2.1.3國內大模型訓練量與參數量逐步提升，或在中文領域更具優勢相比GPT-4等國際頂尖大模型，國內大模型隨起步較晚，但隨著國內大模型的加速發展，參數量、訓練量的堆積，部分國內大模型已經可以與國外大模型同臺競技。從參數量來看，智譜旗下的Chat GLM2-130B的參數量達到1.3萬億，僅次于GPT-4，文心一言4.0的參數量也躋身萬億級別；從性能來看，文心一言、商量等大模型在CLiB測評中的表現要好于Meta的LLaMA-2-70B大模型，與GPT-4的差距較小。