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0.5 国产大模型生态
🕐 内容截至 2026-07
上一节的技术版图偏国际视角。但如果你在国内做工程,真正每天会调用、会付费、能拿来跑的,大概率是国产模型——它们更便宜、网络更稳、合规更省心。这一节帮你建立一张国产模型的地图。
先说清楚:这是一张 2026 年中的快照,型号和排名几个月后就会变。值得带走的是"怎么选、怎么接"的看法,而不是具体事实——看法比事实重要。
为什么国产模型值得优先考虑
- 便宜:同样的任务,国产模型 API 价格通常是 GPT/Claude 的几分之一到几十分之一
- 网络稳定:不用处理跨境网络、区域限制
- 中文能力强:训练数据里中文占比高,中文任务上往往不输甚至更好
- 大多兼容 OpenAI 协议:换模型只改
baseURL和模型名,代码几乎不动(详见 1.9 OpenAI 兼容协议)
主要玩家一览
⚠️ 模型版本变化极快,下表是 2026 年中的大致情况,具体型号和上下文长度请以各家最新文档为准。重点记住每家的定位和接入方式,而不是背版本号。
| 提供商 | 代表模型 | 上下文 | OpenAI 兼容 | 有 Embedding | 定位 |
|---|---|---|---|---|---|
| 深度求索 DeepSeek | DeepSeek-V4(flash/pro) | 1M | ✅(兼 Anthropic 协议) | ❌ | 性价比极高、代码与推理强、MIT 开源权重 |
| 阿里 通义千问 Qwen | Qwen3.7-Max(旗舰闭源)+ 开源垂类系列 | 最高 1M | ✅ | ✅ text-embedding-v4 | 生态最全、模型矩阵最大;旗舰转向闭源 |
| 智谱 GLM | GLM-5.2 | 1M | ✅ | ✅ embedding-3 | MIT 开源权重,编程基准追近闭源旗舰 |
| 字节 豆包 Doubao | Doubao-Seed-2.0 | 长 | ✅ | ✅ doubao-embedding | 价格激进、火山引擎生态 |
| 月之暗面 Kimi | Kimi K3(2026-07 发布) | 1M | ✅ | 部分 | 长文档、综合能力强;2.8T 参数 MoE |
| MiniMax | MiniMax-Text 系列 | 最高 4M | 部分 | ✅ | 超长上下文、多模态 |
| 百度 文心 | 文心一言(千帆平台) | 长 | ✅(兼容模式) | ✅ | 企业生态、合规 |
2026 年上半年的三个关键变化:
- 开源权重追近闭源旗舰:DeepSeek V4(2026-04,MIT 协议)、GLM-5.2(2026-06,MIT 协议)在编程基准上首次追近 GPT/Claude 旗舰;Kimi K3(2026-07-16 发布,2.8T 参数 MoE)官方已宣布将于 7 月下旬开放权重,届时将是参数规模最大的开源权重模型
- Qwen 旗舰转向闭源:Qwen3.7-Max(2026 年中发布)不再开放权重,只走 API;开源线继续覆盖垂类和中小尺寸模型
- 协议兼容更进一步:DeepSeek API 同时兼容 OpenAI 和 Anthropic 两套协议;旧别名
deepseek-chat/deepseek-reasoner于 2026-07-24 弃用,请直接用deepseek-v4-flash/deepseek-v4-pro
怎么选
优先级建议(普通工程项目):
- DeepSeek —— 默认首选。便宜、代码强、稳定,OpenAI 兼容,本指南所有实战代码都用它。
- 通义千问(阿里百炼) —— 需要 Embedding、多模态、或想要最全的模型矩阵时。
- 智谱 GLM / 豆包 —— 需要更强推理(GLM)或更低价格(豆包)时备选。
💡 类比:就像云服务商你不会七家都用,选一个主力(比如 DeepSeek)+ 一个补位(比如阿里百炼补 Embedding 和多模态)就够了,把这两家的特性摸透。
聚合平台:一个 Key 调所有模型
如果你不想在每家都注册、充值、管 Key,可以用聚合平台——它们用一套 OpenAI 兼容接口转发到背后几十个模型:
- 硅基流动 SiliconFlow —— 国内常用,聚合了 DeepSeek、Qwen、GLM 等,有免费额度
- OpenRouter —— 国际聚合平台,模型最全(含国产+国际)
聚合平台的好处是切模型零成本(只改模型名),坏处是多一层中间商、可能有额外延迟和加价。适合做模型对比测试,或者不想维护多个账号时。
接入信息速查
下面是几家 OpenAI 兼容接口的 baseURL,配合 OpenAI SDK 直接用(详见 1.9 节):
javascript
// DeepSeek
baseURL: "https://api.deepseek.com" // 模型:deepseek-v4-flash / deepseek-v4-pro
// 阿里百炼(通义千问 + Embedding)
baseURL: "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1" // 模型:qwen-plus / text-embedding-v4
// 智谱 GLM
baseURL: "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4" // 模型:glm-5.2 / embedding-3
// 火山引擎(豆包)
baseURL: "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3" // 模型:doubao-... / doubao-embedding
// 月之暗面 Kimi
baseURL: "https://api.moonshot.cn/v1" // 模型:kimi-k3 等📌 关键结论
- 国内做工程优先考虑国产模型:更便宜、网络更稳、中文强、大多兼容 OpenAI 协议
- 默认主力选 DeepSeek,需要 Embedding/多模态时用阿里百炼补位
- 不想管多个账号,可以用硅基流动、OpenRouter 这类聚合平台,一个 Key 调所有模型
- 2026 年的格局:开源权重模型(DeepSeek V4、GLM-5.2、Kimi K3)在编程上追近闭源旗舰,1M 上下文成标配;Qwen 旗舰则转向闭源
- 不要纠结版本号,记住每家的定位和接入方式即可——版本几个月就换一轮