国产大模型，指由中国厂商研发、面向中文与全球市场的大语言模型（LLM）。如果你正在为公司或个人项目挑一款国产大模型，这篇文章帮你在十分钟内建立完整的选型坐标系：按旗舰版本、是否开源、API 定价、擅长场景、与海外差距五个维度，横向盘点 DeepSeek、通义千问 Qwen、豆包 Doubao、Kimi（月之暗面）、智谱 GLM、百度文心一言、腾讯混元、MiniMax、讯飞星火等主流玩家，并给出可直接照抄的场景化结论。本文以 2026 年 7 月为时间基准。
先立一条前提：AI 大模型迭代极快，版本号、能力榜单与 API 报价几乎每月都在变动，本文所列信息仅供选型参考，具体版本、上下文长度、最新价格请以各厂商官网与控制台为准。我们的目标是帮读者按需选型，而非评判"谁最强"——后者在这个市场里本来就是个伪问题。
2026 年 7 月国产大模型选型速览表一张表先看全貌，后文逐家拆解。表格按厂商罗列旗舰版本、开源状态、参考定价与最适合的场景：
厂商 / 品牌最新旗舰（2026年7月）是否开源参考 API 定价（每百万 tokens）最擅长场景提供方式DeepSeek 深度求索V4-Pro / V4-Flash（2026-04）开源（MIT）Flash 输入 $0.14 / 输出 $0.28；Pro 输入 $0.435 / 输出 $0.87（美元）推理、代码、数学、极致性价比开放权重 + 官方 API通义千问 Qwen（阿里）Qwen3.7-Max-Preview（2026-05）旗舰闭源，中小尺寸开源Max 级约 ¥2.5–10（人民币，随版本变动）通用、中文、企业云生态阿里云百炼 API + 开源权重豆包 Doubao（字节）Doubao-Seed 2.1 Pro / Turbo（2026-06）闭源Pro 输入 ¥6 / 输出 ¥30；Turbo 约为 Pro 一半（人民币）Coding、Agent、多模态、C 端应用火山方舟 API / AppKimi（月之暗面）Kimi K2.6（2026-04）开源（改版 MIT）以官网为准长上下文、长程代码、智能体开放权重 + API / App智谱 GLMGLM-5.2（2026-06）开源（MIT）约 输入 ¥8 / 输出 ¥28（人民币）Coding、长程任务开放权重 + API + 订阅套餐百度文心一言 ERNIEERNIE 5.1（2026-05）闭源（4.5 曾开源）以千帆平台为准（轻量版免费）全模态、搜索、中文写作百度千帆平台 API / 文心一言腾讯混元 HunyuanTurbo S（快思考）/ T1（慢思考）Turbo S 已开源Turbo S 输入 ¥0.8 / 输出 ¥2（人民币）快慢双思考、图 / 3D / 视频多模态API + 部分开源MiniMaxMiniMax M3（2026-05/06）开放权重标准约 输入 $0.60 / 输出 $2.40；发布期曾限时 5 折至 $0.30 / $1.20（美元，以官网为准）Coding、Agent、1M 上下文、多模态API + 开放权重讯飞星火（科大讯飞）以官网为准部分尺寸开源以官网为准中文、语音交互、教育API / App读表前必须提醒一个坑：表中价格口径并不统一——DeepSeek、MiniMax 以美元计价，其余多以人民币计价；而且缓存命中率、上下文档位、思考 / 非思考模式都会成倍改变实际单价。横向比价时，务必回到官网核对同一口径，否则很容易得出错误结论。
2026 年国产大模型是什么格局？谁在第一梯队？一句话概括：2026 年年中的国产大模型市场已经没有"一超多强"，只有"各霸一方"——竞争从"追赶海外"进入了"分层竞争"阶段。拆开看，是三条泾渭分明的主线：
