2026年国产大模型四小龙全面对比，谁更胜一筹

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（来源：洪泰智造）
国产大模型四小龙全面对比，谁更胜一筹
基于GitHub开源数据、官方技术报告、国际基准测试及实际工程经验的15维度全景评测。数据截至2026年3月25日。
本文基于GitHub开源数据、官方技术报告、国际基准测试及实际工程经验，力求客观中立。数据截至2026年3月25日。
写在前面：为什么做这次对比
作为长期使用大模型API的开发者，我发现市面上大多数对比要么过于营销化，要么维度单一。本文试图从15个维度对DeepSeek、智谱AI、MiniMax、月之暗面进行一次全景式评测，帮助开发者做出理性选择。
评测原则： 
  
    
     
     所有数据必须可溯源（GitHub/官方文档/公开论文） 
     不回避任何厂商的短板 
     明确标注数据的置信度 
      
    
维度一：基础技术架构
1.1 模型架构对比
 
  
    
     
      
      
        厂商 架构 总参数 激活参数 训练数据 上下文窗口 DeepSeek MoE + MLA 671B 37B 14.8T tokens 128K 智谱AI MoE + 稀疏注意力 744B (GLM-5) 40B 28.5T tokens 200K MiniMax MoE + Lightning Attention 456B 45.9B 未公开 1M/4M 月之暗面 MoE + MLA 1T (K2) 32B 15.5T tokens 128K/256K 
       
      
    
技术解读： 
  
    
     
     MoE（混合专家）：四小龙均采用，但路由策略不同。DeepSeek采用辅助损失自由策略，MiniMax采用Top-2路由 
     MLA（Multi-head Latent Attention）：DeepSeek和月之暗面采用，KV Cache压缩至传统注意力的1/8 
     Lightning Attention：MiniMax采用线性注意力，计算复杂度O(n) vs 传统O(n²)，但长程依赖捕捉能力有trade-off 
    
1.2 训练效率
 
  
    
     
      
      
        厂商 预训练成本 训练稳定性 开源程度 DeepSeek 2.66M H800 GPU小时 无损失尖峰，无需回滚 ⭐⭐⭐⭐⭐ 完全开源 智谱 未公开 稳定 ⭐⭐⭐⭐ 部分开源 MiniMax 未公开 未公开 ⭐⭐⭐ 部分开源 月之暗面 未公开 零训练不稳定 ⭐⭐⭐ Base开源 
       
      
    
置信度：DeepSeek训练成本数据来自官方技术报告，置信度★★★★★；其他厂商未公开
维度二：综合能力评测（基于公开基准）
2.1 MMLU系列（知识理解）
测试说明：MMLU包含57个学科，是评估模型知识广度的标准测试
 
  
    
     
      
      
        模型 MMLU (5-shot) MMLU-Pro MMLU-Redux 发布时间 Kimi-K2 89.5% 81.1% 92.7% 2026-03 DeepSeek-V3 88.5% 75.9% 89.1% 2024-12 MiniMax-Text-01 88.5% 75.7% - 2025-01 GLM-4-32B 87.8% 69.2% 90.2% 2025-04 GPT-4o (参考) 87.2% 72.6% 88.0% 2024-05 Claude-3.5-Sonnet 88.3% 78.0% 88.9% 2024-10 
       
      
    
分析： 
  
    
     
     Kimi-K2在MMLU-Pro上领先，但需注意时间差优势（比GPT-4o晚10个月） 
     智谱GLM-4-32B以小博大（32B vs 671B+），参数效率最高 
    
置信度：★★★★★，数据来自各厂商GitHub/技术报告
2.2 代码能力（多维度评测）
 
  
    
     
      
      
        模型 HumanEval LiveCodeBench SWE-bench Codeforces DeepSeek-V3 92.1% 40.5% 42.0% 1134分 DeepSeek-R1 - 65.9% 49.2% 2029分 Kimi-K2 85.7% 53.7% 65.8% - 智谱GLM-5 ~82%* - 77.8% - MiniMax-01 86.9% - - - Claude-3.5-Sonnet 93.7% 36.3% 50.8% 717分 
       
      
    
 
  
    
     
     *GLM-5 HumanEval为估算值，基于SWE-bench表现推断 
    
深度分析： 
  
    
     
     HumanEval：考察基础代码生成，DeepSeek-V3领先 
     SWE-bench：考察真实软件工程能力，智谱GLM-5开源SOTA 
     LiveCodeBench：考察复杂编程任务，Kimi-K2领先 
    
置信度：HumanEval/SWE-bench ★★★★★；LiveCodeBench ★★★★
2.3 数学推理
 
  
    
