Forrester對全球頂級AI大語言模型進行了審查、評分和排名，包括Amazon Bedrock、Google Gemini、OpenAI GPT-4和Anthropic Claude等。

在Forrester最新發(fā)布的報告《2024年第二季度用于語言的AI基礎(chǔ)模型》中，Cohere和Mistral AI等AI初創(chuàng)公司與IBM、微軟和Nvidia等全球科技巨頭展開了正面交鋒。

Forrester在這份報告中表示：“生成式AI時代把用于語言的AI基礎(chǔ)模型推向了技術(shù)和商業(yè)領(lǐng)袖的前沿，由于創(chuàng)新速度驚人，熱門初創(chuàng)公司和科技巨頭之間的選擇也很多，AI基礎(chǔ)模型市場可能是買家最難以捉摸的市場之一?！?/p>

Forrester評選出了全球最重要的十大AI基礎(chǔ)模型語言提供商，并列出了比較情況。

Forrester的AI基礎(chǔ)模型排名體系

Forrester從三個類別評估了10家廠商的基礎(chǔ)模型產(chǎn)品：AI基礎(chǔ)模型產(chǎn)品本身、公司戰(zhàn)略和整體市場存在。

對于這三個類別中的每一項，F(xiàn)orrester都以1到5的等級對廠商AI基礎(chǔ)模型產(chǎn)品進行評分，1表示“弱”，5表示“強”。分數(shù)越高，基礎(chǔ)模型產(chǎn)品和公司戰(zhàn)略越好。

每家廠商的AI模型產(chǎn)品都根據(jù)不同因素進行了排名，包括核心功能、代碼生成、治理和安全、模型管理、彈性和可擴展性、上下文窗口和總體范圍，戰(zhàn)略得分是基于愿景、合作伙伴生態(tài)系統(tǒng)和定價靈活性等多方面的，而市場存在則是基于收入和客戶數(shù)量進行評分的。

以下是Forrester在這份名為《Forrester Wave：2024年第二季度用于語言的AI基礎(chǔ)模型》報告中，排名前十的模型和廠商：

• AWS Amazon Titan
• Anthropic Claude
• Cohere Command
• Databricks DBRX
• Google Gemini
• IBM Granite
• Microsoft Phi
• Mistral AI
• Nvidia Nemotron
• OpenAI GPT-4

我們還分析了Forrester關(guān)于用于語言的全球十大最佳AI基礎(chǔ)模型的歷史報告。

領(lǐng)導者：谷歌

AI模型產(chǎn)品得分：4.82

戰(zhàn)略得分：4.66

市場存在感得分：2

谷歌Gemini在Forrester的報告中獲得了最高分4.82，這要歸功于谷歌在多模態(tài)性、上下文長度和與Google Cloud服務互聯(lián)互通方面體現(xiàn)出的市場差異化。

Gemini擁有所有受評估廠商中最大的上下文窗口：目前有100萬個token，最近宣布是有200萬個token，也是為數(shù)不多的商用多模態(tài)大型語言模型之一，具有37種語言的頂級多語言能力，高于任何其他廠商。

在“戰(zhàn)略”類別中，谷歌在創(chuàng)新、路線圖、定價靈活性和透明度以及合作伙伴生態(tài)系統(tǒng)方面綜合得分5分。谷歌的最低得分來自市場存在類別，收入得分為1分，與競爭對手相當。

Forrester表示：“谷歌擁有引領(lǐng)AI市場的一切條件——龐大的AI基礎(chǔ)設(shè)施容量、深厚的AI研究人員隊伍、以及Google Cloud中越來越多的企業(yè)客戶。”

領(lǐng)導者：Databricks DBRX

AI模型提供得分：3.38

戰(zhàn)略得分：4.34

市場存在感得分：3

Databricks的DBRX產(chǎn)品獲得了3.38分，這要歸功于它既提供了自己預訓練的DBRX模型，而且也為預訓練或調(diào)整自己模型的客戶提供了支持。

Databricks的平臺在應用開發(fā)、治理安全、管理訓練和部署模型方面具有強大的能力。

在“戰(zhàn)略”類別中，Databricks在愿景、路線圖、合作伙伴生態(tài)系統(tǒng)和支持服務方面獲得了5分，最低得分是互動方式和多語言能力，僅得1分。

