确定哪个版本的AI“最好”取决于应用场景、具体任务以及评估标准。不同的AI模型在不同的任务中有不同的表现。例如：

1、通用语言模型：
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)：在自然语言理解任务中，如问答、情感分析、文本分类等表现出色。
RoBERTa (Robustly Optimized BERT Pretraining Approach)：在许多自然语言处理（NLP）任务中超越了BERT，特别是在需要大量文本理解的任务中。

2、对话式AI：
TransformerXL：在处理长文本和对话任务中有出色表现。
Meena：一个多轮对话系统，生成高质量、上下文相关的回应。

3、图像识别：
Vision Transformers (ViT)：在图像分类任务中通过将图像视为一系列补丁并使用Transformer架构取得了最先进的结果。
ResNet 和 EfficientNet：在图像分类任务中长期占据重要地位，尤其是在ImageNet竞赛中。

4、多模态AI（例如，图文结合）：
CLIP (Contrastive LanguageImage Pretraining)：通过对比学习的方式联合理解图像和文本，取得了显著成果。

5、强化学习与游戏AI：
AlphaGo：在围棋游戏中超越了人类专家。
Deep QNetwork (DQN)：在多种Atari游戏中取得了超越人类的表现。

6、生成模型：
DALLE：能够生成结合文本描述的高质量图像。
Stable Diffusion：基于扩散模型的文本到图像生成。

7、科学计算与蛋白质结构预测：
AlphaFold：在蛋白质结构预测领域取得了突破性进展。

每个版本的AI都有其特定的优势领域和应用场景。最好的AI版本往往取决于你试图解决的具体问题或任务。