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国产 AI 大模型排行榜:能力、编程、速度与成本怎么选

国产 AI 大模型哪个好?按持续更新的综合智力数据排列当前候选型号,并结合编程、速度、上下文、开放权重与任务成本,帮助个人、开发者和团队缩小范围。

Keygate 编辑团队约 6 分钟读完数据更新于 2026年10月25日 16:52

快速结论

30 秒先看结论

先看关键结论,再结合任务、预算和等待时间做选择。

MoonshotAIKimi K3.1 Pro55.1
复杂任务先用综合能力缩小候选范围
AlibabaCloudQwen3.5 Omni Flash236.9 token/秒
反映模型开始输出后的持续生成速度
AntGroupLing 3.0 Tiny$0.000
应在满足能力要求后再比较成本
国产 AI 大模型排行榜:能力、编程、速度与成本怎么选信息图

选型对照

国产模型综合智力前列型号

仅比较当前活跃且已识别为国产厂商的模型;排名按综合智力排列,并同时展示编程、速度和任务成本。

01MoonshotAIKimi K3.1 Pro

综合智力

55.1

编程指数

暂无数据

输出速度

57.7 t/s

单任务成本

$2.11

02XiaomiMiMoMiMo-V2.6-Pro

综合智力

46.3

编程指数

暂无数据

输出速度

59.3 t/s

单任务成本

$0.13

03AlibabaCloudQwen3.8 Max (0902)

综合智力

45.4

编程指数

暂无数据

输出速度

40.0 t/s

单任务成本

$5.41

综合智力

44.8

编程指数

暂无数据

输出速度

94.9 t/s

单任务成本

$2.01

综合智力

43.9

编程指数

暂无数据

输出速度

暂无数据 t/s

单任务成本

$1.49

数据更新于 2026年10月25日 16:52;榜单只使用当前活跃且已识别为国产厂商的模型,并按已有综合智力数据排序。

国产 AI 大模型怎么选

当前国产候选中,综合智力排名前三的是 Kimi K3.1 Pro、MiMo-V2.6-Pro、Qwen3.8 Max (0902)。这份榜单适合先把范围缩小,但“国产模型哪个好”仍要结合编程、速度、上下文、开放权重状态和任务成本回答。

当前纳入比较的厂商为:Alibaba、Baidu、ByteDance Seed、China Mobile、DeepSeek、InclusionAI、Kimi、LongCat、MiniMax、OpenBMB、StepFun、Tencent、Xiaomi、Z AI。页面会根据当前候选型号自动更新,不固定指定某个型号长期代表一个厂商。

国产 AI 大模型综合智力前十

  1. Kimi K3.1 Pro — 55.1
  2. MiMo-V2.6-Pro — 46.3
  3. Qwen3.8 Max (0902) — 45.4
  4. DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max) — 45.1
  5. GLM-5.3 (max) — 44.8
  6. Ling 3.1 Flash 1019 — 43.9
  7. Step 5 Preview — 43.7
  8. MiniMax-M3.1-Flash — 42.7
  9. GLM-5.3-Flash — 41.8
  10. Ling 3.1 Flash — 41.1

综合智力适合判断复杂推理与通用任务能力,不等于中文专项成绩,也不保证每一种业务任务都领先。

国产编程模型前列候选

当前暂无可用数据。

写代码时要把编程指数与智能体指数分开看:前者更接近代码任务能力,后者更适合判断多步骤规划、工具调用和连续执行。

输出速度较快的国产候选

  1. Qwen3.5 Omni Flash — 236.9 token/秒
  2. Step 5 Preview — 230.2 token/秒
  3. Ling 3.1 Flash — 213.4 token/秒
  4. DeepSeek V4 Flash Vision (max) — 177.1 token/秒
  5. DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max) — 176.1 token/秒

输出速度代表开始生成后的持续速度。面向用户的实时产品还要检查首 token 延迟,不能只看每秒 token 数。

单任务成本较低的国产候选

  1. Ling 3.0 Tiny — $0.000
  2. MiMo-V2.6-Flash — $0.062
  3. Hy3 — $0.072
  4. MiMo-V2.6-Pro — $0.13
  5. LongCat 2.0 — $0.15

单任务成本用于比较完成同一套任务的调用支出,和每百万 token 的公开单价不是一回事。正确顺序是先设能力底线,再在合格候选中压低成本。

需要开放权重时看哪些型号

以下候选的开放权重状态来自当前型号数据,并按综合智力排序:

  1. MiMo-V2.6-Pro — 46.3
  2. DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max) — 45.1
  3. GLM-5.3 (max) — 44.8
  4. Step 5 Preview — 43.7
  5. GLM-5.3-Flash — 41.8

开放权重不自动等于可以不受限制地商用或部署。具体许可证、硬件需求、量化版本和运维成本需要在选定型号后继续核对。

个人、开发者和团队的选择顺序

  1. 中文问答和内容工作:先从综合智力前列中保留候选,再用真实中文材料验收。
  2. 软件开发与智能体:重点查看编程指数、智能体指数和上下文窗口。
  3. 高频 API 产品:设定能力与延迟底线后,再比较单任务成本。
  4. 私有部署:先确认开放权重与许可证,再评估硬件、吞吐和维护成本。

榜单不能替代业务验收。最有效的做法是选出少量候选,用相同提示词、相同材料和相同评分标准跑一轮短名单验证。

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