开源性价比线：DeepSeek、通义千问（开源部分）、Kimi、智谱 GLM、腾讯混元、MiniMax 都提供开放权重，把"前沿能力 + 低价 + 可自建部署"做成了国产阵营的集体优势。这条线也是国产模型在全球开源榜上的主要存在感来源——开放权重意味着任何团队都能下载模型自己部署，数据不出内网，这是闭源 API 永远给不了的确定性。闭源旗舰线：阿里 Qwen-Max 系列、字节豆包、百度文心 5.x 走"旗舰闭源、只出 API"的路线，逻辑很清楚：最强的能力留在自家云上，靠云平台和产品生态变现，而不是靠模型本身赚吆喝。应用与生态线：豆包在 C 端一骑绝尘，火山引擎、阿里云百炼、百度千帆、腾讯云则在 B 端云调用市场贴身竞争——这条线拼的不是模型分数，而是稳定性、并发与配套工具。因此，在国产大模型语境下，"谁排第一"取决于你比什么：比开源生态是 DeepSeek，比 C 端规模是豆包，比企业云是阿里与火山引擎，比长上下文与智能体是 Kimi、MiniMax、GLM。把这句话记住，选型就成功了一半。下面逐一拆解主要玩家。
DeepSeek 为什么是开源性价比标杆？如果你的第一诉求是"用最少的钱买到前沿能力"，DeepSeek 就是当前国产市场的默认答案。它于 2026 年 4 月 24 日发布 V4（V4 Preview），与 OpenAI 发布 GPT-5.5（4 月 23–24 日）几乎同期——这个发布节奏本身就是一种宣言：开源阵营不再等闭源先跑。V4 延续开放权重 + MIT 许可证的一贯路线，现役两款主力：V4-Pro（1.6T 总参 / 49B 激活）与 V4-Flash（284B 总参 / 13B 激活），均支持 1M 上下文、最大输出 384K，并具备思考 / 非思考双模式。
这里解释一下"总参 / 激活"的含义：MoE（混合专家）架构把模型拆成大量"专家"子网络，每次推理只唤醒其中一小部分——所以 1.6T 总参数的模型，实际算一次只动用 49B，这正是它能把价格压到地板的结构性原因，而非单纯的补贴烧钱。官方定价（每百万 tokens，美元）：V4-Flash 输入命中缓存 $0.0028、未命中 $0.14、输出 $0.28；V4-Pro 命中缓存 $0.003625、未命中 $0.435、输出 $0.87。注意"缓存命中"这一档：如果你的应用反复发送相同的系统提示词或长文档前缀，命中缓存的输入价格能低两个数量级，这对高频调用场景是决定性的成本变量。V4-Flash 常被称为"最便宜的前沿级 API"，并非虚言。
一个务实提醒：旧别名 deepseek-chat / deepseek-reasoner 将于 2026-07-24 停用（官方公告），接入方要及时迁移，否则线上服务会直接报错。综合来看，DeepSeek 擅长推理、代码、数学，是国产开源生态当之无愧的旗帜。参见 deepseek.ai、api-docs.deepseek.com。
通义千问 Qwen：阿里的"闭源旗舰 + 开源中小尺寸"双轨怎么选？Qwen 最适合"两头都要"的团队：线上业务用闭源旗舰 API 拿最强能力，敏感数据场景用开源中小尺寸自建部署，一个模型家族内解决全部需求，迁移成本最低——这正是阿里双轨策略的价值所在。截至 2026 年年中，官方最新旗舰为 Qwen3.7-Max-Preview（与 Qwen3.7-Plus-Preview 一同，约 5 月 19–20 日阿里云峰会发布），阿里云百炼（Model Studio）模型页已将 qwen3.7-max 列为能力最强版本。
这里有一处需要说明：站点早前基准记为"Qwen3.6-Max（预览）"，而随着版本快速迭代，官方已推出更新的 Qwen3.7-Max-Preview；Qwen3.6-Plus 约 2026 年 3 月底发布、上下文达 100 万 token。这也侧面印证了本文开头那条前提——版本追不完，选型时以百炼控制台当期在线版本为准即可，不必纠结命名。