     
      
      
        模型 MATH-500 AIME 2024 GSM8K HMMT 2025 Kimi-K2 97.4% 69.6% - 38.8% DeepSeek-R1 97.3% 79.8% - - DeepSeek-V3 90.2% 39.2% 89.3% - MiniMax-01 77.4% - 94.8% - GLM-4-32B 70.2% - 92.1% - 
       
      
    
关键发现： 
  
    
     
     DeepSeek-R1通过纯RL训练达到o1级别，是推理模型的 breakthrough 
     Kimi-K2作为通用模型在数学上接近专用推理模型，架构设计优秀 
    
置信度：★★★★★
维度三：中文能力评测 
  
    
     
      
      
        模型 C-Eval CMMLU C-SimpleQA CLUEWSC 智谱GLM-4 92.5% - 77.6% 90.9% DeepSeek-R1 91.8% - 63.7% 92.8% DeepSeek-V3 86.5% 88.8% 64.8% 90.9% Kimi-K2 86.5% - 77.6% 90.9% MiniMax-01 - - 67.4% - 
       
      
    
分析：智谱在中文知识评测上长期领先，C-Eval 92.5%为行业最高
维度四：长上下文能力
4.1 上下文窗口对比
 
  
    
     
      
      
        模型 训练上下文 推理上下文 架构特点 MiniMax-Text-01 1M 4M Lightning Attention 智谱GLM-4-Long - 1M 稀疏注意力 智谱GLM-4/5 128K/200K 200K 稀疏注意力 Kimi-K2.5 256K 256K 标准注意力 DeepSeek-V3 128K 128K MLA 
       
      
    
4.2 长上下文保持率（Ruler测试）
 
  
    
     
      
      
        模型 4K 32K 128K 256K 1M MiniMax-Text-01 0.963 0.954 0.947 0.945 0.910 Gemini-1.5-Pro 0.962 0.958 0.917 0.916 0.850 GPT-4o 0.970 0.921 - - - 
       
      
    
深度解读： 
  
    
     
     MiniMax-Text-01在1M长度下仍保持91%准确率，全球第一 
     但需注意：这是线性注意力的trade-off结果，在复杂推理任务上可能不如标准注意力 
    
置信度：Ruler测试数据来自MiniMax技术报告，★★★★
维度五：多模态能力 
  
    
     
      
      
        厂商 视觉模型 语音合成 视频生成 图像生成 智谱 GLM-4.6V (128K) GLM-TTS CogVideoX CogView MiniMax MiniMax-VL-01 T2A v2 Hailuo 2.3 - 月之暗面 kimi-k2.5 (256K) - - - DeepSeek - - - - 
       
      
    
评测数据（视觉）：
 
  
    
     
      
      
        模型 MMMU DocVQA OCRBench MathVista MiniMax-VL-01 68.5% 96.4% 865 68.6% 智谱GLM-4.6V - - - - Kimi-K2.5 - - - - GPT-4o 63.5% 91.1% 806 62.1% 
       
      
    
分析： 
  
    
     
     MiniMax-VL-01在OCRBench上达865分，超越GPT-4o 
     智谱多模态矩阵最全，但具体基准数据较少公开 
    
置信度：MiniMax数据来自官方报告；智谱/月之暗面数据较少，★★★
维度六：API与开发体验 
  
    
     
      
      
        维度 DeepSeek 智谱 MiniMax 月之暗面 OpenAI兼容 ✅ 完全 ✅ 兼容 ⚠️ 部分 ✅ 完全 官方SDK Python/JS/Go Python/Java/Go Python Python/JS 流式输出 ✅ ✅ ✅ ✅ Function Call ✅ ✅ ✅ ✅ JSON Mode ✅ ✅ ✅ ✅ 文档完整性 ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ 社区活跃度 ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐ 
       
      
    
实测反馈： 
  
    
     
     DeepSeek文档最详细，GitHub issue响应最快（平均<24小时） 
     智谱Java SDK偶有兼容性问题（实测反馈） 
     MiniMax文档以中文为主，国际化较弱 
      
    
维度七：价格与成本（核实验证）
7.1 官方定价表（经核实）
 
  
    
     
      
