现在各家的大模型都在如火如荼的进行着，感觉HarmonyOS鸿蒙Next在大模型上还是差点意思啊，方案觉得呢！

HarmonyOS鸿蒙Next在大模型领域的进展相对其他主流大模型如GPT、BERT等确实显得较为保守。目前，鸿蒙Next的主要优势在于其分布式架构和跨设备协同能力，这些特性在物联网和智能设备场景中表现出色。然而，在自然语言处理、图像识别等大模型核心领域，鸿蒙Next的技术积累和应用案例相对有限。

鸿蒙Next的AI框架MindSpore虽然支持多种AI任务，但其在大模型训练和推理方面的优化和生态建设仍需加强。相比之下，OpenAI、Google等公司在模型规模、数据量和应用场景上都有显著优势。此外，鸿蒙Next的开发者社区和第三方支持也相对较小，这可能限制了其在大模型领域的快速发展。

总的来说，鸿蒙Next在大模型上的表现确实有待提升，但其在特定场景下的分布式计算和设备协同能力仍具有独特优势。未来，鸿蒙Next需要在技术研发、生态建设和应用场景扩展上加大投入，以缩小与大模型领域的差距。