开源方面，Qwen3.5 系列（Apache 2.0）开放了从约 0.8B 小尺寸到 397B（MoE，约 17B 激活）旗舰的多种尺寸，权重在 GitHub / HuggingFace 提供。这种"全尺寸梯队"是 Qwen 独有的打法：从端侧小模型到服务器级旗舰，你可以在同一套技术栈里按算力预算逐级选择。Max 级预览旗舰则为闭源 API。定价随版本波动较大（参考区间：Qwen3-Max 32K 档输入约 ¥2.5、输出约 ¥10；Qwen3.5-Plus 输入约 ¥0.8、输出约 ¥4.8；部分预览版限时免费），具体请查 alibabacloud.com 与 github.com/QwenLM。如果你的团队已深度绑定阿里云，或者既要 API 又要私有化，Qwen 是摩擦最小的选择。
豆包 Doubao：C 端第一，适合做什么？豆包的核心竞争力不在榜单分数，而在规模验证：它是国内被最多真实用户、最大调用量"压力测试"过的模型，这对要上生产环境的团队是硬指标。字节豆包大模型 2.1（Doubao-Seed 2.1）于 2026 年 6 月 23 日火山引擎夏季 FORCE 大会发布，含 Pro 与 Turbo 两版，主攻 Coding / Agent / VLM（视觉语言）。定价方面（每百万 tokens，人民币）：2.1 Pro 输入 ¥6、输出 ¥30、缓存命中 ¥1.2，Turbo 约为 Pro 一半；官方称综合成本较 Claude Opus 4.6 低约 80%（厂商口径，供参考）。
规模数据足以说明"应用侧龙头"这个标签的分量：DAU 于 2025 年底率先突破 1 亿（国内首个），月活规模同样国内领先（具体数字随月份波动，以第三方榜单为准）；截至 2026 年 6 月，豆包大模型日均 Token 调用突破 180 万亿。背后的火山引擎在中国公有云大模型调用市场份额领先（据 IDC 2025 上半年约 49%，位列第一）。这些数字的工程含义是：极端并发、边角 case、稳定性问题大概率已经有人替你踩过。代价是豆包为闭源，仅通过火山方舟 API / App 提供，不像开源阵营那样有开放权重可自建。如果你要做 C 端产品、多模态应用，或看重国内最大调用规模背书的稳定性，直接把豆包放进首选；如果你需要开放权重自建部署，则应优先看开源阵营。详见 volcengine.com。
Kimi（月之暗面）的长上下文和智能体怎么样？Kimi 押的是一个明确的未来：模型不只回答问题，而是长时间自主干活——如果你的场景是"放手让 AI 跑几个小时"的 Agent 工作流，Kimi 应该进入你的重点评估名单。月之暗面 Kimi K2.6 于 2026 年 4 月 20 日发布并开源（修改版 MIT 许可）：MoE 架构约 1 万亿总参、每次推理激活约 320 亿参数，上下文 256K，原生多模态。
它主打长程代码与智能体：Agent 集群支持约 300 个子 Agent 并行、可长时间（厂商称约 13 小时）自主编码、单次可写改 4000 行以上代码，厂商称在 SWE-Bench Pro 等基准上对标 GPT-5.4、Claude Opus 4.6、Gemini 3.1 Pro 等（厂商口径，建议自测）。理解这类能力的关键不是单点跑分，而是"长程稳定性"：任务跑得越久，一次小错误被放大成整体失败的概率就越高，所以长时间自主执行本身就是一种稀缺能力。此外 Kimi 开源可自建，对数据敏感、又想要智能体能力的团队，它同时满足两个通常互斥的条件——这是它区别于闭源 Agent 方案的独特位置。
智谱 GLM、腾讯混元、MiniMax：开源阵营还有谁值得看？开源阵营的纵深远不止 DeepSeek 一家：GLM 主打编码订阅、混元主打极低价与多模态、MiniMax 主打"三合一"旗舰，三家各有一块 DeepSeek 没有完全覆盖的领地。