Forrester表示：“Databricks的產(chǎn)品是企業(yè)客戶的理想選擇，后者希望擁有一個功能強大的模型，其中包括了各種企業(yè)工具，不僅可以構(gòu)建解決方案和微調(diào)模型，還可以使用經(jīng)過自己數(shù)據(jù)預先訓練的模型?！?/p>

領(lǐng)導者：Nvidia Nemotron

AI模型產(chǎn)品得分：3.38

戰(zhàn)略得分：3.68

市場存在感得分：3

Nvidia最近發(fā)布的Nemotron產(chǎn)品獲得3.38分，該產(chǎn)品讓企業(yè)客戶可以開箱即用地使用Nvidia模型，并激勵現(xiàn)有和新技術(shù)合作伙伴推動前沿發(fā)展。

Nvidia的產(chǎn)品具有非常強大的多語言功能，通過Megatron模型提供多模式交互性，NeMo框架使其能夠更快速、更高效地在Nvidia平臺上構(gòu)建AI基礎(chǔ)語言模型。

在“戰(zhàn)略”類別中，Nvidia在創(chuàng)新和合作伙伴生態(tài)系統(tǒng)方面獲得5分。整個評估中，Nvidia沒有任何1分或2分的低分。

Forrester表示：“有些合作伙伴企業(yè)希望能夠為訓練和推理模型硬件和軟件需求提供一個最佳橋梁，對他們來說，Nvidia是一個不錯的選擇?！?/p>

表現(xiàn)強勁者：IBM Granite

AI模型產(chǎn)品得分：3.68

戰(zhàn)略得分：3.32

市場存在感得分：1

IBM的Granite產(chǎn)品獲得了3.68分，這要歸功于IBM為客戶提供了一些最強大的、最透明的底層訓練數(shù)據(jù)洞察，并保護企業(yè)免受訓練數(shù)據(jù)中任何未經(jīng)授權(quán)的內(nèi)容帶來的風險。

IBM Granite具有強大的能力，可以將其模型與企業(yè)需求相結(jié)合，而且具有治理結(jié)構(gòu)，以實現(xiàn)對模型的監(jiān)控和管理。

在“戰(zhàn)略”類別中，IBM在支持服務和產(chǎn)品方面獲得了5分，在收入和客戶數(shù)量、上下文窗口和核心功能方面均獲得了較低的1分。

Forrester表示：“IBM非常適合那些希望從模型訓練數(shù)據(jù)和AI平臺功能中獲得100%廠商保障的客戶，這些功能可以幫助AI團隊構(gòu)建AI解決方案?！?/p>

表現(xiàn)強勁者：OpenAI GPT-4

AI模型產(chǎn)品得分：3.28

戰(zhàn)略得分：3.70

市場存在感得分：5

OpenAI的GPT-4產(chǎn)品獲得了3.28分，這要歸功于OpenAI的模型是市場上最強大的模型之一，也是提供多模態(tài)大型語言模型的少數(shù)提供商之一。

OpenAI的GPT-4優(yōu)勢在于其核心模型功能，例如代碼生成、多語言功能、上下文窗口和訓練數(shù)據(jù)范圍。

在“戰(zhàn)略”類別中，OpenAI在愿景、創(chuàng)新和路線圖方面獲得了5分，還在市場存在感方面獲得了最高分5分，在模型管理部署和支持產(chǎn)品方面得分較低。

Forrester表示：“對于那些希望利用模型本身的原始功能構(gòu)建更復雜的應用架構(gòu)，同時開始構(gòu)建多模式生成式AI應用的開發(fā)人員來說，OpenAI是一個不錯的選擇?！?/p>

表現(xiàn)強勁者：AWS Amazon Bedrock

AI模型產(chǎn)品得分：2.90

戰(zhàn)略得分：3.30

市場存在感得分：1

AWS的Amazon Bedrock憑借Titan模型獲得了2.90分，而且AWS允許任何提供商在Bedrock中提供他們的模型。

AWS Bedrock服務提供周邊支持工具方面具有強大的功能，包括模型對齊、治理和安全以及應用開發(fā)。

在“戰(zhàn)略”類別中，AWS在路線圖、定價靈活性和透明度、支持服務和產(chǎn)品方面獲得了5分，在愿景、創(chuàng)新和Bedrock客戶數(shù)量方面獲得了較低的1分。

