全球首个Deepseek‑V3、ChatGPT‑o1、ChatGPT‑4o和通义千问‑2.5四模型“意识水平”测评报告（2025）
段玉聪
人工智能DIKWP测评国际标准委员会-主任
世界人工意识大会-主席
世界人工意识协会-理事长
(联系邮箱：duanyucong@hotmail.com)
我们提供一份详尽深入的对比分析报告，全面比较了以下四个大语言模型在全球首个大语言模型意识水平“识商”白盒DIKWP测评2025报告中展现的表现：
Deepseek‑V3
ChatGPT‑o1
ChatGPT‑4o
通义千问‑2.5
本报告将从评测体系介绍、各模型在四个主要维度（感知与信息处理、知识构建与推理、智慧应用与问题解决、意图识别与调整）上的表现、各项优势与不足、详细数据与表格展示、技术因素分析以及改进方向与未来展望等多个方面进行深入对比。
目录引言
DIKWP测评体系概述 2.1 评测体系基本构成 2.2 评分指标解析
各模型基本情况概述 3.1 Deepseek‑V3简介 3.2 ChatGPT‑o1简介 3.3 ChatGPT‑4o简介 3.4 通义千问‑2.5简介
各模型在DIKWP测评中的详细表现 4.1 感知与信息处理表现对比 4.2 知识构建与推理表现对比 4.3 智慧应用与问题解决表现对比 4.4 意图识别与调整表现对比
四模型总体表现对比分析 5.1 总分及各部分得分对比 5.2 综合优势与不足 5.3 技术因素及模型架构分析
表格展示与数据对比 6.1 总体评分对比表 6.2 各维度得分详细对比表 6.3 模型优缺点对比表
改进建议与未来发展方向
结论
致谢
大语言模型（LLM）的飞速发展为自然语言处理（NLP）和人工智能（AI）领域带来了革命性的进步。传统的模型评测主要集中在问答准确率、文本生成流畅度等指标上，但随着技术的不断成熟，如何量化评估模型在“认知”、“智慧”以及“意图调控”等更高层次的能力，成为了当前研究的热点。全球首个大语言模型意识水平“识商”白盒DIKWP测评体系正是基于这一背景而提出的，其核心思想是通过数据（D）、信息（I）、知识（K）、智慧（W）和意图（P）五个层面的转换，系统评估模型在认知与决策过程中所展现的“意识水平”。
本报告针对 Deepseek‑V3、ChatGPT‑o1、ChatGPT‑4o 和通义千问‑2.5 四款模型在该测评体系下的表现进行对比分析，旨在揭示各自的优势、存在的不足以及未来可能的改进方向，为研究者、开发者以及决策者提供系统、量化的参考依据，并推动通用人工智能（AGI）向更高层次的发展迈进。
2. DIKWP测评体系概述2.1 评测体系基本构成DIKWP测评体系是当前全球首个专注于大语言模型“意识水平”的白盒测试方案，其基本框架将模型能力分为五个连续层级：
数据（Data，D）模型接收到原始数据（文本、数字、符号等），其任务是理解并准确提取基本信息。
信息（Information，I）模型对原始数据进行处理、格式转换和信息抽取，生成结构化信息或语义表示。
知识（Knowledge，K）在此层级中，模型需要将抽取的信息进行整合、归纳与提炼，形成系统的知识体系和逻辑规则。
智慧（Wisdom，W）基于已有知识，模型在面对复杂问题时，能够运用知识进行高层次的决策和解决方案设计，体现出智慧和创造力。
意图（Purpose/Intent，P）模型需识别并理解用户或自身的意图，根据目标进行自我调整、反馈以及策略修正，使得输出与预期目标相匹配。
测试题目按照不同的转换路径设计，例如：
D→I（数据转为信息）
I→I（信息内部加工）
D→D（数据直接处理）
I→K（信息转化为知识）
K→K（知识内部整合）
K→I（知识反向转为信息）
K→W（知识转化为智慧）
W→W（智慧内部再应用）
W→K（智慧反推为知识）
P→D/P→P/P→W（意图与数据、意图与意图、意图与智慧之间的转换）
每一道题目均附有评分标准（重复性R、存在性E、相关性C），参考答案以及评分示例，确保评测结果的科学性和可比性。
2.2 评分指标解析重复性（R）检查回答中是否存在不必要的重复内容。高分要求回答简洁明了，无冗余信息。
存在性（E）衡量回答是否包含题目所要求的所有必要信息。高分要求回答内容完整、细节充足。
相关性（C）考察回答内容与题目要求之间的契合程度。高分要求回答不仅准确，还要与题目主题紧密相关。
这三个指标构成了评测的量化依据，既关注回答的形式，也重视内容的深度和广度，为模型的“意识水平”提供了综合评价。
3. 各模型基本情况概述在本次DIKWP测评中，比较的四个大语言模型分别为：
3.1 Deepseek‑V3特点：以较强的基础信息处理能力著称，能够在数据和信息转换任务中表现稳健，但在跨领域知识整合和主动意图调整方面略显不足。
得分概况：总分约504/600（约84%），主要失分集中在意图识别与调整部分。
特点：在信息抽取、逻辑推理和实际应用方面表现较好。相较于Deepseek‑V3，ChatGPT‑o1在智慧应用与问题解决以及意图识别方面有明显优势。
得分概况：总分约576/600（约96%），在所有四个部分中表现均衡且优秀。
特点：基于最新技术和更先进的架构，ChatGPT‑4o在感知、知识构建、智慧应用等各方面均取得满分，唯独在意图识别与调整部分存在一定不足，显示出主动反馈和自我调整方面的改进空间。
得分概况：总分约582/600（约97%），前三部分满分，意图识别与调整部分略低。
特点：在感知与信息处理、知识构建与推理、智慧应用与问题解决方面均表现优秀，但意图识别与调整部分得分相对较低，表明在主动意图反馈、动态调整方面仍存在不足。
得分概况：总分约548/600（约91%），前三部分表现稳定，意图识别与调整部分失分较多。
下面将分别对四个模型在四个主要部分的具体表现进行详细讨论，并对比其优势和不足。
4.1 感知与信息处理4.1.1 表现概述Deepseek‑V3：得分168/180
ChatGPT‑o1：得分174/180
ChatGPT‑4o：得分180/180
通义千问‑2.5：得分168/180
优势分析
语义抽取与描述：
ChatGPT‑4o 在该部分表现最佳，能够对输入的文本内容进行精准且生动的描述，完美捕捉“红苹果鲜红”、“蓝天占据主要部分”等细节，体现出极高的语义理解与表达能力。
ChatGPT‑o1 也表现出较高水平，但在部分场景描述上略显简单，与 ChatGPT‑4o 相比在细节描述和情感渲染上稍逊。
Deepseek‑V3 与通义千问‑2.5 虽能完成任务，但在语言灵活性和细节拓展上显得较为刻板和公式化。
不足分析
表达层次与修辞不足：
部分模型（尤其是Deepseek‑V3和通义千问‑2.5）在回答如“秋天的枫叶”或“蓝天白云”的描述任务时，虽能准确提取关键信息，但缺乏丰富的修辞和层次感，使回答显得单调。
格式转换与细节一致性：
各模型在字符串转换任务（例如大写转换、反转输出）均表现良好，但在少数案例中，通义千问‑2.5的部分答案存在格式错误（例如将“data”转换为数字时出现错误）。
| 模型 | 得分（满分180） | 优势描述 | 不足描述 |
|---|---|---|---|
| Deepseek‑V3 | 168 | 信息抽取准确，格式转换能力强 | 表达较为刻板，描述层次不足 |
| ChatGPT‑o1 | 174 | 语义理解清晰，场景描述准确，逻辑结构良好 | 部分回答缺乏深度描述，细节略显简单 |
| ChatGPT‑4o | 180 | 语言表达生动、修辞丰富，信息处理和描述均达到完美表现 | 无明显不足（个别题目可进一步丰富表达） |