智谱 GLM-5.2 于 2026 年 6 月 17 日发布并以 MIT 许可开源，支持 1M 上下文，主攻 Coding 与长程任务，厂商称编码能力介于 Claude Opus 4.7–4.8 之间。定价参考（每百万 tokens）：输入约 ¥8、输出约 ¥28、缓存命中约 ¥2；更值得注意的是 GLM Coding Plan 订阅（Lite / Pro / Max 约 $10 / $30 / $80 每月档）——按 token 计费适合调用量不确定的应用，按月订阅则适合每天重度写代码的开发者，成本模型完全不同，选错计费方式的浪费可能比选错模型还大。见 bigmodel.cn。
腾讯混元文本旗舰以 Turbo S（快思考，560B 总参 / 56B 激活，Mamba+Transformer 混合架构）与 T1（推理慢思考）为主，Turbo S 已在 GitHub 开源。"快慢双思考"的分工逻辑很直白：日常问答、客服、摘要这类任务要的是响应快、单价低，交给快思考；复杂推理才值得为慢思考的深度买单。定价也印证了这个定位（每百万 tokens，人民币）：Turbo S 输入约 ¥0.8、输出约 ¥2；T1 输入约 ¥1、输出约 ¥4；另有完全免费的 Hunyuan-Lite。此外混元在文生图、3D、视频等多模态开源上处于全球第一梯队，做视觉生成的团队不应错过。见 github.com/Tencent。
MiniMax M3 于 2026 年 5 月底 / 6 月初发布，是国内首个同时具备前沿 Coding & Agent、1M 超长上下文、原生多模态三项能力的旗舰——此前这三项往往要在不同模型间取舍，M3 的卖点就是"不用选"。它采用 MSA（稀疏注意力），官方定位为开放权重。厂商基准：SWE-Bench Pro 约 59.0%、BrowseComp 约 83.5，称超越或接近 GPT-5.5、Gemini 3.1 Pro（厂商口径，建议自测）。M3 官方标准定价约每百万 token 输入 $0.60、输出 $2.40，发布期曾限时 5 折至 $0.30 / $1.20（前代 M2.7 于 2026-03-18 发布，量级相近；具体以官网当期为准）。见 minimaxi.com。
百度文心一言：全模态闭源旗舰适合谁？文心的差异化在"原生全模态"四个字：不是文本模型外挂视觉插件，而是从预训练起就把文本 / 图像 / 音频 / 视频放进同一套统一建模——这条路线与拼纯文本跑分的玩家根本不在一个赛道。百度文心大模型 5.0 于 2025 年 11 月百度世界大会首发、2026 年 1 月全面上线，约 2.4 万亿参数，支持四种模态的理解与生成；5.1（ERNIE 5.1）约 2026 年 5 月发布，宣称预训练成本仅为业界约 6% 即达领先水平，搜索、写作能力在国内登顶（厂商口径）。
文心 5.x 旗舰为闭源，仅通过百度千帆平台 / 文心一言提供 API（ERNIE-Speed、ERNIE-Lite 等轻量版免费）；百度此前于 2025 年 6 月开源了文心 4.5 系列，但 5.0 / 5.1 未开源。选型判断很直接：如果你的核心诉求是中文搜索、内容写作、全模态生成，且能接受闭源与千帆平台生态，文心值得纳入候选；免费的轻量版也是低成本试水的合理起点。见 ernie.baidu.com。至于讯飞星火，科大讯飞长期深耕中文、语音交互与教育场景——在这几个垂直领域，行业积累和配套方案往往比通用榜单排名更能决定落地效果，星火因此是这些场景的重要选项，具体在线版本与报价请以其官网为准。
国产大模型和海外差在哪？结论先行：国产大模型在开源生态与价格上已经反超海外，剩余差距集中收敛在"塔尖能力"与"工具链生态"两处。以站点既有基准对照（海外旗舰包括 Anthropic Claude Fable 5 / Opus 4.8、OpenAI GPT-5.5、Google Gemini 3.1 Pro、xAI Grok 4.3、Meta Llama 4）：
