各家大模型详解与对比：2026 版

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2026 年的模型市场有点乱，新版本隔几周就冒一个。这篇文章把主流模型理了一遍，按海外闭源、国内闭源、开源三类来说。

一、海外闭源模型

OpenAI

当前旗舰：GPT-5.6 Sol（2026-07-09）

GPT 系列路线：GPT-4o（2024-05，128K）→ GPT-4.1/4.1-mini（2025-04，百万级上下文）→ o3/o4-mini（2025-04-18，推理专精）→ GPT-5.0～5.5（2026-02～06）→GPT-5.6 Sol/Terra/Luna（2026-07-09）

GPT-5.6 系列分三档：Sol（旗舰）、Terra（均衡）、Luna（轻量）。全系105 万 Token 无损上下文、最大输出 12.8 万 Token，能处理图文视频。Sol 是当前 OpenAI 综合能力最强模型。

o3 为 2025 年的推理旗舰，同天发布 o4-mini 轻量版。2026 年 o 系列停止迭代、逐步限流，推理能力并入 GPT-5.x 的 Thinking 模式。

适合场景：

• 全方位复杂任务、多模态批量处理、超长文档精读
• 开发者 API 接入、前沿科研、工程落地
• 追求官方生态完整性和稳定迭代

不适合场景：

• 预算有限、高频低成本调用
• 私有化部署需求（无开源权重）
• 纯超长文本低成本检索

Anthropic Claude

当前旗舰：Opus 4.8（2026-05）、Sonnet 5（2026-06-30）、Haiku 4（轻量版）

Opus 系列：Opus 4（2025-07）→ Opus 4.1 → Opus 4.5（2025-11）→Opus 4.8（2026-05）

Sonnet 系列：Sonnet 4 → Sonnet 4.5 → Sonnet 4.6（2026-02，百万上下文上线）→Sonnet 5（2026-06-30，Agent 大幅增强，性价比最优）

全系新款标配：100 万 Token 无损上下文。

Claude 的口碑主要在工程编码、超长文本理解和企业级隐私合规这几个方面，安全对齐做得比较严。

适合场景：

• 工程编码、大型代码库重构、企业级 Agent 开发
• 百万级合同、论文、书籍全本精读
• 高隐私合规的内容创作、专业文案

不适合场景：

• 极致低成本高频调用
• 音视频深度创作（多模态弱于 GPT-5.6、Gemini）
• 轻量化日常中文闲聊

Google Gemini

当前公开旗舰：Gemini 3.5 Flash（2026-05-19）

路线：2.0（2024）→ 2.5 Pro（2025-03）→ 3 Pro（2025-11）→ 3 Ultra（2026 春季内部迭代）→3.5 Flash（2026-05）

Gemini 3.5 Pro 暂未公开发布，处于内部测试阶段。

Gemini 的优势是跟 Google 搜索、Gmail、Docs 深度绑定，能直接处理超长视频和音频。3.5 Flash 主打速度快、成本低、Agent 后台跑任务。

适合场景：

• Google 生态深度用户
• 音视频多模态批量处理
• 预算敏感、低延迟高吞吐的轻量化任务

不适合场景：

• 前沿推理编码能力（迭代慢于 OpenAI、Anthropic）
• 高精度中文创作

xAI Grok

当前旗舰：Grok 4.5（2026-07）

Grok 从 2023 年底的原型起步，两年多迭代到 4.5。早期走超长上下文和图文理解路线，2025 年 Grok-3/4 加了 Think 推理、DeepSearch 和工具调用，4.3 补上视频输入和文档生成。现在主打高强度编程、高速推理和低成本，回答风格也比较放得开。

