，具有一流的多语言能力，涵盖 37 种语言。

p itemprop="description">在“战略”类别中，谷歌在创新、路线图、定价灵活性和透明度以及合作伙伴生态系统方面均获得五分。谷歌的最低得分出现在市场存在类别中，收入方面得分为一分，与竞争对手持平。

p itemprop="description">Forrester 表示：“谷歌拥有引领AI市场的一切条件——巨大的AI基础设施容量、优秀的AI研究人员队伍，以及在谷歌云领域不断增长的企业客户群。”

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p itemprop="description">AI 模型得分：3.38策略得分：3.68市场占有率：3

p itemprop="description">Nvidia 最近发布的 Nemotron 产品获得了 3.38 的评分，这款产品使得企业客户可以开箱即用 Nvidia 模型，并激励现有和新技术合作伙伴不断突破边界。Nvidia 的产品具有非常强大的多语言功能，并通过其 Megatron 模型提供多模式交互性功能，而其 NeMo 框架使其能够在其平台上更快、更高效地构建 AI-FM 语言模型。

p itemprop="description">在“战略”类别中，Nvidia 在创新和合作伙伴生态系统方面获得了五分。

p itemprop="description">Forrester 表示：“对于希望与客户合作，为训练和推理模型的硬件和软件需求之间搭建最佳桥梁的企业来说，Nvidia 是一个不错的选择。”

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p itemprop="description">AI 模型得分：3.38战略得分：4.34市场占有率：3

p itemprop="description">Databricks的DBRX产品因其提供了预训练的DBRX模型以及支持客户预训练或微调自己模型的能力而获得了3.38的评分。

p itemprop="description">Databricks 的平台在应用开发、治理、安全以及管理训练和部署模型方面具有强大的能力。在“战略”类别中，Databricks 在愿景、路线图、合作伙伴生态系统和支持服务方面均获得 5 分。该公司在交互方式和多语言能力方面得分最低，仅为 1 分。

p itemprop="description">Forrester 表示：“Databricks 的产品对企业客户来说是一个不错的选择，他们希望拥有一个功能强大的模型，其中包括企业工具，不仅可以构建解决方案和微调模型，还可以使用自己的数据预先训练自己的模型。”

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p itemprop="description">AI 模型评分：3.68战略得分：3.32市场占有率：1

p itemprop="description">IBM 的 Granite 产品获得了 3.68 分，这要归功于它给客户提供了关于底层训练数据最为稳健且透明的洞察，以及保护企业免受训练数据中任何未授权内容带来的风险。

p itemprop="description">IBM Granite 具有强大的功能，可以将其模型与企业需求和治理结构相结合，从而实现模型的监控和管理。在“战略”类别中，IBM 在支持服务和产品供应方面得分为 5 分。该公司在收入和客户数量以及上下文窗口和核心能力方面均获得了较低的 1 分。

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p itemprop="description">AI 模型评分：3.28战略得分：3.70市场占有率：5

p itemprop="description">OpenAI 的 GPT-4 产品获得了 3.28 分，这要归功于其模型是市场上最强大的模型之一，同时也是提供多模式 LLM 的少数提供商之一。

p itemprop="description">OpenAI GPT-4 的优势在于其核心模型功能，例如代码生成、多语言功能、上下文窗口以及其训练数据的范围。在“战略”类别中，OpenAI 在愿景、创新和路线图方面均获得 5 分。OpenAI 还在“市场影响力”类别中获得了最高分5 分。然而，其在模型管理部署和支持产品方面得分较低。

p itemprop="description">Forrester 表示：“OpenAI是开发者的良好选择，他们希望利用模型本身的原始力量到另一个平台，以构建更复杂的应用架构，并开始构建多模态的生成式AI应用程序。”

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p itemprop="description">AI 模型评分：2.90战略得分：3.30市场占有率：1

p itemprop="description">AWS 的 Amazon Bedrock 凭借其 Titan 模型获得了 2.90 分。Titan允许任何提供商在 Bedrock 中提供他们自己的模型。AWS 在其 Bedrock 服务提供的许多周边支持工具方面具有强大的功能，包括模型对齐、治理和安全以及应用程序开发。

p itemprop="description">在“战略”类别中，AWS 在路线图、定价灵活性和透明度以及支持服务和产品方面获得了 5 分，在愿景、创新和 Bedrock 客户数量方面获得了较低的分数。

p itemprop="description">Forrester 表示：“对于AWS客户来说，AWS的人工智能语言产品因其市场导向的方法而具有吸引力，而不是因为其核心的Titan模型本身。”

