自2023年以来，中国人工智能模型平均落后美国前沿水平7个月。

自2023年以来，中国人工智能模型平均落后美国前沿水平7个月。
Chinese AI models have lagged the US frontier by 7 months on average since 2023

原始链接: https://epoch.ai/data-insights/us-vs-china-eci

使用纪元能力指数（ECI），近期一项分析量化了自2023年1月以来，美国和中国领先的大型语言模型（LLM）之间的性能差距。该研究确定了每个国家/地区发布时表现最佳的模型，排除了可能不代表真正前沿的初始模型。差距的衡量标准是确定美国模型的ECI分数下降到或低于最佳中国模型所需的时间。结果表明，差距在4到14个月之间波动，平均为7个月。截至2024年5月，没有中国模型超越GPT-4的能力（差距14个月），并且目前没有中国模型与OpenAI于2025年4月发布的o3模型性能相匹配。这表明美国LLM在整体能力方面持续领先，但也在不断发展。

## 中国人工智能发展：迎头赶上与不同路径近期分析（EpochAI能力指数）显示，中国人工智能模型平均落后于美国同类模型约7个月，但另一项指数（Dust42能力指数）则认为中国模型在某些领域*领先*。这种差异凸显了人工智能能力评估的挑战。一个关键区别在于方法：中国模型通常采用开放权重，优先考虑可访问性，方便研究和易于使用——甚至离线使用，而非追求最先进的商业性能。这使得快速迭代和新技术演示成为可能。虽然可能无法与OpenAI的Opus等模型达到绝对性能巅峰，但像Qwen3这样的模型展现了强大的能力，尤其是在引导式问题解决方面。讨论要点包括中国在硬件访问受限（如Nvidia芯片）的情况下进行创新的能力、递归自我提升的潜力，以及对美国长期主导地位可持续性的担忧。一些人认为，中国专注于高效训练和开源贡献是一种战略优势，而另一些人则质疑其进步的原创性，认为它们严重依赖于“提炼”来自美国模型的知识。对话还涉及更广泛的地缘政治问题和潜在的经济转变。

原文

Overview

We visualize the gap in capabilities between US and Chinese models, using the Epoch Capabilities Index (ECI). Since 2023, the gap has ranged from 4 to 14 months, with a mean gap of 7 months.

Analysis

To calculate the gap between US and Chinese models, we first find the set of models that had the highest ECI among models from their country upon release. We then drop the first of these models (LLaMA-65B for the US, and Baichuan1-7B for China), since these first models were likely not at the true frontier (ECI data starts in January 2023).

To quantify the gap on each day, we look at the ECI of the best Chinese model on that day, and then calculate how long it has been since the last time the leading US model was the same or worse than that score. We consider models to be the same performance if their scores are within 1 ECI point difference. We repeat this process for each day where values exist for both the US and China. In practice, the first point where a Chinese model surpasses GPT-4 is May 2024 (a gap of 14 months), and no Chinese model has yet surpassed the ECI of OpenAI’s o3 model, released in April 2025.