适合场景：

• 工程自动化编程、批量高速推理
• 低成本高频调用、宽松合规场景

不适合场景：

• 需要成熟生态和成熟多模态能力
• 高精度中文、企业级隐私场景

二、国内闭源模型

Kimi 月之暗面

当前旗舰：Kimi K3（2026-07-17 发布，07-27 全量权重开源）

搭载自研 KDA 混合线性注意力架构，支持100 万 Token 无损上下文、原生文本+图像+3D 视觉理解。

核心场景：截图/UI 分析、前端代码迭代、视觉编程。前端编程这块口碑很好，支持全仓库长程解析、长时间自主工程迭代、科研文献复盘。

Kimi 早期靠超长上下文打天下（2023 年初代首发 20 万汉字读取），1.5 补推理、K2 切 MoE，到 K3 集成 KDA 注意力架构做到百万级无损上下文。不到三年从 8K 基础模型迭代到前端编程顶级。

适合场景：

• 前端 UI 截图解析、网页重构、全栈视觉编程开发
• 大型前端代码仓库长程解析、自主迭代、工程复盘
• 科研文献精读、图文混合长文档解析、视觉类多模态任务

不适合场景：

• 非前端编程类通用复杂任务，综合均衡能力弱于 GPT、Claude 旗舰梯队
• 纯文本极致数理逻辑推理、长链数学证明场景（强项在前端编程）
• 超低预算、高频次轻量化批量调用

豆包 / 字节跳动

当前旗舰：豆包 2.1 Pro（2026-06-23）

国内 C 端用户量最大的全模态大模型，深度适配抖音、飞书生态。综合能力对标 Claude Opus 4.6，支持100 万 Token 无损上下文、文/图/音/视频全模态。

从初代 Skylark（2023）的 4K 上下文，到 1.5 Pro（2025）切稀疏 MoE 并引入深度思考，再到 2.0 全模态、2.1 Pro 百万级，三年迭代覆盖了字节 AI 从试水到矩阵化布局的全过程。

1.6 系列上线四档可调思考模式（Min/Low/Medium/High），可按需平衡推理深度与成本，输出 Token 精简率 77.5%、思考耗时降低 84.6%，核心性能无明显衰减。

字节生成模型最新版：

• Seedream 5.0 Pro（07-08）：图像生成
• Seedance 2.5：30 秒长视频生成
• Seed Audio 1.0（07-20）：音频创作

适合场景：

• 日常中文写作、问答、翻译、生活化多模态创作
• 短视频图文配文、自媒体内容批量生产、飞书/抖音生态办公
• 普通用户免费高阶 AI 使用、轻量化多模态综合任务

不适合场景：

• 前沿高强度工程编码、超复杂长程 Agent 自主任务
• 脱离字节生态的独立极简 API 商用调用，适配性有限
• 高精度国际化多语种创作、跨语言专业场景

通义千问 / Qwen（阿里）

闭源旗舰：Qwen3.7-Max（2026-07-15）

100 万 Token 无损上下文、文/图/音/视频全模态，个人用户永久免费，综合实力国内第一梯队。

开源旗舰：Qwen3-235B-A22B（2026-07）

• MoE 架构，235B 总参数、激活 22B，FP8 量化
• 上下文 256K，阿里官方自测综合性能超越前代旗舰

全尺寸覆盖：Qwen3.6-35B-A3B（轻量 MoE）、Qwen2.5-1M（7B/14B 原生百万上下文，免费商用）。Qwen 是开源社区中文能力最强的系列。

从 2023 年邀测首发、2.0 上到千亿参数，到 Qwen2 全面开源多尺寸、3.0 引入 MoE、3.5 融合全模态，三年走完了从试水到开源社区头部的路。

适合场景：

• 日常中文问答、文案创作、翻译、通用办公场景
• 个人免费全模态使用、中小型图文内容生成
• 中文语义理解、普通长文本精读、轻量化知识库搭建

不适合场景：

• 百万级超长文本无损高精度精读、极致长序列溯源推理
• 专业级深度多模态艺术创作、复杂音视频解析生成
• 企业级极致稳定、高权限隐私管控的高频商用场景

DeepSeek 深度求索

当前旗舰：DeepSeek-V4-Pro / V4-Flash（2026-04-24）

• V4-Pro：推理、编码、Agent 顶级旗舰
• V4-Flash：高速经济版，兼顾高性能与性价比
• 全系100 万 Token 输入、384K Token 输出，自研 DSA 稀疏注意力