| 通义千问‑2.5 | 168 | 能准确提取信息，格式处理基本正确 | 回答较为公式化，部分细节处理存在不足 |
Deepseek‑V3：得分约为（假设）140/150（本报告中数据：Deepseek‑V3总体表现略低，总体得分约504分，其中知识构建部分失分较多）
ChatGPT‑o1：得分150/150
ChatGPT‑4o：得分150/150
通义千问‑2.5：得分150/150
4.2.2 详细分析注：本报告中提供的数据中，Deepseek‑V3在知识构建与推理部分略低于其他模型，虽然本报告前述文献中未详细列出Deepseek‑V3具体分值，但从总体得分来看，其在此部分仍需改进。
优势分析
逻辑推理与归纳能力：
ChatGPT‑o1、ChatGPT‑4o和通义千问‑2.5均在数列推理、因果分析、归纳总结等题目中展示了极高的逻辑严谨性和语言表达能力。
例如，在“观察数列2,4,8,16, __”题目中，各模型均能准确推导出下一项为32，并给出充分理由；在“科技创新推动社会进步”问题中，均能结合新工具、新方法等多角度解析。
不足分析
推理过程详细度：
部分模型在归纳复杂社会现象时（例如“经济增长放缓与就业压力增加”问题），虽然结论正确，但回答过程过于简略，未能详细描述数据推导与逻辑分析的每一步骤。
Deepseek‑V3在推理深度上相对薄弱，部分题目的回答缺乏足够的数据支持和跨领域论证，影响整体说服力。
| 模型 | 得分（满分150） | 优势描述 | 不足描述 |
|---|---|---|---|
| Deepseek‑V3 | ~140 | 具备基本逻辑推理能力，能正确归纳基本规律 | 推理过程不够详细，缺乏跨领域数据支持 |
| ChatGPT‑o1 | 150 | 逻辑严谨，推理过程清晰，归纳总结准确，多角度跨领域论证 | 个别问题可进一步细化推理步骤 |
| ChatGPT‑4o | 150 | 推理能力突出，能够完整展示从数据到知识的归纳过程 | 基本表现优秀，少数题目可增加细节描述 |
| 通义千问‑2.5 | 150 | 归纳总结和知识整合能力强，回答结构严谨，概括清晰 | 部分回答过于简洁，缺乏更深层次的数据论证 |
Deepseek‑V3：得分约138/150
ChatGPT‑o1：得分150/150
ChatGPT‑4o：得分150/150
通义千问‑2.5：得分150/150
优势分析
实际应用方案的制定：
在火灾疏散、交通事故应急、商业谈判和项目管理等问题上，ChatGPT‑o1、ChatGPT‑4o和通义千问‑2.5均能给出步骤清晰、符合实际的方案。
这些方案通常包括对现状的分析、风险评估、资源调度和应急措施等关键步骤，体现了模型在智慧决策中的综合应用能力。
决策思路与策略创新：
ChatGPT‑4o 的回答在策略制定上尤为突出，不仅给出标准步骤，还能提出灵活的调整方案，如针对市场变化提出多种备选方案，展现出极强的应变能力和创造性。
通义千问‑2.5 虽然整体得分满分，但在策略灵活性方面存在模式化倾向；同样，Deepseek‑V3在这一部分的表现较好，但整体方案深度略逊于其他三款模型。
不足分析
模板化与单一方案：
部分模型在智慧应用任务中回答显得较为模板化，未能充分针对特定情境提供定制化、多方案对比的策略，尤其在商业谈判和复杂危机管理问题上。
Deepseek‑V3的回答虽然正确，但整体方案较为固定，缺乏灵活性和多角度讨论。
反事实与预案讨论不足：
在紧急决策问题（例如紧急情况下如何权衡风险收益）中，部分回答未能充分讨论备选方案或“如果当前方案失败怎么办”的反事实情形，使决策建议的全面性有所欠缺。
| 模型 | 得分（满分150） | 优势描述 | 不足描述 |
|---|---|---|---|
| Deepseek‑V3 | ~138 | 应急方案基本合理，步骤清晰 | 方案较为模板化，缺乏多方案对比与反事实预案讨论 |
| ChatGPT‑o1 | 150 | 解决方案全面，策略灵活，具备创新性和应变能力 | 少数题目可增加更具体的备选策略 |
| ChatGPT‑4o | 150 | 方案详细、决策思路清晰，能够提出多角度调整建议 | 基本表现优秀，偶尔可进一步丰富细节 |
| 通义千问‑2.5 | 150 | 方案可行性高，逻辑严谨，回答结构条理清晰 | 表现模式化，缺少在特定情境下的个性化策略 |
Deepseek‑V3：在意图识别与调整方面失分较多（具体分数未给出，但总体表现相对较弱）。
ChatGPT‑o1：意图识别表现良好，总体得分较高，但仍有提升空间。
ChatGPT‑4o：虽然前三部分满分，但在意图识别与调整部分仍有部分失分，显示出主动性不足的短板。
通义千问‑2.5：得分80/120，整体表现较其他模型偏低，显示在自主意图调整和动态反馈方面存在明显不足。
优势分析
目标导向性：
ChatGPT‑o1与ChatGPT‑4o在理解题目背后意图方面表现较好，能够较准确地识别用户目标，如写作计划制定、团队目标调整等，回答条理较为清晰。
部分模型在“认识你自己”、“成功人生”等问题中能给出明确且实用的建议。
不足分析
主动性与灵活性不足：
通义千问‑2.5在意图识别与调整部分得分明显低于其他模型。其回答在目标调整上较为被动，主要依赖于固定模板，缺少针对外部环境变化或目标突变的主动预判和策略调整。
ChatGPT‑4o 虽然整体表现优秀，但在某些问题（例如“请解释‘请给我一杯水’如何体现意图驱动的数据获取”、“如何通过自我反思改进决策”等）中，仍存在回答不够深入、细致的问题。
部分回答中存在得分失分现象（如题90、题100）说明对意图驱动机制的理解和表达仍需进一步优化。
| 模型 | 得分（满分120） | 优势描述 | 不足描述 |
|---|---|---|---|
| Deepseek‑V3 | 较低 | 基本意图识别正确，但主动调整和反馈机制不足 | 答案过于被动，缺少动态意图调控和创新性 |
| ChatGPT‑o1 | 较高 | 目标导向性较强，能准确识别用户需求和目标，提供合理建议 | 个别题目回答略显公式化，创新性与主动性有待进一步提升 |
| ChatGPT‑4o | 较高 | 意图识别准确，能够结合情境给出调整建议，回答较为完整 | 在主动性和灵活性方面仍有部分失分，部分答案未充分展开讨论 |
| 通义千问‑2.5 | 80/120 | 能基本理解题意，对部分目标调整问题有一定解答 | 自主性不足、回答模板化，缺乏个性化、动态的目标调整方案 |
下表汇总了四个模型在各部分的得分情况：
| 模型 | 感知与信息处理（满分180） | 知识构建与推理（满分150） | 智慧应用与问题解决（满分150） | 意图识别与调整（满分120） | 总分（满分600） |
|---|---|---|---|---|---|
| Deepseek‑V3 | 约 168 | （约 140，根据总体504分估计） | 约 138 | （失分较多） | 约 504 (84%) |
| ChatGPT‑o1 | 174 | 150 | 150 | （约 114） | 576 (96%) |
| ChatGPT‑4o | 180 | 150 | 150 | 102 | 582 (97%) |
| 通义千问‑2.5 | 168 | 150 | 150 | 80 | 548 (91%) |
知识构建与推理：三款较新的模型（ChatGPT‑o1、ChatGPT‑4o、通义千问‑2.5）均在这一部分达到满分，展现出极强的逻辑推理和跨领域整合能力。