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p itemprop="description">AI 模型得分：2.82战略得分：3.34市场占有率：1

p itemprop="description">微软的Phi获得了3.34的评分，这得益于Phi模型除了使用真实内容外，还利用了大量合成生成的内容，这使得它能够在较小且严格筛选的数据集上进行训练。

p itemprop="description">尽管在市场上的众多产品中，微软的Phi在能力上可能不如一些竞品，但其较小的规模和严格筛选的训练数据集是其核心价值主张。微软围绕Phi系列的Azure AI服务为将模型行为与企业需求相匹配提供了强大的能力。在“战略”类别中，微软在合作伙伴生态系统和支持服务及产品方面获得了满分五分。然而，在价格灵活性和透明度，以及Phi的收入和客户数量方面，微软得到了较低的一分评分。

p itemprop="description">Forrester指出：“微软对OpenAI的投资和合作关系显得独特，尤其是由于其排他性。微软几乎能够作为OpenAI核心模型以及自身产品的AI基础语言提供商。”

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p itemprop="description">AI 模型得分：2.72战略得分：2.34市场占有率：2

p itemprop="description">Cohere Command 获得了 2.72 分，这要归功于其构建了业务友好型模型，并支持基于检索增强生成 (RAG) 的知识检索架构所需的数据管道。

p itemprop="description">Cohere 的 Command 模型在语言和推理的核心模型能力方面具有优势，同时还具有显著的多语言能力，可以对来自多种语言的数据进行预训练，例如对常见商业语言的特定优化。在“战略”类别中，Cohere 没有获得任何四分或五分的高分，同时在合作伙伴生态系统方面也只获得了一分。然而，Cohere Command 在客户数量方面获得了三分，这比许多大型技术提供商都要高。

p itemprop="description">Forrester 表示：“对于那些想要一个能够为 RAG 和其他知识检索用例提供强大支持的 AI-FM 语言供应商的客户来说，Cohere 是一个不错的选择。”

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p itemprop="description">AI 模型得分：2.46战略得分：2.68市场占有率：3

p itemprop="description">Anthropic Claude 凭借其将模型与企业需求相结合的“Constitutional AI”原则，以及重视更大、更复杂的模型获得了 2.46 分。

p itemprop="description">Anthropic在其核心模型上具有非常强大的语言能力，拥有目前市场上最长的上下文窗口之一。在“战略”类别中，Anthropic在愿景方面获得了满分五分，在收入方面获得了三分。而在合作伙伴生态系统和支持服务及产品方面，Anthropic得到了较低的一分评价。

p itemprop="description">Forrester 表示：“虽然 Anthropic 在预训练期间做了大量工作来使其模型系列与其Constitutional AI 方法保持一致，但该公司需要为企业提供更重要的功能来构建应用程序并管理其中的模型。”

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p itemprop="description">AI 模型得分：1.78策略得分：1.32战略占有率：1

p itemprop="description">Mistral AI 的 FM 语言模型在报告中获得了最低分 1.78，但在开放权重模型方面表现出色。

p itemprop="description">Mistral 模型具有强大的核心语言功能，采用混合专家方法，使它们能够在推理时使用更少的计算资源的同时实现更高的准确性。在“战略”和“市场表现”类别中，Mistral AI 在大多数评估项上都得到了较低的评分。

p itemprop="description">Forrester表示：“在过去一年里，Mistral通过提供开放权重模型，在模型性能排行榜上取得了显著成绩，这使得它在市场上表现超出了其实际规模。然而，为了与这个市场上越来越多的参与者竞争，公司必须迅速加强销售、市场营销、平台工具开发和合作伙伴运营等方面的工作。”

p itemprop="description">还有越来越多的像锐智AI和云笔AI这样的写作平台被越来越多的用户使用和追捧。

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