注意（开发者必看）：deepseek-chat、deepseek-reasoner两个旧名称将于2026/07/24 23:59 弃用，需迁移至deepseek-v4-flash/deepseek-v4-pro。

API 价格（/百万 tokens）：

• V4-Flash：缓存命中 0.02元 / 未命中 1元 / 输出 2元
• V4-Pro：缓存命中 0.025元 / 未命中 3元 / 输出 6元

V4 全系开源，适配主流 Agent 工具链和国产算力。

DeepSeek 的迭代节奏很快：2024 年初首发基础模型和 MoE，年内从 V2 到 V3 连跳三级；2025 年 R1 推理旗舰走红，V3.2 稳定版区分思考/非思考模式；2026 年 V4 正式登顶。

适合场景：

• 高强度数理推理、竞赛级解题、复杂逻辑拆解
• 全栈代码生成、工程脚本编写、批量自动化任务
• 高性价比 API 商用、超长输出文本创作、Agent 工具调用

不适合场景：

• 高端图文视频深度多模态创作与解析（强项在文本、编码、推理）
• 强合规、强灰度管控的涉密企业商用场景
• 轻量化日常中文闲聊、生活化对话交互

MiniMax 稀宇科技

当前旗舰：MiniMax M3（2026-06-01 发布，06-15 全量开源）

采用自研 MSA 稀疏注意力 + MoE 混合专家架构，428B 总参 / 23B 激活，全系标配100 万 Token 无损上下文，能处理文本、图像、视频交错输入。

M3 分为标准版与高速版，兼顾高精度推理与低延迟调用。主打工程级编码、长程 Agent 自主任务、数理竞赛级推理、超长文档精读，综合编码能力对标 Claude 旗舰梯队，同时支持全量开源私有化部署、商用微调。

前代版本：M2.7（2026-03，200K 上下文，长任务稳定性极强）、M2.5（2026-02，SWE-Bench 验证高分，高性价比工程首选）。配套拥有完整语音、音乐、视频理解生成生态，是国内少有的编码+Agent+多模态+百万上下文全能力开源旗舰。

适合场景：

• 全栈工程开发、大型代码库重构、复杂自动化 Agent 搭建
• 百万级超长文档精读、多模态混合内容解析
• 需要开源权重、可私有化部署的高端模型落地

不适合场景：

• 极致轻量化日常闲聊、极简低成本高频调用

文心一言（百度）

国内最早落地商用的大模型之一，绑定百度搜索和网盘生态。从 ERNIE 3.0（2023-03）到文心 5.0（2025-11），走过千万亿参数的迭代，但近两年节奏放缓，编码、Agent 能力弱于一线厂商。优势仍在本土生态适配和政企传统场景。

适合场景：

• 中文日常问答、科普创作、基础办公文案
• 百度生态联动检索、网盘内容整理、轻量化图文创作
• 政企常规办公、基础内容审核与文本处理

不适合场景：

• 高强度工程编码、顶级数理逻辑推理与复杂 Agent 任务
• 需要高速版本迭代、前沿能力更新的前沿研发场景
• 高精度跨语言创作、国际化业务落地

腾讯混元 Hunyuan

当前旗舰：混元 Hy3（2026-07-06 正式发布，07-13 全量开源）

采用快慢思考融合 MoE 架构，官方标定：295B 总参 / 21B 激活参数、256K 超长上下文。Hy3 Preview 于 2026-04-24 先行开源测试，正式版全面强化复杂推理、指令跟随、上下文学习与工具调用能力，小参数密度对标数倍参数量旗舰模型。

和腾讯生态深度绑定：元宝、CodeBuddy、WorkBuddy、企业微信办公链路，政企合规体系成熟。是国内Agent 落地、企业办公自动化、商用低成本部署方向做得最深的模型之一，开源协议宽松，适合二次开发与私有化落地。

混元 2023 年底才起步，但迭代很快——2.0 拆 Think/Instruct 双版本，3.0 强化代码和 Agent，Hy3 融合快慢思考。在同等参数密度下做到了对标数倍参数旗舰的能力。