Forrester表示：“Amazon的AI基礎(chǔ)語言模型產(chǎn)品將以其市場方法而非核心的Titan模型本身吸引AWS客戶?！?/p>

表現(xiàn)強勁者：微軟Phi

AI模型產(chǎn)品得分：2.82

戰(zhàn)略得分：3.34

市場存在感得分：1

微軟Phi獲得了3.34分，這要歸功于Phi模型除了真實內(nèi)容外還利用了大量合成內(nèi)容，從而可以使用更嚴格管理的、較小型的數(shù)據(jù)集進行訓練。

微軟Phi的能力尚不如市場中的其他很多產(chǎn)品，但其小規(guī)模和嚴格管理的訓練數(shù)據(jù)集是一個核心亮點，圍繞Phi系列的微軟Azure AI服務提供了強大的功能，可以將模型行為與企業(yè)需求保持一致。

在“戰(zhàn)略”類別中，微軟在合作伙伴生態(tài)系統(tǒng)和支持服務和產(chǎn)品方面獲得了5分，在定價靈活性和透明度、Phi收入和客戶數(shù)量方面獲得了較低的1分。

Forrester表示：“微軟對OpenAI的投資和合作非常獨特，特別是其獨家性，微軟幾乎可以充當OpenAI核心模型以及微軟自己的AI基礎(chǔ)語言模型提供商。”

競爭者：Cohere Command

AI模型產(chǎn)品得分：2.72

戰(zhàn)略得分：2.34

市場存在感得分：2

Cohere Command獲得了2.72分，這要歸功于它打造了業(yè)務友好型的模型，而且支持基于檢索增強生成(RAG)的知識檢索架構(gòu)所需的數(shù)據(jù)管道。

Cohere的Command模型在語言和推理的核心模型功能方面具有優(yōu)勢，并且具有顯著的多語言功能，可以對來自各種語言的數(shù)據(jù)進行預訓練，例如對常見業(yè)務語言進行特定優(yōu)化。

在“戰(zhàn)略”類別中，Cohere沒有獲得任何4分或5分的高分，在合作伙伴生態(tài)系統(tǒng)方面也只獲得了1分，不過Cohere Command在客戶數(shù)量方面獲得了3分，這比許多大型技術(shù)提供商都要高。

Forrester表示：“對于想要一個能夠為他們提供RAG和其他知識檢索用例強大支持的AI基礎(chǔ)語言模型提供商的客戶來說，Cohere是一個不錯的選擇?！?/p>

競爭者：Anthropic Claude

AI模型產(chǎn)品得分：2.46

戰(zhàn)略得分：2.68

市場存在感得分：3

Anthropic Claude獲得了2.46分，這要歸功于它將模型與企業(yè)需求相結(jié)合的“Constitutional AI”原則，以及模型規(guī)模更大、復雜度更高的重要性。

Anthropic的核心模型具有非常強大的語言能力，擁有目前市場上最長的上下文窗口。

在“戰(zhàn)略”類別中，Anthropic在愿景方面獲得5分，在收入方面獲得3分，在合作伙伴生態(tài)系統(tǒng)和支持服務及產(chǎn)品方面獲得了較低的1分。

Forrester表示：“雖然Anthropic在預訓練期間已經(jīng)做了大量工作來使其模型與Constitutional AI方法保持一致，但它需要為企業(yè)提供更重要的功能來構(gòu)建應用并在其中管理模型。”

挑戰(zhàn)者：Mistral AI

AI模型產(chǎn)品得分：1.78

戰(zhàn)略得分：1.32

市場存在感得分：1

Mistral AI在Forrester的報告中獲得了最低分1.78，它的基礎(chǔ)語言模型得分為1.78，在開放權(quán)重模型方面表現(xiàn)出色。

Mistral模型具有強大的核心語言功能，采用混合式的專家方法，使其能夠在推理時使用較少的計算資源，同時實現(xiàn)更高的準確性。

在“戰(zhàn)略”和“市場存在感”類別中，Mistral AI的得分大多為1分。

Forrester表示：“過去一年中，Mistral憑借在模型性能排行榜上表現(xiàn)優(yōu)異的開放式模型聲名鵲起，使其在市場上脫穎而出。然而，Mistral必須迅速強化銷售、營銷、平臺工具開發(fā)和合作伙伴運營，才能與這個市場上越來越多的參與者展開競爭。”