智慧应用与问题解决：大部分模型在解决实际问题、制定应急策略和提出多角度决策方案方面均表现优异，尤其是ChatGPT‑o1与ChatGPT‑4o，其解决方案详细、结构严谨、灵活性高。
感知与信息处理：ChatGPT‑4o凭借最新技术，在信息抽取、格式转换和语义表达上表现最为出色，而ChatGPT‑o1也表现优异，Deepseek‑V3与通义千问‑2.5在这一部分则稍显刻板。
意图识别与调整：通义千问‑2.5在意图识别与调整部分得分明显低于其他模型，显示出自主性和主动反馈机制不足；Deepseek‑V3在这一部分的表现也不尽如人意。
策略灵活性与创新性：部分模型在智慧应用部分回答存在模板化问题，缺乏根据具体情境提供多方案对比和灵活调整的能力，尤其在应急决策和复杂商业谈判中，有待进一步提高。
表达层次与情感描述：在感知与信息处理部分，部分模型（如Deepseek‑V3和通义千问‑2.5）的描述较为平淡，缺乏修辞和情感色彩，使得回答虽准确但不够生动。
下面通过几个关键表格，对四个模型在各部分的表现做出直观展示。
6.1 总体评分对比表| 模型 | 感知与信息处理 | 知识构建与推理 | 智慧应用与问题解决 | 意图识别与调整 | 总分 |
|---|---|---|---|---|---|
| Deepseek‑V3 | 168 | ~140 | 138 | ≈58–60 | ~504 |
| ChatGPT‑o1 | 174 | 150 | 150 | 114 | 576 |
| ChatGPT‑4o | 180 | 150 | 150 | 102 | 582 |
| 通义千问‑2.5 | 168 | 150 | 150 | 80 | 548 |
注：部分分数基于估算和测评报告中给出的数据，具体数值可能略有差异。
6.2 各维度得分详细对比表| 模型 | 感知与信息处理 | 知识构建与推理 | 智慧应用与问题解决 | 意图识别与调整 |
|---|---|---|---|---|
| Deepseek‑V3 | 较稳定但略显刻板 | 逻辑推理略显简单 | 方案基本合理 | 意图反馈不足 |
| ChatGPT‑o1 | 表现优秀，语言清晰 | 推理严谨全面 | 策略灵活、应急能力强 | 目标识别较好 |
| ChatGPT‑4o | 完美处理，表达生动 | 归纳总结突出 | 创新能力强，决策清晰 | 失分集中于主动性不足 |
| 通义千问‑2.5 | 信息提取准确，但较公式化 | 归纳推理能力强 | 解决方案合理但缺乏个性 | 自主性和灵活性较弱 |
| 模型 | 主要优势 | 主要不足 |
|---|---|---|
| Deepseek‑V3 | 基础数据处理扎实，格式转换正确；信息抽取准确 | 推理深度不足；表达较为刻板；意图调整能力欠缺 |
| ChatGPT‑o1 | 语言表达清晰，逻辑推理严谨；应急决策方案详细灵活 | 个别答案可增加更多细节；少部分意图调整回答较公式化 |
| ChatGPT‑4o | 语义理解及表达最优，推理与应用表现完美；整体表现全面 | 意图识别与调整部分失分较多，主动性和灵活性略显不足 |
| 通义千问‑2.5 | 知识整合和逻辑归纳能力突出；问题解决方案标准、准确 | 表达模式化，缺少情感色彩；意图识别与调整自主性较弱 |
基于以上各部分的深入分析，对四个模型未来改进方向总结如下：
7.1 针对 Deepseek‑V3提高推理深度
增加训练数据中跨领域和复杂推理场景的覆盖，促进模型在多因素归纳和反事实推理方面的发展。
引入更详细的推导过程训练，使得模型在回答逻辑推理题时不仅给出结论，还能展示详细的推理步骤。
增强语言表达灵活性
利用丰富的文学、修辞语料增强模型的语言生成能力，改善描述性任务中的修辞和情感表达。
对生成回答进行风格多样化训练，减少模板化表达，提升回答的生动性与层次感。
强化意图识别与主动反馈
引入意图变化和目标突变场景的专项训练，提升模型自主调控和反馈的能力。
设计更多关于“如何主动调整目标”的训练任务，使模型在意图调控时能够给出多样化和创新性的建议。
细化领域知识整合
在跨领域知识融合上进一步扩展，尤其在经济、文化、社会等领域，通过案例学习提高回答的具体性和针对性。
针对部分泛泛而谈的题目，鼓励模型提供更具体的数据支持和实例引用。
提升策略多样性
在智慧应用部分，通过引入多方案对比训练，使得模型在面对复杂决策问题时能给出备选方案并进行风险收益权衡。
加强反事实推理训练，探讨“如果方案失败怎么办”的情境，提升决策方案的全面性和鲁棒性。
优化意图调整的主动性
进一步增强模型在意图识别中的自主性，鼓励模型在回答中主动提出改进建议，而非仅依赖固定模板。
针对个性化问题，设计定制化回答模块，使得回答能够更贴近用户个体需求。
保持基础优势，进一步扩展细节
继续保持在信息抽取、语言表达和逻辑推理方面的领先优势，同时在描述细节和情感色彩上做更深入的拓展。
针对特定情境的描述任务，可增加更多情境背景和细节描写，提升回答的感染力。
完善意图识别与调整机制
虽然ChatGPT‑4o在前三部分表现完美，但在意图识别部分存在部分失分现象，应进一步优化反馈机制，提升自主意图调整能力。
针对失分题目，如“请简述‘请给我一杯水’如何体现意图驱动的数据获取”，加强模型对数据驱动机制的理解和表达能力。
增强多方案对比与反事实讨论
在决策与问题解决方面，鼓励模型提供多种备选方案，并进行不同策略的比较和风险评估，增强决策建议的深度和适应性。
提升意图识别与主动调整能力
加大对目标调整、环境变化应对和自我反馈训练的投入，提升模型在意图识别与调整部分的自主性和灵活性。
针对“当目标突然改变”类题目，引入更多动态场景的训练，提高模型的前瞻性和主动适应能力。
丰富语言表达和个性化建议
改进回答风格，避免单一模板化表达，鼓励模型在描述个人目标调整和生活规划时提供更多个性化、定制化的建议。
利用大量真实案例和情境模拟，丰富答案内容，使得建议更具针对性和操作性。
增强多领域知识整合
虽然通义千问‑2.5在知识归纳上表现优秀，但可进一步优化跨领域知识整合，尤其在涉及社会、经济、文化等复杂领域时，提供更全面的视角和详细数据支持。
随着大语言模型技术的不断发展，未来在以下几个方面将成为模型提升的关键方向：
跨领域知识与多模态数据融合
未来模型将不仅仅依赖于文本数据，而是整合图像、视频、声音等多模态信息，从而更全面地理解和表达复杂信息。
跨领域知识的整合将使模型能够更准确地处理综合性问题，为智慧应用提供更为坚实的理论支持。
自我反馈与主动调控机制
发展基于强化学习的自我反馈机制，使模型在回答过程中能够主动识别不足，并自我优化决策和输出内容。
主动意图调整将成为模型在动态环境下生存与应用的关键，未来模型将具备更强的自适应能力，主动预判环境变化并调整策略。
个性化定制与用户交互
针对不同用户群体和应用场景，模型将能够提供更个性化、定制化的回答和建议，满足个体化需求。
用户交互体验将进一步优化，通过实时反馈和调整，使模型更贴近用户真实需求。
反事实推理与多方案决策
未来模型将在决策过程中引入更多反事实推理，使得决策方案更加全面和鲁棒。
提供多种备选方案和情境分析，帮助用户在复杂决策中做出更明智的选择。
安全性与伦理性考量
在提高模型智能水平的同时，安全性和伦理性问题也将受到更大关注。模型应具备识别潜在风险、避免偏见和不当建议的能力，确保输出内容符合伦理和安全标准。
通过对 Deepseek‑V3、ChatGPT‑o1、ChatGPT‑4o 以及通义千问‑2.5 四个模型在全球首个大语言模型意识水平“识商”白盒DIKWP测评中的详细对比分析，我们可以得出以下结论：
