国内主流大模型横向对比（2025-2026）
2025 到 2026 年，国内大模型从”百模大战”进入”能力分层”阶段：有的主打开源与性价比，有的深耕长文本与 Agent，有的绑定自家超级 App。本文基于各家官方发布信息，横向梳理主流模型的定位与差异，帮你按场景选对模型。
说明：大模型迭代极快，以下代号、发布时间与参数以各家官方最新公布为准；具体能力以你实测为准。
一、各模型定位速览
| 模型 | 厂商 | 代表版本（2025-2026） | 开源情况 | 主要特点 |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek | 深度求索 | V3-0324 / R1-0528 / V3.1 | 开源（MIT） | 推理强、成本低、API 便宜 |
| 通义千问 Qwen | 阿里巴巴 | Qwen3 / Qwen3-Coder | 开源（Apache 2.0） | 开源全家桶、多语言、长上下文 |
| 智谱 GLM | 智谱 AI | GLM-4.5 / GLM-5.x | 开源（MIT） | 面向 Agent、思考/非思考双模 |
| 文心一言 ERNIE | 百度 | ERNIE 4.5 | 开源（Apache 2.0） | 原生多模态、中文知识强 |
| 豆包 Doubao | 字节跳动 | Doubao 1.5 / 1.6-Vision | API 为主（闭源权重） | 绑定抖音生态、C 端量大 |
| Kimi | 月之暗面 | Kimi K2 | 开源（Base+Instruct） | 万亿参数、长上下文、Agent 强 |
| MiniMax | MiniMax | M2 / M3 | 开源 | 编码与 Agent 优化、极致性价比 |
二、逐家要点
DeepSeek：开源与推理的标杆
DeepSeek 以”高性能 + 低价格 + 全开源”出圈。关键节点：
- DeepSeek-V3-0324（2025-03）：约 660B 参数 MoE，开源版上下文 128K，采用 MIT License，中文写作与前端代码明显增强。
- DeepSeek-R1 / R1-0528（2025-01 / 2025-05）：推理模型，R1-0528 上下文扩至 128K，对标国际第一梯队推理能力。
- DeepSeek-V3.1（2025-08）：混合推理架构，支持思考/非思考切换，并新增对 Anthropic API 格式的兼容，可直接接入 Claude Code 类框架。
适合：成本敏感、需要私有化部署、看重推理与代码的企业与个人。
通义千问 Qwen：开源全家桶
阿里 Qwen 系列是目前最完整的开源模型矩阵之一：
- Qwen3（2025-04）：混合推理架构，Apache 2.0，支持 119 种语言，规模从 0.6B 到 235B-A22B MoE，部分版本上下文可扩展至 1M。
- Qwen3-Coder（2025-07）：专注代码与 Coding Agent，工具调用强。
- 多模态：Qwen-Image（文生图）、Wan（文生视频）等一并开源。
适合：想本地部署、做二次开发、需要多模态一体方案的技术团队。
智谱 GLM：为 Agent 而生
- GLM-4.5（2025-07）：MoE 架构，总参数约 355B、激活 32B，MIT 开源，原生融合推理、编码与智能体能力，支持 thinking / non-thinking 双模。
- 后续 GLM-5.x 持续迭代，强调长上下文与工具调用，并在 Artificial Analysis 综合榜进入开源前列。
适合：要做自动化工作流、全栈开发、复杂 Agent 的团队。
文心一言 ERNIE：原生多模态
- ERNIE 4.5（2025-06-30 开源）：包含 10 款变体，MoE 架构（47B/3B 激活，最大 424B 总参数），Apache 2.0，原生多模态，支持思考/非思考模式，基于飞桨（PaddlePaddle）训练。
适合：重视中文知识、多模态理解、且希望使用国产框架生态的用户。
豆包 Doubao：生态型选手
- Doubao 1.5 深度思考（2025）：MoE 架构，激活 20B / 总 200B，支持 32K 与 256K 上下文，具备视觉推理能力，通过火山引擎开放 API。
- 后续 Doubao 1.6-Vision、Doubao 1.8 与 Seedance 视频模型持续更新，绑定抖音/剪映内容生态，C 端月活居前。
适合：已在字节生态内、需要高并发低延迟 API、做内容生成的业务。
Kimi：长上下文与 Agent
- Kimi K2（2025-07-11）：万亿参数 MoE（激活 32B），开源 Base 与 Instruct 两版，上下文 256K，在代码与 Agent 基准上表现突出，API 兼容 OpenAI/Anthropic 格式。
适合：长文分析、Agent 任务、需要开源权重做自部署的开发者。
MiniMax：性价比之选
- MiniMax-M2（2025-10）：MoE 总 230B / 激活 10B，开源，专为编码与 Agent 优化，API 成本约为同期 Claude Sonnet 的 8%，推理速度约快一倍。
- 后续 M3 将上下文提升至 1M，并补齐原生多模态。
适合：预算敏感、追求高吞吐、重代码与 Agent 的团队。
三、按场景怎么选
| 你的需求 | 优先建议 | 理由 |
|---|---|---|
| 私有化部署 / 完全免费 | DeepSeek、Qwen、Kimi K2、GLM-4.5 | 权重开源，可本地跑 |
| 最强中文推理且便宜 | DeepSeek R1 / V3.1 | MIT 开源 + 极低 API 价 |
| 写代码 / 做 Coding Agent | Qwen3-Coder、GLM-4.5、MiniMax M2 | 工具调用与 Agent 基准强 |
| 长文档 / 长上下文 | Kimi K2（256K）、豆包（256K）、Qwen3（可扩 1M） | 上下文窗口大 |
| 多模态（图/视频/语音） | 文心 ERNIE 4.5、豆包 + 即梦、通义 Wan | 原生多模态或配套产品成熟 |
| 开箱即用的 C 端体验 | 豆包、文心一言、Kimi App | 用户量大、产品化好 |
四、选型的三条提醒
- 别只看榜单：基准分数高不等于你的任务好用，务必用真实数据做小样本测试。
- 关注上下文与价格：长上下文和 API 单价往往共同决定”能不能规模化用”。
- 开源不等于能跑：开源权重需要显卡与工程能力，个人优先用 API，团队再考虑自部署。
小结
- 开源主力：DeepSeek、Qwen、智谱 GLM、Kimi K2、MiniMax 均开源，适合自部署与低成本。
- 闭源 API 主力：豆包（火山引擎）、文心（千帆平台）以 API 服务见长，绑定各自生态。
- 推理/代码强者：DeepSeek R1/V3.1、Qwen3-Coder、GLM-4.5、MiniMax M2。
- 长上下文强者：Kimi K2（256K）、豆包（256K）、Qwen3（可扩 1M）。
- 选型先看场景与预算，再用真实任务做小样本验证，不盲信榜单。
参考来源
- DeepSeek 官方 API 文档：V3 模型升级公告 https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/news/news250325
- 百度 ERNIE 4.5 开源官方博客 https://ernie.baidu.com/blog/posts/ernie4.5/
- 月之暗面 Kimi K2 官方项目页 https://moonshotai.github.io/Kimi-K2/
- 阿里云百炼模型列表（Qwen 系列最新版本） https://help.aliyun.com/en/model-studio/newly-released-models
- 智谱 AI 官网（GLM 模型体系） https://www.zhipuai.cn/
- MiniMax 官网 https://www.minimax.io/
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