适合场景：

• 企业级智能办公、自动化工作流、长期 Agent 任务
• 中文商务文案、合规内容创作、政企标准化落地
• 低成本开源二次微调、私有部署

不适合场景：

• 极致顶级数理推理、前沿多模态创作（弱于一线海外旗舰）

华为盘古 Pangu

当前旗舰：盘古 5.0（2026 上半年正式上线）

华为自研全栈基座大模型，深度适配昇腾国产算力集群，是国内工业、政务、金融、气象、矿山等垂直行业落地最成熟的旗舰模型。

通用推理和创作能力在国内排不上最前面，但行业微调、安全合规、私有化部署、端边云协同这些方面做得很好。支持超长文本解析、结构化数据建模、行业知识库适配，专为国产化替代、党政国企、工业制造场景定制。

从 2021 年盘古 1.0 首发千亿中文模型，到 3.0 的 5+N+X 产业架构、Σ 万亿稀疏模型，再到 5.0 可控时空生成和 5.5 科学计算升级。五年走下来，盘古的方向一直明确：不追通用能力，深度绑定国产算力做垂直行业。

适合场景：

• 国产化算力替代、政企涉密场景、工业智能制造
• 垂直行业知识库搭建、结构化业务数据推理
• 高安全、强合规、可溯源的企业私有化部署

不适合场景：

• 纯通用日常创作、高强度编码、前沿数理推理

商汤 SenseNova

当前旗舰：SenseNova U1 Pro（2026-07 WAIC 最新发布）

商汤的模型一直走视觉路线，U1 Pro 在视觉理解、长视频解析、3D 空间识别、艺术风格生成、具身智能这几个方向做得比较深，文图视频都能处理。

相比通用聊天模型，它更适合复杂视觉场景拆解、长时间视频内容理解、艺术类多模态创作这类任务。

从 2023 年体系发布，到 4.0/5.0 长文本和推理突破、5.5 实时多模态交互、V6 支持 64K 思维链，再到 U1 Pro 的「理解-思考-创作-执行」。SenseNova 的迭代主线一直是视觉和多模态。

适合场景：

• 多模态艺术创作、长视频内容分析、3D 空间视觉任务
• 创意内容生成、图文视频一体化创作
• 视觉类智能体、具身智能场景落地

不适合场景：

• 纯文本高强度编码、极致数理推理、低成本高频调用

智谱 GLM

当前旗舰：GLM-5.2（2026-06-13 发布，06-16 全量开源）

• GLM-5（02）：DSA 稀疏注意力 + MoE，256 专家激活 8，745B 总参/44B 激活，200K
• GLM-5.1（04）：256K 上下文，长程自主任务强化
• GLM-5.2（06）：744B 总参/40B 激活，国产首个稳定无损百万上下文开源旗舰，MIT 协议，适配华为/寒武纪/平头哥等国产算力

和 Claude Opus 4.8 在一个水准，私有化部署和企业定制能力是国内最强的几家之一。

前代 GLM-4.6（355B-A32B，200K）继续维护，适配存量政企场景。

适合场景：

• 国产化算力适配、政企私有化部署、企业定制微调场景
• 百万级超长文本无损精读、长链路逻辑推理复盘
• 通用文本创作、知识库搭建、国产生态 Agent 落地

不适合场景：

• 前沿高阶多模态创意生成、复杂视觉内容解析
• 轻量化日常闲聊、低负载短对话场景（大参数量部署冗余）
• 极致低成本、超高频次的轻量化批量调用

三、开源模型

开源模型需自行完成部署、微调、运维适配，原生综合能力普遍弱于同代闭源旗舰模型，仅适合私有化部署、二次开发、算力可控场景，日常轻量化使用无需自行搭建。

Meta Llama

当前最新：Llama 3.3（2026-06）

70B/400B MoE，128K 上下文，能力持平 GPT-4o。开源生态标杆，工具链最完善，但中文能力薄弱需微调。

Llama 1（2023-02）首开 7B-65B 开源先河，2 开放商用授权，3 到 128K、3.1 新增 405B、3.2 加入多模态，4（2025-04）切 MoE 架构。每一代都在拓宽开源模型的能力边界。