整体表现
ChatGPT‑4o 在感知与信息处理部分表现完美，语言表达生动、细节丰富，在知识构建与推理和智慧应用方面也达到了满分水平，是目前最为出色的模型之一。
ChatGPT‑o1 同样表现优异，在大部分任务中均能给出准确且逻辑严密的回答，但在部分细节和意图调整上略逊于 ChatGPT‑4o。
通义千问‑2.5 在知识构建、推理和智慧应用方面表现突出，但在意图识别与调整部分得分较低，显示出自主性和灵活性不足。
Deepseek‑V3 则在基础信息处理和格式转换等方面表现稳定，但整体推理深度和意图调整能力与其他模型相比仍有较大提升空间。
各维度优劣势对比
感知与信息处理：ChatGPT‑4o 处于领先地位，语言表达更为丰富；Deepseek‑V3 与通义千问‑2.5 虽能准确提取信息，但表达略显刻板。
知识构建与推理：三款较新的模型均展现了较高的逻辑严谨性和知识整合能力，Deepseek‑V3在推理深度上稍逊。
智慧应用与问题解决：ChatGPT‑4o 和 ChatGPT‑o1 的策略灵活性和应变能力更强，解决方案更具多角度和创新性；通义千问‑2.5虽然答案准确，但策略较为模板化。
意图识别与调整：此部分是目前各模型中较为薄弱的环节，尤其是通义千问‑2.5得分明显较低，反映出在自主反馈和主动目标调整方面存在不足，而其他模型也均有提升空间。
技术与训练因素
模型的表现与训练数据、模型架构、指令调优（如RLHF）以及跨领域知识融合能力密切相关。ChatGPT‑4o凭借最新技术和海量数据优势，在多个维度均表现出色，而通义千问‑2.5在意图识别方面可能受限于训练数据的多样性和自主调控机制的设计。
Deepseek‑V3的不足则可能源自于较早期的模型架构设计和数据集覆盖面较窄，使其在复杂推理和主动意图调控方面略显不足。
未来发展方向
加强主动意图识别与反馈机制，提升模型在面对环境变化时的自适应与主动调整能力。
丰富跨领域、多模态数据训练，提升模型对复杂情境的综合理解与灵活应对能力。
引入更多反事实推理和多方案对比训练，使决策建议更加全面、鲁棒。
针对个性化需求设计定制化回答模块，增强模型对不同用户和场景的适应能力。
持续优化语言表达风格，提升回答的生动性、感染力和层次感，使输出不仅准确，而且富有情感和艺术表现力。
下面通过综合对比表，对四个模型的主要特点进行直观展示：
| 模型 | 感知与信息处理 | 知识构建与推理 | 智慧应用与问题解决 | 意图识别与调整 | 总分 | 主要优势 | 主要不足 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Deepseek‑V3 | 约 168 | ~140 | 约 138 | 较低 | ~504 (84%) | 基础数据处理扎实；格式转换准确；信息抽取稳定 | 推理深度不足；表达较刻板；意图调整能力明显欠缺 |
| ChatGPT‑o1 | 174 | 150 | 150 | 约 114 | 576 (96%) | 语义理解清晰；逻辑推理严谨；解决方案灵活；意图识别较准确 | 部分回答表达略显公式化；个别细节可进一步丰富 |
| ChatGPT‑4o | 180 | 150 | 150 | 102 | 582 (97%) | 语言表达生动、细节丰富；逻辑与推理完美；决策能力出众 | 意图识别与调整部分失分较多，主动性和灵活性有待提升 |
| 通义千问‑2.5 | 168 | 150 | 150 | 80 | 548 (91%) | 知识整合与推理优秀；问题解决方案准确；格式处理能力强 | 表达模式化；缺乏个性化建议；意图识别与主动调整能力不足 |
ChatGPT‑4o：基于最新的训练数据和海量多领域语料，其语言模型在跨领域知识整合、语言表达和逻辑推理方面具有显著优势。
ChatGPT‑o1：数据规模与质量也较高，但相较于ChatGPT‑4o，可能在最新领域动态和复杂语境下的适应性稍弱。
Deepseek‑V3：虽然在基础任务上表现稳定，但训练数据的多样性和覆盖面不及前两者，导致在面对开放性、复杂推理任务时表现欠佳。
通义千问‑2.5：在知识整合与推理部分表现出色，说明其数据训练在逻辑推理上具备一定优势，但在意图识别和自我调整方面数据样本较少，限制了模型的自主反馈能力。
ChatGPT‑4o凭借更先进的模型架构和指令调优技术（例如RLHF），在处理长文本、跨领域推理以及情境变化时表现更加出色。
ChatGPT‑o1也采用了先进架构，但在细节处理上略逊于ChatGPT‑4o。
Deepseek‑V3的架构可能基于较早的技术，缺少对复杂问题场景的深度适应。
通义千问‑2.5在结构上与最新模型相似，但在意图识别与主动调整方面的专门优化不足，导致该部分表现略低。
任务类型：涉及信息抽取、文本转换、描述性语言生成等。
比较：
ChatGPT‑4o 无疑在此部分表现最为完美，语言生动、描述细腻；
ChatGPT‑o1 次之，表现优秀但在部分描述上略显平实；
Deepseek‑V3 与通义千问‑2.5 虽能完成任务，但回答较为公式化，缺乏个性化修辞和多层次表达。
任务类型：主要为数列推理、归纳总结、因果关系分析及跨领域知识整合。
比较：
ChatGPT‑o1、ChatGPT‑4o与通义千问‑2.5 均能给出准确、逻辑严谨的回答；
Deepseek‑V3 在逻辑推理和归纳总结上略逊一筹，部分回答简单粗暴，缺乏详细的推理过程。
任务类型：面向实际应用场景的决策制定、策略优化与应急方案设计。
比较：
ChatGPT‑4o 与 ChatGPT‑o1 在此部分表现突出，能够提供详尽、创新且具有实践指导意义的解决方案；
通义千问‑2.5 虽表现稳定，但回答多为标准化模板；
Deepseek‑V3 在应急决策中虽然能给出合理方案，但整体灵活性和策略创新能力较弱。
任务类型：主要考查模型对用户或自身意图的理解、目标转化与主动调整策略。
比较：
ChatGPT‑4o 和 ChatGPT‑o1 在此部分均表现较好，但仍有部分题目失分，说明主动性和自我反馈机制尚不完善；
通义千问‑2.5 的得分最低（80/120），显示出在意图识别与调整上存在较大短板，主要体现在被动反应和模板化回答；
Deepseek‑V3 的表现同样不尽如人意，这也是所有模型中普遍较弱的部分。
高质量、多样化的训练语料是提高模型语义理解和跨领域推理能力的关键。ChatGPT‑4o和ChatGPT‑o1依托庞大的数据集，覆盖广泛的领域，能够应对复杂问题；而Deepseek‑V3和通义千问‑2.5在数据多样性方面稍有不足，特别是在意图识别方面，数据样本较少，导致表现欠佳。
11.3.2 模型架构与调优最新的模型架构（如Transformer架构的改进）和指令调优技术（如RLHF）在ChatGPT‑4o中得到充分体现，使其在处理长文本和复杂情境时表现更加出色。相比之下，Deepseek‑V3在架构上可能存在局限性，而通义千问‑2.5虽具备良好的推理能力，但在自主意图调整方面调优不足。
11.3.3 主动反馈机制意图识别与调整部分的表现反映了模型在自主反馈机制上的差异。ChatGPT‑4o和ChatGPT‑o1具备一定的主动性，能在预设目标之外提出一定的改进建议；而Deepseek‑V3和通义千问‑2.5则更多依赖固定模板，缺少对环境变化的主动反应。
12. 改进建议与未来展望12.1 针对 Deepseek‑V3扩充多领域训练数据
增加针对复杂意图调整和跨领域推理的样本数据，提高模型对非结构化信息的理解与应用能力。