开源上国产已经领先：DeepSeek、Qwen、Kimi、GLM、混元、MiniMax 的开放权重密集且能力强，在全球开源生态里的声量甚至盖过 Llama 4。这是最明显的相对优势，而且是结构性的——开放权重一旦发布就无法收回，生态优势会自我强化。价格优势巨大：同等能力档位下，国产 API 单价普遍显著低于海外闭源旗舰，DeepSeek V4-Flash 更是把前沿级 API 拉到了极低价位。对调用量大的业务，这不是"省一点"，而是商业模式能否成立的分界线。差距主要在"最顶尖"与"生态工具链"：在最难的推理、超长任务稳定性、原生多模态深度上，头部海外旗舰仍略占身位；此外围绕 Claude Code、Claude Cowork、MCP 协议等形成的智能体 / 工具生态成熟度，海外目前更完整——模型只是引擎，围绕引擎的传动系统同样决定体验。国产正快速补齐，但要逐项自测而非只看厂商基准。我该怎么按场景选国产大模型？选型的正确姿势是从场景倒推，而不是从榜单顺推。对照下面的清单，找到你的场景，直接取对应候选做小规模实测：
要极致性价比 / 想自建部署：直接看 DeepSeek V4-Flash、Qwen3.5 开源系列、智谱 GLM、腾讯混元 Turbo S——开放权重 + 低单价，两头都占。Coding 与智能体（Agent）：DeepSeek V4-Pro、GLM-5.2、Kimi K2.6、豆包 2.1、MiniMax M3，用你自己的代码库实测排序。超长上下文（百万级文档）：DeepSeek（1M）、Qwen（1M）、MiniMax M3（1M）、Kimi（256K）。注意：标称长度只是入场券，长文档中段的信息召回质量必须实测。中文写作与搜索：百度文心、通义千问。C 端产品与多模态应用：豆包，因为规模与生态最成熟，稳定性已被最大体量的真实流量验证。企业级云生态：跟着你已有的云走——阿里云百炼（通义）、火山方舟（豆包）、腾讯云（混元）、百度千帆（文心），同云协同的隐性成本优势往往大过模型间的分数差。语音交互与教育：讯飞星火，垂直领域积累是其护城河。常见问题（FAQ）Q：国产大模型里哪个最便宜？A：以官方 API 价格看，DeepSeek V4-Flash 是国产乃至全球前沿档中最便宜的之一（输入未命中缓存 $0.14、输出 $0.28 每百万 tokens）；此外腾讯 Hunyuan-Lite、百度 ERNIE-Lite / Speed、部分预览版模型还提供免费额度。但请记住，标价只是起点：真实成本取决于缓存命中率、上下文长度与是否开启思考模式，同一模型在不同用法下的单位成本可以差出数量级。
Q：哪些国产大模型开源、可以自建部署？A：主流开放权重玩家包括 DeepSeek（V4，MIT）、Kimi K2.6（改版 MIT）、智谱 GLM-5.2（MIT）、通义千问 Qwen 的中小尺寸系列、腾讯混元 Turbo S、MiniMax M3。而豆包、百度文心 5.x 的旗舰目前为闭源，只提供 API。判断依据很简单：数据必须不出内网的，从开放权重名单里选；否则闭源 API 通常更省运维。
Q：国产大模型能替代 GPT-5.5 或 Claude 吗？A：在中文处理、常见写作、代码、检索问答等大量日常任务上，头部国产模型已基本可平替，且成本更低、可私有化。差距主要集中在最顶尖的复杂推理、超长任务稳定性，以及围绕 MCP、Claude Code 等形成的智能体工具生态成熟度上。正确做法不是看别人的结论，而是用自己的真实任务实测后再决定。
最后再次提醒：以上版本、参数与价格均可能随新版本发布而变化，落地前请务必在各厂商官网 / 控制台核对当期口径，并用你自己的真实任务做一轮小规模评测。榜单会过时，价格会变动，但"用自己的任务说话"这条方法论不会——适合你业务的，才是"最好的"国产大模型。
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