适合场景：

• 海外开源生态二次开发、本地化私有部署、模型微调
• 通用文本推理、英文场景创作、海外 Agent 工具链适配
• 算力充足、追求开源稳定性与生态完备度的研发场景

不适合场景：

• 高精度中文理解、中文创作、本土化场景落地
• 低算力本地部署（400B MoE 硬件门槛高）
• 企业级私有化商用微调、需要强合规的业务场景

Qwen 通义千问（开源版）

当前旗舰：Qwen3-235B-A22B（2026-07）

全尺寸梯度覆盖 7B-235B，原生中文理解、长文本、代码能力优于所有海外开源模型。Qwen2.5-1M 轻量化百万上下文版本适合个人部署。

适合场景：

• 纯本地私有化部署、免费商用二次开发、中文场景微调
• 开源代码生成、长文本解析、轻量化企业知识库搭建
• 无 API 依赖、需要完全自主可控的离线模型落地场景

不适合场景：

• 顶级前沿推理、超高精度数理竞赛任务
• 专业级深度多模态音视频创作
• 超大规模高并发商用推理场景

DeepSeek（开源版）

V4 全系开源权重和技术报告，MoE + DSA 稀疏注意力，Agent 适配到位，商用性价比强。

适合场景：

• 本地代码推理、数理逻辑自测、私有工程自动化部署
• 低成本开源 Agent 搭建、长文本输出任务、国产算力适配
• 开发者自研微调、私有化高性能推理落地场景

不适合场景：

• 高端多模态图文视频创意生成
• 零算力门槛的轻量化端侧部署
• 完全无运维能力的新手快速落地场景

Mistral AI

当前旗舰：Mistral Large 3（2026-06）

123B 参数、128K 上下文、图文多模态，能力持平 GPT-4o。Mistral Small 3（12B）主打极速低延迟。

Mistral 从 2023 年 7B 开源起步，Mixtral 8x7B 首个 MoE 开路，NeMo 和 Pixtral 补齐多模态，Small 和 Large 双线布局。三年从 7B 走到 123B 旗舰，始终是欧洲最强的开源力量。

2026-07-08 发布 Robostral Navigate，首款机器人导航模型，正式切入具身智能领域。

适合场景：

• 轻量化高性能本地部署、低延迟高吞吐推理任务
• 图文基础多模态解析、海外开源低成本商用开发
• 端侧/服务端轻量化混合部署、通用推理场景

不适合场景：

• 超复杂长链数理推理、大型工程代码重构
• 超高精度中文语义、本土专业文案创作
• 超大批量超长文本无损精读场景

四、选型指南

日常写作、翻译、问答

写代码

数学、逻辑推理

超长上下文

预算有限（API）

隐私敏感 / 私有化部署

五、核心概念

MoE（混合专家）

拆分为多个"专家子模型"，每次只激活匹配度最高的几个，兼顾大模型的能力和小模型的推理速度。代表：Kimi K3、DeepSeek V4、Qwen3-235B。

推理模型

输出答案前先做多步逻辑拆解和校验，提升复杂任务的准确率，但耗时和成本略高。主流旗舰均内置多级思考模式，代表：GPT-5.6 Sol、DeepSeek V4、豆包 1.6。

稀疏注意力

只保留核心语义关联的注意力路径，大幅降低长序列推理的显存和算力消耗。主流方案：DeepSeek DSA、Kimi KDA、GLM 稀疏注意力。

上下文长度

模型单次能处理的最大文本量。2026 年主流旗舰已普及百万级无损上下文。

量化

通过 FP8、INT8 等压缩方案降低模型体积和显存需求，是本地部署和轻量化商用的必备技术。

六、一句话总结

2026 年不存在绝对万能的模型，只有适配场景的最优解。编码找 Claude 或 MiniMax，前端找 Kimi，企业办公找混元，中文日用国内大厂，省钱找 DeepSeek，国产算力部署找盘古或 GLM，视觉创作找商汤，隐私部署找开源旗舰。多模型组合复用才是常态。