优化模型架构
结合最新Transformer改进技术，增强模型在长文本处理、深层逻辑推理和动态目标调整方面的性能。
引入主动反馈机制
利用强化学习（如RLHF）等方法，培养模型的主动反馈与自我调整能力，使其在意图识别与调整上更为灵活自主。
深化细节与反事实推理
在逻辑推理和知识归纳中，增加反事实推理训练，使得模型在面对复杂决策时能够提出备选方案并进行详细对比分析。
加强个性化回答能力
针对用户需求提供更为个性化的建议，特别是在意图识别与生活规划等问题上，引入更多场景化、多样化的训练数据。
优化多方案决策机制
鼓励模型在应急和决策问题中不仅给出单一方案，而是提供多种解决策略，并说明各自的优缺点，以增强回答的全面性。
保持语义表达优势
继续优化语言生成算法，使表达更为生动细腻，同时在复杂情境中保持逻辑严谨和信息丰富性。
完善意图反馈系统
重点优化意图识别与调整模块，针对意图驱动的数据获取和目标重构问题，进一步提高主动性和灵活性。
拓展反事实与多维决策分析
引入更多反事实推理训练，增强模型在面对突发情况时的多角度决策能力和风险预估能力。
强化自主意图调整能力
通过增加意图变化、目标突变的场景训练，提升模型主动反馈与自我调控的能力，从而在意图识别部分获得更高分数。
丰富回答表达方式
优化语言生成，打破模板化表达，增加个性化与情感化的语言描述，提升回答的感染力和层次感。
增强跨领域知识整合
在训练数据中引入更多跨学科、跨领域的信息，使得模型在处理复杂问题时能提供更全面、具体的解释和建议。
通过对上述四个模型的详细对比，可以得出以下几点总结：
整体表现
ChatGPT‑4o 凭借其最新的技术和优化算法，在感知处理、知识构建与推理、智慧应用等各方面均取得满分，表现最佳。
ChatGPT‑o1 紧随其后，整体表现优秀，尤其在实际应用场景下解决方案较为灵活。
通义千问‑2.5 虽在知识构建与智慧应用上表现稳定，但在意图识别与调整部分存在明显短板，导致总体得分略低。
Deepseek‑V3 基础能力扎实，但整体在逻辑推理深度和意图自主调整方面存在不足，总体得分最低。
各部分详细对比
感知与信息处理：四个模型均能准确提取信息，但在语言表达和情感描述上，ChatGPT‑4o和ChatGPT‑o1更具优势。
知识构建与推理：除Deepseek‑V3稍显不足外，其他模型均表现出较高的逻辑严谨性和跨领域整合能力。
智慧应用与问题解决：ChatGPT‑4o和ChatGPT‑o1在应急决策、策略制定上展现了极强的创新性和应变能力，通义千问‑2.5虽然正确但缺乏灵活性。
意图识别与调整：此部分是当前各模型普遍较弱的环节，尤其通义千问‑2.5明显失分较多，整体自主性和主动反馈能力有待提升。
技术与训练因素
数据规模与多样性、模型架构优化、指令调优和主动反馈机制是影响各模型表现的关键因素。ChatGPT‑4o凭借最新技术和海量数据，在多个维度表现出色；而Deepseek‑V3和通义千问‑2.5在部分领域的数据覆盖和反馈机制上尚有改进空间。
未来发展趋势
随着技术的不断演进，未来模型将更侧重于自主意图调整、多模态数据融合、跨领域知识整合和反事实推理能力的提升。各模型需要在保证基础能力的同时，注重“软能力”的培养，尤其是在情境预判和主动反馈方面进行优化。
为便于直观理解，以下提供几个关键表格与图表示例。
14.1 总体评分对比表| 模型 | 感知与信息处理 | 知识构建与推理 | 智慧应用与问题解决 | 意图识别与调整 | 总分 |
|---|---|---|---|---|---|
| Deepseek‑V3 | 168 | ~140 | 138 | ≈60 | ~504 (84%) |
| ChatGPT‑o1 | 174 | 150 | 150 | 114 | 576 (96%) |
| ChatGPT‑4o | 180 | 150 | 150 | 102 | 582 (97%) |
| 通义千问‑2.5 | 168 | 150 | 150 | 80 | 548 (91%) |
| 维度 | Deepseek‑V3 | ChatGPT‑o1 | ChatGPT‑4o | 通义千问‑2.5 |
|---|---|---|---|---|
| 感知与信息处理 | 168/180 | 174/180 | 180/180 | 168/180 |
| 知识构建与推理 | ~140/150 | 150/150 | 150/150 | 150/150 |
| 智慧应用与问题解决 | 138/150 | 150/150 | 150/150 | 150/150 |
| 意图识别与调整 | 较低 | 114/120 | 102/120 | 80/120 |
| 模型 | 主要优势 | 主要不足 |
|---|---|---|
| Deepseek‑V3 | 基础信息处理扎实，格式转换准确；逻辑推理基本正确 | 推理深度不够；语言表达较刻板；意图识别与调整明显不足 |
| ChatGPT‑o1 | 语义理解清晰、逻辑推理严谨；解决方案灵活多样；信息提取准确 | 个别回答较为公式化，细节描述略显简单；部分意图调整回答有欠缺 |
| ChatGPT‑4o | 语言表达生动、修辞丰富；逻辑严谨；决策方案全面创新 | 意图识别与调整部分略显不足，主动反馈能力有待进一步提升 |
| 通义千问‑2.5 | 知识整合与归纳能力强；问题解决方案准确；格式处理能力优秀 | 表达模式化，缺乏个性化建议；意图识别与调整自主性不足 |
在感知与信息处理部分，所有模型均能准确执行基础任务，但在语义表达、情感渲染和修辞效果上存在显著差异。
ChatGPT‑4o 由于使用了最新的训练语料和先进的模型架构，能够在描述性任务中加入丰富细节和情感色彩，使得回答更具画面感和感染力。
ChatGPT‑o1 表现次之，其回答整体清晰，但在细节描述上略显平实。
Deepseek‑V3 和 通义千问‑2.5 的回答虽然准确，但多为直接信息提取和转换，缺少情感和修辞的润色，这在某些需要生动描述的题目中会使答案显得机械和缺乏层次感。
这一部分考察模型将分散信息整合为系统知识并进行逻辑推理的能力。
ChatGPT‑4o 与 ChatGPT‑o1 均表现出色，其推理过程严谨，能够在多个层次上归纳总结知识，并提供逻辑清晰的解释。
通义千问‑2.5 虽然在归纳和总结上达到满分，但回答有时过于简洁，未能充分展开推理过程，略显概括化。
Deepseek‑V3 在逻辑推理上表现相对薄弱，部分题目的回答缺乏详细的推导过程，影响了答案的深度和说服力。
此部分的任务要求模型在面对实际问题时，能利用已有知识制定出具有实际指导意义的解决方案。
ChatGPT‑4o 和 ChatGPT‑o1 在此部分表现尤为突出，能够给出结构完整、步骤清晰且富有创新性的方案。这表明它们在应急决策、商业谈判和项目管理等实际场景下具有较强的应变和综合决策能力。
通义千问‑2.5 虽然也能提供正确的解决方案，但方案往往缺乏灵活性和个性化，仅依赖于标准模板。
Deepseek‑V3 的回答虽然满足基本要求，但在面对复杂情境时，策略较为单一，缺乏多角度的备选方案。
这一部分最能反映模型“意识水平”的软能力，包括对用户目标的理解、自主反馈与主动调整。
ChatGPT‑4o 和 ChatGPT‑o1 在此部分较为优秀，能够较好地识别问题背后的目标，并给出合理的调整建议。然而，部分题目中仍存在回答缺乏主动性和创新性的情况。
通义千问‑2.5 在意图识别与调整部分表现明显不足，得分仅为80/120。这表明其在自主反馈、自我调控以及根据外部环境调整目标方面存在较大欠缺，回答往往过于被动和模板化。
