我使用同一个Prompt提示词“请以记叙文的文体来写”，分别发送给GPT-3.5（调用API）、文心、通义、混元，下面是它们各自生成的文本内容，大家一看便知了。

GPT-3.5：

在我个人使用GPT模型的过程中，我一直觉得gpt-3.5比国内的语言模型更好用。这可能是因为首因效应的影响，我对gpt-3.5有着一种偏好。然而，实际情况并非如此简单，国内的文心、通义和混元在某些方面的表现已经超过了gpt-3.5，尽管在其他方面可能还有待提升。但是，国内的大语言模型短期内仍然无法赶超GPT-4。

文心和通义在生成中文文本内容方面的表现确实比gpt-3.5更好。这可能是因为百度和阿里在预训练阶段拥有大量的中文数据，使得这些模型在中文生成方面更具优势。然而，我对混元的表现有些疑惑，因为它与GPT在某些方面表现相似。我不确定混元的预训练数据是否包含了大量由GPT生成的文本内容。当然，这可能只是我个人的错觉。

经过2023年的发展，国内的文心、通义和混元取得了巨大的进步，这让人感到非常欣慰。尽管短期内无法赶超GPT-4，但这些进步仍然是令人鼓舞的。希望未来国内的语言模型能够继续发展，为用户提供更好的使用体验。

混元：

我是一位混元大模型的使用者，由于首因效应，我总觉得GPT-3.5比国内努力追赶的各大语言模型更加好用。然而，实际情况可能并非如此。

在生成中文文本内容方面，文心和通义确实比GPT-3.5更加优秀。这可能是因为百度和阿里巴巴在预训练阶段拥有大量的中文数据。然而，我对混元的表现感到有些困惑。它似乎与GPT有些相似，这让我想知道是否混元的预训练数据包含了大量的GPT生成的文本内容。不过，这可能是我个人的错觉。

尽管如此，我对国内各大语言模型在2023年的发展感到非常欣慰。它们能够取得如此巨大的进步，充分展示了国内人工智能研究能力的强大。我相信，在不久的将来，国内的人工智能技术将会更加成熟，为全球人工智能技术的发展做出更大的贡献。

文心：

GPT-3.5与国内大语言模型的较量

自从GPT模型推出以来，我就一直对其保持关注。当GPT-3.5面世时，我毫不犹豫地选择了它，认为其强大的功能和流畅的对话体验远超国内正在研发的大语言模型。

我对GPT-3.5的信任，源于首因效应。那时的我，深陷于它那无与伦比的对话能力中，几乎忘记国内还有其他的语言模型在奋力追赶。但随着时间的推移，我发现事情并非如此简单。

文心一言、通义千问、混元助手这些国内的大语言模型在某些方面开始展现出超越GPT-3.5的实力。尤其在生成中文文本内容方面，文心一言和通义千问表现得相当出色，这背后无疑有着百度和阿里的大量中文数据支持。

然而，混元的表现却有些出乎我的意料。它的表现与GPT有些相似，这让我好奇混元的预训练数据是否包含了大量GPT生成的文本内容。但转念一想，这或许只是我的一种错觉。

2023年即将过去，回顾这一年，国内的大语言模型取得了长足的进步。文心一言、通义千问、混元助手的出色表现都证明了这一点。尽管如此，短期内国内的大语言模型仍无法赶超GPT-4的先进水平。

但值得骄傲的是，我们有自己的特色和优势。在中文语境下，我们的模型表现得更为得心应手。这无疑是我们在人工智能领域的一大突破。希望在未来，我们能够不断突破技术瓶颈，为全球用户提供更为强大、智能的语言模型。

通义：

在科技日新月异的时代，作为一名深度使用者，我至今仍难以摆脱对GPT-3.5的首因效应所带来的深刻印象。初识GPT系列时，其卓越的智能响应和流畅的文本生成能力让我叹为观止，这种先入为主的观念令我在比较国内外语言模型时，总会不自觉地将GPT-3.5视为衡量其他模型性能的标尺。

然而，在实践中，国内诸如百度的文心、阿里云的通义以及腾讯混元等大模型正以惊人的速度崛起，并在特定领域展现出了超越GPT-3.5的势头。尤其在处理中文文本内容生成任务上，文心与通义的表现尤为出色，这在很大程度上得益于两家公司在预训练阶段对中国本土海量数据资源的掌握与利用。它们能够深入理解并精准表达中文的复杂性与多样性，从而更好地服务于中国用户及市场。

对于腾讯混元大模型，我体验过后有一种似曾相识的感觉，它的某些特性似乎与GPT系列颇为相似。我不禁好奇，混元是否在其预训练数据集中引入了大量由GPT生成的高质量文本？当然，这只是我的猜测，并未得到证实。混元展现出的强大能力和广泛的应用场景，无疑也是国内人工智能技术奋起直追的一个缩影。

回望2023年，国内的大语言模型发展可谓一日千里，文心、通义、混元的显著进步令人感慨万千。尽管它们短期内可能还无法完全比肩国际最前沿的GPT-4，但这份努力与成就足以让人感到欣慰，并对未来充满期待。国内研究者和企业在不断探索与创新中，正逐步缩小与国际先进水平的差距，并有望在未来某个时刻实现真正的超越。