2026年，国产大模型从"能不能用"进入了"谁更好用"的阶段。经过一轮价格战洗牌，活下来的都是真功夫。本文用最直接的方式告诉你：每个模型擅长什么、多少钱、怎么用。
| 排名 | 模型 | 厂商 | 综合评分 | 一句话总结 |
|---|---|---|---|---|
| 🥇 | DeepSeek V4 Flash | 深度求索 | 9.2/10 | 中文最强+价格最低，性价比之王 |
| 🥈 | 通义千问 2.5 (Qwen 2.5) | 阿里巴巴 | 8.8/10 | 生态最全，多模态最强 |
| 🥉 | GLM-5 | 智谱AI | 8.5/10 | 学术背景，代码能力强 |
| 4 | 文心一言 4.5 | 百度 | 8.3/10 | 搜索+知识图谱，实时信息好 |
| 5 | Kimi | 月之暗面 | 8.2/10 | 超长上下文（200万tokens） |
| 6 | 豆包 | 字节跳动 | 8.0/10 | C端体验好，语音交互强 |
| 7 | 星火 4.0 | 讯飞 | 7.8/10 | 教育场景，语音识别好 |
在所有国产模型中，DeepSeek 的中文写作能力最自然。它不会写出"作为一个AI语言模型"这种废话，遣词造句接近人类作家。写公众号、产品文案、商业计划书，DeepSeek是首选。
阿里 Qwen 2.5 在推理、编程、数学等方面最均衡。如果只用一个模型，Qwen 2.5 的泛化能力最好。但价格比 DeepSeek 贵 3-5 倍。
输入 0.1元/百万tokens，输出 0.3元/百万tokens。比 GPT-4 便宜 100 倍，日常使用几乎可以忽略成本。如果加上对搜科技的 API 中转服务，国内用户国内也能轻松用。
Kimi 支持 200万 tokens 的上下文窗口，是国产大模型里最长的。适合处理超长文档、学术论文、合同审阅等场景。
GLM-5 在代码生成、Bug修复等编程任务上表现最好。清华系的技术积累在编程这个维度上压过了其他选手。
| 模型 | 输入价格 | 输出价格 | 每天1万次调用月费 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Flash | 0.1元 | 0.3元 | ~12元 |
| 通义千问 2.5 | 0.8元 | 2.0元 | ~84元 |
| GLM-5 | 0.5元 | 1.5元 | ~60元 |
| 文心一言 4.5 | 0.6元 | 1.8元 | ~72元 |
| GPT-4o | 15元 | 60元 | ~2250元 |
可以看到，DeepSeek V4 Flash 的价格是 GPT-4o 的 1/100，比其他国产模型也便宜 3-5 倍。
2026年国产大模型的格局已经清晰：想要最好又快又便宜，选 DeepSeek V4 Flash。它在一年的实战中证明了自己在中文场景下的统治力。对于大多数国内用户来说，一个 DeepSeek 已经足够应对 90% 的日常需求。