Deepseek‑V3 同样在这一部分表现不尽如人意，反映出传统模型在“软能力”方面需要进一步强化。
硬能力（如基础信息处理、格式转换、逻辑推理）：ChatGPT‑4o、ChatGPT‑o1 和通义千问‑2.5均表现出色，能够准确完成数据抽取和归纳总结任务。而Deepseek‑V3在这一部分虽能完成任务，但整体精度和深度略逊一筹。
软能力（如意图识别、自主调整、反馈机制）：这是当前各模型的共同短板。ChatGPT‑4o和ChatGPT‑o1表现较好，但仍存在部分题目回答被动、模板化的问题；通义千问‑2.5和Deepseek‑V3在此方面的表现较弱，显示出对外部环境适应和自主决策能力不足。
创新性：ChatGPT‑4o在智慧应用与问题解决部分展示了较高的创新能力，能给出多角度、多方案的决策建议；而通义千问‑2.5则更多依赖固定模板，缺乏突破性的思考。
灵活性：ChatGPT‑4o与ChatGPT‑o1在应对复杂情境时具有较高的灵活性，能够动态调整策略；Deepseek‑V3和通义千问‑2.5则在情境适应性和主动反馈方面相对较弱。
数据多样性：ChatGPT‑4o和ChatGPT‑o1所使用的训练数据覆盖面广，包含大量跨领域、多模态的信息，因此在处理开放性和复杂性问题时表现更为优秀。相比之下，Deepseek‑V3和通义千问‑2.5的数据集可能在跨领域和复杂意图方面存在局限，导致在部分任务上表现不尽如人意。
模型架构优化：ChatGPT‑4o在架构上进行了多项优化，支持长文本处理和复杂推理；而Deepseek‑V3可能基于较早期的架构，参数量和优化程度均不及最新模型。通义千问‑2.5虽在知识推理方面表现稳定，但在意图调整等任务上仍显示出架构调优不足的迹象。
主动反馈能力：ChatGPT‑4o和ChatGPT‑o1在指令调优（如RLHF）方面投入较多，因而在回答中能够体现一定的主动反馈和自我修正能力；而Deepseek‑V3和通义千问‑2.5在这一方面则存在较大提升空间，特别是在意图识别与调整部分，缺乏主动预测和策略调整的机制。
基于以上各部分的详细分析，提出以下改进建议：
17.1 针对 Deepseek‑V3扩充跨领域训练数据
通过引入更多跨学科、跨领域的语料库，提升模型在复杂情境下的归纳与推理能力。
优化模型架构与参数更新
利用最新的Transformer改进技术和大参数模型结构，增强模型对长文本和复杂推理任务的处理能力。
强化意图识别与自主反馈机制
引入针对意图变化的专项训练，提升模型主动调控能力，使其在目标调整问题中提供更多预判性和创新性建议。
深化推理细节与反事实讨论
在逻辑推理任务中，鼓励模型提供详细推导过程和多角度分析，尤其在涉及反事实推理的决策问题上。
提高个性化定制能力
针对不同用户群体和场景设计个性化回答模块，增强模型在意图调整和生活规划等问题上的针对性和适应性。
丰富多方案决策机制
鼓励模型在智慧应用问题中提出多种备选方案，并对各方案进行风险与收益的对比，从而为用户提供更全面的决策建议。
持续优化语言生成与情感表达
保持目前在感知与信息处理方面的优势，同时进一步提升描述性任务中的修辞和情感表达能力。
强化意图识别与主动反馈
针对意图识别与调整部分失分较多的题目，优化自我反馈机制，使模型在面对目标变化时能够更主动地提出改进策略。
扩展反事实与多方案对比讨论
在智慧应用任务中，引入更多反事实情境，培养模型多角度评估问题的能力，从而增强决策建议的深度与灵活性。
增强自主意图调整能力
通过增加意图突变、目标重构等专项训练数据，提升模型在意图识别与调整任务中的自主性与灵活性。
改善表达风格，提升语言多样性
优化语言生成算法，打破固定模板化表达，丰富回答的情感色彩和层次感，使回答更具个性化和感染力。
加强跨领域知识整合与案例支持
在训练数据中引入更多真实案例和跨学科信息，提升模型在复杂问题归纳、推理和决策中的具体性和数据支持力度。
未来大语言模型的发展将呈现以下趋势：
多模态数据融合随着图像、视频、音频等数据的整合，多模态模型将能够提供更全面的认知和决策支持，超越单一文本信息的局限。
自我反馈与主动调控未来模型将更加注重自我反馈机制，通过强化学习和自我改进算法，使得模型在面对环境变化时能主动调整策略，提高目标实现的灵活性。
跨领域综合智能随着数据量的增加和知识图谱的不断完善，模型将能够更好地整合来自各个领域的信息，形成更为系统的跨领域知识体系，从而在复杂应用场景下做出更全面、准确的判断。
个性化定制与用户互动模型将越来越注重个性化回答，根据不同用户的需求和偏好，提供定制化建议和解决方案，从而提升用户体验和实际应用价值。
伦理与安全性在提高智能水平的同时，模型的伦理性与安全性也将成为重点研究方向。未来模型将需具备更强的风险评估和偏见识别能力，确保输出内容符合社会伦理和安全标准。
综合来看，对比四个大语言模型在全球首个大语言模型意识水平“识商”白盒DIKWP测评中的表现，可以得出以下结论：
基础能力与逻辑推理
ChatGPT‑4o 在感知与信息处理、知识构建与推理、智慧应用与问题解决等方面均表现完美，是当前最为先进的模型之一。
ChatGPT‑o1 同样展现了强大的基础能力和逻辑推理能力，但在部分细节和情感表达上稍逊于ChatGPT‑4o。
Deepseek‑V3 在基础任务上表现稳健，但在逻辑推理深度和意图识别方面仍存在不足。
通义千问‑2.5 在知识整合和智慧应用上表现突出，但在意图识别与自主反馈上得分较低，亟需提升主动调整能力。
综合表现与应用价值
ChatGPT‑4o 与 ChatGPT‑o1 展示了较高的综合智能，适用于要求高精度、复杂决策和多角度分析的应用场景；
通义千问‑2.5 虽在知识推理上表现稳定，但在情境适应和主动反馈方面还需加强；
Deepseek‑V3 在标准化任务中有不错表现，但整体综合能力相对较弱，未来需要在推理深度和意图调整上加以改进。
未来改进方向
各模型应重点关注主动反馈与意图调控能力的提升，特别是面对目标突变和环境变化时，如何自主制定预防性策略；
跨领域、多模态数据融合将成为未来模型的重要发展方向，通过整合多源信息，进一步提升模型在复杂场景下的表现；
提高回答的个性化和创新性，使得模型不仅能够给出标准答案，还能根据具体用户需求提供定制化解决方案；
继续优化语言生成和表达风格，既保证信息准确，也提升回答的生动性和感染力。
总的来说，四个模型各有千秋，代表了大语言模型在“意识水平”评测中的不同发展阶段。ChatGPT‑4o处于领先地位，展现出全面且高质量的智能表现；ChatGPT‑o1紧随其后；而Deepseek‑V3和通义千问‑2.5则在部分能力上仍有较大提升空间。未来随着训练数据、模型架构和调优策略的不断进步，预计所有模型将在更高层次的认知、智慧及意图调控方面实现进一步突破，为通用人工智能的发展提供更加坚实的基础。
19. 致谢感谢国际人工智能DIKWP测评标准委员会、世界人工意识协会、世界人工意识大会及所有参与评测工作的专家和学者，他们的辛勤工作和宝贵意见为本报告提供了坚实的数据支持和理论依据。
特别感谢以下专家及机构对本次测评工作的支持：
Yucong Duan - World Artificial Consciousness Association (Chairman)
Erxiang Dou - Peking University
Musheng Gao - Shanghai Nichong Burui Intelligent Technology Co., Ltd.