      
        厂商 模型 输入价格 输出价格 来源 智谱 GLM-4-Flash ¥0.1/1M ¥0.1/1M 官方定价页 智谱 GLM-4-Air ¥0.5/1M ¥0.5/1M 官方定价页 智谱 GLM-4.5 ¥0.8/1M ¥2/1M 技术报告 智谱 GLM-4-Plus ¥5/1M ¥5/1M 官方定价页 智谱 GLM-5 未公开 未公开 - DeepSeek V3-chat $0.28/1M (~¥2) $0.42/1M (~¥3) API文档 DeepSeek V3-cache-hit $0.028/1M (~¥0.2) - API文档 DeepSeek R1 $0.14/1M (~¥1) $0.55/1M (~¥4) API文档 MiniMax M2.5 订阅制 订阅制 官方定价页 月之暗面 kimi-k2.5 未公开 未公开 - 
       
      
    
重要发现： 
  
    
     
     DeepSeek R1推理模型价格：输入¥1/1M，输出¥4/1M，比V3便宜 
     智谱GLM-4.5的¥0.8/1M确实比DeepSeek V3（~¥2）便宜60% 
     月之暗面未公开完整价目表，基于行业估算约¥4-6/1M输入 
    
置信度：智谱/DeepSeek ★★★★★；MiniMax ★★★★；月之暗面 ★★
7.2 实际成本估算
场景：一次典型调用（输入2000 tokens，输出500 tokens）
 
  
    
     
      
      
        模型 单次成本 百万次成本 GLM-4-Flash ¥0.00025 ¥250 GLM-4-Air ¥0.00125 ¥1,250 GLM-4.5 ¥0.0026 ¥2,600 DeepSeek-V3 ¥0.0055 ¥5,500 DeepSeek-R1 ¥0.003 ¥3,000 GPT-4o ¥0.0225 ¥22,500 
       
      
    
维度八：速率限制与可用性 
  
    
     
      
      
        厂商 RPM限制 TPM限制 并发数 SLA保障 DeepSeek 未公开 未公开 未公开 未公开 智谱 Tier分级 Tier分级 支持 企业级SLA MiniMax 60-500 RPM - 支持 企业级支持 月之暗面 Tier 0-5 Tier分级 支持 Tier 3+支持 
       
      
    
实测稳定性： 
  
    
     
     DeepSeek：高峰期偶有延迟，API稳定性★★★★ 
     智谱：企业级服务稳定，★★★★★ 
     MiniMax：订阅用户稳定性较好，★★★★ 
     月之暗面：依赖Tier等级，免费用户限制较多，★★★ 
      
    
维度九：安全与合规 
  
    
     
      
      
        厂商 内容安全 数据隐私 国内合规 国际合规 DeepSeek 基础过滤 承诺不训练 ✅ ❌ 智谱 企业级过滤 私有化可选 ✅ - MiniMax 基础过滤 承诺不训练 ✅ ❌ 月之暗面 内容审查 承诺不训练 ✅ - 
       
      
    
重要提醒：所有国产模型均有内容安全审查，敏感内容会被拒绝
维度十：私有化部署 
  
    
     
      
      
        厂商 开源模型 部署难度 最低硬件 商业支持 DeepSeek V3/R1全开源 中等 8×H100 社区支持 智谱 GLM-4-9B等 低 4×A100 ✅ 商业支持 MiniMax Text-01/VL-01 高 8×H100+ ✅ 商业支持 月之暗面 K2-Base开源 中等 8×H100 ✅ 商业支持 
       
      
    
部署建议： 
  
    
     
     完全自主可控 → DeepSeek（全开源，社区最活跃） 
     企业级支持 → 智谱（国内服务团队最成熟） 
      
    
维度十一：社区与生态 
  
    
     
      
      
        厂商 GitHub Stars Forks Contributors Issue响应 DeepSeek 93K+ 15K+ 50+ <24小时 智谱 12K+ 1.5K+ 30+ <48小时 MiniMax 6K+ 500+ 20+ <72小时 月之暗面 3K+ 200+ 15+ <48小时 
       
      
    
生态工具： 
  
    
     
     DeepSeek：vLLM、SGLang、llama.cpp均原生支持 
     智谱：官方提供LangChain集成、Excel插件 
     MiniMax：官方提供MCP工具集成 
     月之暗面：OpenAI SDK兼容** 
      
    
维度十二：企业级特性 
  
    
     
      
      
        特性 DeepSeek 智谱 MiniMax 月之暗面 专属客服 ❌ ✅ ✅ ✅ SLA保障 ❌ ✅ ✅ ✅ 用量监控 基础 完善 基础 完善 团队管理 ❌ ✅ ❌ ✅ 发票支持 基础 完善 基础 基础 
       
      
    
维度十三：特色功能 
  
    
     
      
      
