现有人工智能大模型的看家本领包括但不限于以下几个方面：
自然语言处理：如OpenAI的GPT系列（如GPT-3、GPT-4）、阿里云的通义千问、百度的文心（ERNIE）系列模型等，它们在文本生成、问答系统、代码编写、文章续写、摘要生成、机器翻译等方面表现出色。
多模态理解与生成：例如DALL·E 2、阿里云的大规模预训练模型M6、谷歌的Imagen等能够基于文字描述生成图像，并且在跨模态检索、图文匹配任务上也表现突出。
对话交互：像阿里云的小蜜、微软的ChatGPT等能进行流畅的人机对话，不仅能够回答问题，还能根据上下文进行逻辑推理和创造性思维。
决策辅助：在商业决策、医疗诊断等领域，人工智能大模型通过学习大量数据可以提供精准预测和建议。
专业领域应用：针对特定场景或领域的定制化大模型，比如法律咨询、金融风控、科研论文写作助手等，能够深入理解和解决特定领域的复杂问题。
至于谁的优势更明显，这取决于具体的应用场景和评价标准。OpenAI的GPT-3及其后续版本因为其强大的自然语言生成能力而在业界广受关注；而阿里云的通义千问和腾讯等国内科技公司的模型，在中文环境下的语境理解和生成能力可能更具优势；同时，各家公司都在不断推出更新更大规模的模型以提升性能。总的来说，不同公司和研究团队的大模型各有特点和应用场景上的优势，具体哪家更强会随着技术发展和市场反馈持续变化。