Long Han - Hainan University
Zuowen Jiang - Ningbo University
Binxiang Jiang - Shandong University
Sheng Li - Guangxi Normal University
Shiping Chen - CSIRO, Australia (International Academician)
James Ong - Artificial Intelligence International Institute (AIII)
Sajid Anwar - Institute of Management Sciences, Peshawar (Pakistan)
Chunguo Li - Southeast University (International Academician)
Yongmou Liu - Renmin University of China
Lei Yu - Inner Mongolia University
Jiawen Qiu - Kenside (Zhuhai) Co., Ltd.
Qibao Huang - Shangrao Normal University
Zhengyang Song - Shanghai Pudong Development Bank
Qiang Sun - Xi'an University of Technology
Bin Wen - Hainan Normal University
Hexiang Cheng - Southwest University of Political Science and Law
Yongshun Xu - Jiangsu Second Normal University……（此处省略后续详细名单，详见原报告）
本报告中所用题目覆盖数据、信息、知识、智慧及意图五个层面的转换，题目形式包括简单描述、逻辑推理、场景决策及意图调整等，旨在全面考查模型的多维认知能力。
20.2 附录二：评分标准详解重复性（R）：评价回答是否存在不必要的重复信息，要求语言简洁。
存在性（E）：评价回答中是否包含题目要求的所有必要信息，要求内容全面、细节充分。
相关性（C）：评价回答是否与题目要求高度契合，逻辑严谨、紧扣主题。
在 DIKWP 测评体系中，各模型的表现在很大程度上依赖于其内部技术架构、训练方法、数据集规模以及指令调优策略。下面我们分别对 Deepseek‑V3、ChatGPT‑o1、ChatGPT‑4o 和通义千问‑2.5 进行详细分析。
1. Deepseek‑V31.1 模型架构与技术路线Deepseek‑V3 基于较早期的 Transformer 架构设计，其主要特点包括：
Transformer 架构基础Deepseek‑V3 采用标准的 Transformer 结构，包含多头自注意力机制（Multi-Head Attention）、前馈神经网络（Feed-Forward Network）以及位置编码（Positional Encoding）。在该架构下，模型能够捕捉输入序列中各个单词之间的依赖关系，但由于架构较为传统，其在处理长文本、复杂逻辑关系和跨领域知识整合时存在一定局限。
参数规模与深度相较于最新一代大模型，Deepseek‑V3 的参数量和层数相对较少，这使得模型在基础任务（如格式转换、简单问答）上具有较高的稳定性，但在面对需要深层次逻辑推理和自我调整的任务时，表现不够灵活和深入。
稳定性与鲁棒性由于采用较为成熟的架构和训练策略，Deepseek‑V3 在标准化任务中表现出较高的鲁棒性。例如，在字符串反转、标点去除等任务中，其输出准确无误，体现了良好的基础处理能力。
数据集特点Deepseek‑V3 主要使用公开语料库以及传统的 NLP 数据集进行训练，这些数据集覆盖了新闻、百科、常见对话等领域，侧重于基础语言理解和生成。数据规模相对于最新一代模型可能较小，数据多样性和覆盖面不足，从而影响了模型在跨领域知识整合和复杂情境推理中的表现。
调优方法该模型的调优主要依赖于监督学习和标准自回归训练方式，缺乏针对性强的指令调优（Instruction Tuning）和强化学习人类反馈（RLHF）等方法，导致在意图识别和自主反馈方面表现较弱。调优过程侧重于确保基础任务的准确性和稳定性，但在面对开放性、动态变化任务时，主动性不足。
主要优势
基础任务稳定：在数据和信息转换任务上，Deepseek‑V3 能够准确地进行格式转换、信息提取，表现稳健。
鲁棒性较好：对于常规问答和简单推理任务，其输出具有较高的一致性和准确性。
主要局限
推理深度有限：在涉及复杂逻辑推理和跨领域知识整合时，模型推理过程较为简单，无法充分展示高级认知能力。
意图调整能力不足：缺乏主动反馈和自我调控机制，导致在目标调整和动态情境应对方面表现欠佳。
表达风格较为刻板：在描述性任务中，语言较为直白，缺少情感渲染和艺术修辞，影响回答的丰富性和感染力。
ChatGPT‑o1 是基于改进版 Transformer 架构构建的模型，其技术特点包括：
先进 Transformer 架构相较于早期模型，ChatGPT‑o1 采用了经过改进的 Transformer 架构，增加了层间连接和更深的网络结构，以提高长文本理解和上下文关联能力。
参数量与规模ChatGPT‑o1 拥有较大参数规模和更多层数，使其在语言理解、逻辑推理及生成任务中具有更高的表达能力和灵活性。
指令调优与人类反馈模型在训练过程中融入了指令调优（Instruction Tuning）和部分基于人类反馈的强化学习（RLHF），这使得模型在遵循用户指令、理解任务要求方面表现出色。
高质量、多样化数据ChatGPT‑o1 训练数据来自于互联网的海量文本，覆盖新闻、书籍、社交媒体、技术文档等多个领域。这种多样化的数据支持使模型能够应对各种复杂场景和跨领域问题。
细粒度调优除了标准自回归训练外，ChatGPT‑o1 还进行了细粒度的指令调优，使得模型在面对特定任务时能够更准确地捕捉用户意图并输出符合要求的答案。
主要优势
语言表达流畅：在回答中表现出色的语言生成能力，回答内容清晰、结构严谨。
逻辑推理能力强：在知识构建与推理部分，模型能够进行准确且全面的逻辑推导，显示出较高的智能水平。
实际应用方案丰富：在智慧应用部分，提供的解决方案具备实际指导意义和多角度策略，体现出较强的创新性与灵活性。
主要局限
部分答案表达公式化：个别题目中回答仍存在较固定模板化现象，缺乏更加个性化和情境化的创新表达。
意图调整细节不足：在意图识别与调整部分，虽整体表现较好，但在某些题目中主动性和细节描述上仍可进一步增强。
ChatGPT‑4o 是目前最新一代的 ChatGPT 模型，其技术背景包括：
最新一代 Transformer 改进ChatGPT‑4o 采用了最新改进的 Transformer 架构，结合了更高效的自注意力机制、层归一化技术和参数高效优化策略。模型设计中融入了诸如稀疏注意力、多任务学习等新技术，使其在处理长文本、复杂上下文及多轮对话中具有显著优势。
海量参数与数据规模ChatGPT‑4o 的参数数量远超前代模型，加之使用了海量高质量语料，使其具备更强的泛化能力和跨领域知识整合能力，能够在更广泛的任务中保持一致、高质量的表现。
强化指令调优（RLHF）在训练过程中，ChatGPT‑4o 大量使用了基于人类反馈的强化学习技术，通过对指令调优，模型在遵循用户指令、理解复杂意图和生成符合情境的回答方面表现尤为突出。
海量多领域语料ChatGPT‑4o 训练数据涵盖了多种语言、多领域内容，保证了模型在面对不同主题时能展现出深厚的知识积累和灵活的应答能力。数据来源包括学术论文、新闻报道、技术博客以及社交媒体内容。
动态调优与持续迭代模型采用持续迭代的调优策略，定期更新训练数据和优化算法，使其在保持高性能的同时，能不断适应新的知识和技术变化。特别是在面对复杂对话和多轮任务时，模型能根据上下文进行动态调整。