        厂商 特色功能 实用性 DeepSeek R1推理模型、思维链可视化 ⭐⭐⭐⭐⭐ 智谱 GLM-in-Excel、AutoGLM智能体 ⭐⭐⭐⭐ MiniMax 4M上下文、多模态统一 ⭐⭐⭐⭐ 月之暗面 256K长文档、Partial Mode ⭐⭐⭐⭐ 
       
      
    
维度十四：避坑指南（关键）
14.1 不推荐的使用场景
 
  
    
     
      
      
        场景 不推荐模型 原因 替代方案 复杂代码工程 MiniMax-Text-01 线性注意力trade-off Kimi-K2 / GLM-5 超长文本推理 DeepSeek-V3 128K限制 MiniMax-01 / GLM-4-Long 多模态视觉 DeepSeek 无视觉模型 智谱GLM-4.6V / MiniMax-VL 复杂数学推理 GLM-4-Flash 轻量版能力弱 DeepSeek-R1 实时语音交互 月之暗面 无语音模型 MiniMax TTS 
       
      
    
14.2 常见陷阱 
  
    
     
     Token计费陷阱 
       
       中文1个汉字≠1个Token，实际约1.5-2个Token 
       系统提示词、Function定义均计入输入Token 
       
     上下文截断 
       
       超出窗口限制不会报错，而是静默截断 
       务必检查返回的usage字段 
       
     缓存命中率 
       
       DeepSeek支持前缀缓存，重复前缀可节省90%成本 
       其他厂商缓存策略各异 
        
       
    
维度十五：综合评分与选型建议
15.1 综合排名矩阵
 
  
    
     
      
      
        维度 🥇 🥈 🥉 第4 综合性能 Kimi-K2 DeepSeek-V3 MiniMax-01 GLM-4.5 代码能力 GLM-5 Kimi-K2 DeepSeek-V3 MiniMax-01 数学推理 DeepSeek-R1 Kimi-K2 DeepSeek-V3 GLM-4 长上下文 MiniMax-01 GLM-4-Long Kimi-K2.5 DeepSeek-V3 多模态 MiniMax 智谱 月之暗面 DeepSeek 中文能力 GLM-4 DeepSeek-R1 Kimi-K2 MiniMax 性价比 GLM-4.5 DeepSeek-R1 GLM-4-Air MiniMax 开源生态 DeepSeek 智谱 MiniMax 月之暗面 企业支持 智谱 MiniMax 月之暗面 DeepSeek 开发体验 DeepSeek 月之暗面 智谱 MiniMax 
       
      
    
15.2 选型决策树
预算敏感？
├── 是 → GLM-4-Flash (¥0.1/1M) 或 GLM-4.5 (¥0.8/1M)
└── 否 → 看场景
    ├── 代码开发 → GLM-5 / Kimi-K2
    ├── 长文档处理 → MiniMax-01 (4M) / GLM-4-Long (1M)
    ├── 数学推理 → DeepSeek-R1
    ├── Agent开发 → GLM-5
    ├── 多模态 → MiniMax / 智谱
    └── 通用对话 → Kimi-K2 / DeepSeek-V3
15.3 最终推荐
 
  
    
     
      
      
        场景 推荐 理由 初创公司/个人 GLM-4.5 性价比最优，¥0.8/1M，性能接近DeepSeek 大型企业 智谱GLM-5 企业支持完善，私有化成熟 代码优先 Kimi-K2 SWE-bench 65.8%，多轮尝试策略优秀 科研/数学 DeepSeek-R1 AIME 79.8%，推理模型标杆 长文本处理 MiniMax-01 4M上下文，Ruler 91%保持率 完全开源 DeepSeek-V3 GitHub 93K Stars，社区最活跃 
       
      
    
结语：没有最好的，只有最适合的
四小龙各有千秋： 
  
    
     
     DeepSeek：开源先锋，打破算力垄断神话 
     智谱：全能型选手，企业级首选 
     MiniMax：长文本与多模态专家 
     月之暗面：代码与综合能力后来居上 
    
2026年的国产大模型，已经实现了从"能用"到"好用"再到"领先"的跨越。
数据来源声明： 
  
    
     
     GitHub官方仓库（截至2026-03-25） 
     arXiv技术报告（DeepSeek-V3/R1、GLM-4、MiniMax-01、Kimi-K2） 
     各厂商官方API文档 
     公开基准测试数据（MMLU、SWE-bench、HumanEval等） 
    
价格声明：价格为各平台公开定价，实际以官方实时价格为准
评测局限： 
  
    
     
     部分厂商（月之暗面）未公开完整基准数据 
     价格数据存在时效性 
     主观体验维度基于有限样本 
    
建议：实际选型前务必进行POC验证
2026年国产大模型四小龙全面对比，谁更胜一筹

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