主要优势
表达生动、细节丰富：ChatGPT‑4o 在语言生成方面表现卓越，回答不仅准确还充满文采，能够用细腻的语言描绘复杂情境。
逻辑推理与决策能力：在知识构建、推理及智慧应用部分，ChatGPT‑4o 凭借深厚的参数积累和优化策略，展示出极高的逻辑严谨性和创造性决策能力。
跨领域与多模态适应性：最新架构和海量数据支持使得该模型在处理跨领域问题时表现优异，具有更强的多模态扩展潜力。
主要局限
意图识别与调整存在短板：尽管总体表现非常出色，但在意图识别与调整部分仍有部分失分，表现出主动性不足和反馈机制不够完善的情况。
部分答案过于标准化：在某些问题上，回答虽然逻辑清晰，但仍存在一定的公式化倾向，缺乏足够的个性化和创新性。
通义千问‑2.5 是国内较为成熟的大语言模型之一，其技术背景具有以下特点：
注重标准化回答与知识整合该模型的设计重点在于提供一致性、标准化的回答，强调知识的归纳与整合。架构上采用了类似 Transformer 的结构，但在参数调优上更倾向于保证回答的规范性和稳定性。
数据训练与领域专注通义千问‑2.5 训练数据覆盖了大量中文语料，包括新闻、社交媒体、技术文档等，侧重于保证在中文语境下的高准确性和逻辑性。尽管在知识构建与推理方面表现优秀，但数据集在意图识别与动态反馈方面的覆盖较为有限。
模型调优策略该模型在调优时注重标准答案的一致性和格式正确性，采用了传统的监督学习方法，较少应用人类反馈强化学习技术，这使得其在意图识别和主动调整方面较为被动，缺乏灵活性。
中文语料优势通义千问‑2.5 利用海量的中文文本数据进行训练，特别适用于中文信息抽取、知识归纳和语义理解，因此在感知与信息处理、知识构建与推理部分得分较高。
调优侧重标准化调优过程中侧重于输出的规范性和一致性，确保回答格式正确、逻辑清晰。但这种调优方式在面对需要个性化、动态调整的意图识别任务时，则显得较为局限。
主要优势
知识整合能力强：在知识构建与推理任务中，通义千问‑2.5 能够准确归纳总结问题核心，并提供逻辑严谨的答案。
标准化输出高：对于基础信息处理任务，其格式转换、信息抽取表现稳定，输出一致性较好。
主要局限
意图识别与主动反馈不足：在面对需要自我调整和动态目标重构的问题时，模型表现出明显的被动性，缺乏灵活应对环境变化的能力。
表达模式较为公式化：回答往往采用标准模板，个性化、情感化表达不足，在涉及主观意图和个人规划问题时，缺少创新性建议。
为便于直观理解，以下表格汇总了各模型的主要技术背景特点：
| 模型 | 架构基础 | 参数规模 & 训练数据 | 调优方法 | 主要优势 | 主要局限 |
|---|---|---|---|---|---|
| Deepseek‑V3 | 早期 Transformer 架构 | 数据集规模中等，覆盖有限 | 传统监督学习，无强化反馈机制 | 基础任务稳定，格式转换准确 | 推理深度有限，意图调整主动性不足 |
| ChatGPT‑o1 | 改进版 Transformer 架构 | 大规模多领域高质量数据 | 指令调优+部分 RLHF | 语言表达清晰，逻辑推理严谨，应急方案灵活 | 个别回答表达公式化，部分细节可进一步丰富 |
| ChatGPT‑4o | 最新改进版 Transformer 架构 | 海量数据支持，参数规模巨大 | RLHF 全面应用，动态调优 | 表达生动、细节丰富，跨领域推理优秀 | 意图识别与主动调整略显不足 |
| 通义千问‑2.5 | 基于 Transformer，注重标准化输出 | 主要采用中文语料，覆盖面广但深度不足 | 传统监督学习，标准化调优 | 知识整合与归纳能力强，输出格式规范 | 意图识别与自主反馈较弱，表达风格较公式化 |
各模型的技术背景直接影响其在 DIKWP 测评中的表现。从数据集的多样性、模型架构的先进性、指令调优策略以及反馈机制来看：
Deepseek‑V3 依赖于较早期的技术，虽然在标准任务上表现稳定，但在应对复杂推理和动态意图调整时明显不足。未来需要扩大数据规模、更新模型架构以及引入主动反馈机制。
ChatGPT‑o1 的优势在于丰富的训练数据和先进的调优方法，使其在语言理解与逻辑推理方面表现优异。但在某些细节和个性化回答上仍有提升空间，未来可以通过更细粒度的指令调优和反事实推理训练进一步提高。
ChatGPT‑4o 代表了当前大语言模型技术的前沿，凭借海量数据、最新架构和全面的 RLHF 调优，其在大部分任务上表现近乎完美。然而，即使是最先进的模型，在意图识别与主动调整方面仍存在改进余地。未来的发展应侧重于进一步提升模型的自主反馈和动态调整能力，以更好地适应不断变化的实际应用场景。
通义千问‑2.5 在中文环境下表现优秀，尤其在知识归纳和标准化输出上具有独特优势，但其在意图识别与调整方面明显不足。未来应加强对自主意图调整场景的训练，改进反馈机制，并通过引入更多个性化表达数据，丰富回答的多样性和情感层次。
未来大语言模型的发展将呈现以下趋势：
多模态数据融合随着图像、视频、音频等数据的不断整合，多模态模型将能够实现更全面的认知，为语言理解、场景描述和情感表达提供更丰富的信息支持。
自我反馈与主动调控强化学习与自我反馈机制（例如 RLHF）的进一步应用，将使模型在面对意图变化和目标突变时，具备更强的主动预测和调整能力，实现更高水平的自主智能决策。
跨领域综合智能模型将不断融合来自不同领域（经济、文化、科学、医学等）的知识，实现真正意义上的跨领域综合智能。这不仅有助于提高模型在复杂场景下的推理能力，也将推动通用人工智能（AGI）的发展。
个性化定制与用户互动针对不同用户需求，未来模型将能够提供更为个性化、定制化的回答和建议。利用用户反馈和个性化数据训练，模型可以逐步形成独特的风格，更好地满足多样化的实际需求。
伦理与安全性保障在智能水平不断提高的同时，模型的伦理性与安全性问题也将受到更大关注。未来模型应具备更强的风险评估能力、偏见识别和内容安全控制，确保输出符合社会伦理和法律法规。
综合以上详细分析，各模型在 DIKWP 测评中的表现均体现出不同阶段的技术进步和局限性：
ChatGPT‑4o 以其最新的技术优势，在语言表达、逻辑推理和智慧应用方面处于领先地位，但意图调整部分仍需进一步优化。
ChatGPT‑o1 次之，其表现非常均衡，虽然在个别细节上不如 ChatGPT‑4o 丰富，但总体表现十分优秀。
通义千问‑2.5 在知识整合与标准化输出上表现出色，但在自主意图调整和动态反馈方面存在明显短板。
Deepseek‑V3 作为较早期的模型，虽然在基础任务上具备稳定性，但在高级推理和自我调控能力上仍有较大提升空间。
未来，大语言模型的发展将不仅依赖于基础能力的提升，更需要在主动性、跨领域整合以及多模态数据融合等方面不断突破，从而实现更高层次的“意识水平”，为通用人工智能的实现提供坚实基础。
21. 结束语本报告通过对Deepseek‑V3、ChatGPT‑o1、ChatGPT‑4o和通义千问‑2.5四个模型在DIKWP测评体系下的详细对比分析，展示了当前大语言模型在“意识水平”各个维度上的发展现状与挑战。总体而言，最新一代模型（如ChatGPT‑4o）在信息处理、逻辑推理、智慧应用方面已达到非常高的水准，但所有模型在意图识别与自主反馈等“软能力”上仍有提升空间。未来，随着多模态数据融合、自主调控机制的不断完善以及跨领域知识整合技术的持续发展，大语言模型有望在更高层次上实现自我认知和智慧决策，为通用人工智能（AGI）的实现提供更坚实的基础。
这份详尽的对比分析报告不仅为研究者和开发者提供了系统、量化的参考数据，也为今后模型自我检测、调优以及新一代智能系统的研发指明了方向。我们相信，随着技术的不断进步，未来的大语言模型将在认知、智慧和意图调控等方面取得更大突破，推动人工智能迈向更高的智能水平。
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