2026年最佳中文AI模型：从业者对比

哪家中国实验室实际上正在发货您今天应该投入生产的模型？这是我最常被问到的问题，而坦率的答案在上个季度改变了两次。2026年4月最佳的中国AI模型已不再是单马竞赛：DeepSeek的V4发布版与Moonshot的Kimi K2.6、阿里巴巴的Qwen 3.6系列、智谱的GLM-5/5.1和MiniMax的M2.5并列——每个都在不同的赛道上表现出色。我已经在真实的工作负载（生产聊天、代理编码、长文档分析）中运行了所有这些模型，并每周跟踪它们的定价页面。本指南根据对英语开发者和团队来说最重要的因素对它们进行排名：每token价格、基准证据、许可和每个模型实际胜出的领域。您将获得一个比较表格、一个实际成本示例，以及清晰的“如果...就选择这个”指导。

精选名单：五个值得关注的实验室

如果您在2026年基于中国模型进行构建，五个实验室涵盖了几乎每个可信的选项。其他名称（百川、01.AI、字节跳动多宝、腾讯混元）也发货了有趣的工作，但下面的实验室是那些在开放重量级前沿竞争并公开提供英文API的实验室。

• DeepSeek — 位于杭州，价格领导者，两个MIT开源的V4级别。
• Moonshot AI（Kimi） — 位于北京，代理编码专家，K2.6开源权重。
• 阿里巴巴（Qwen） — 广泛的家族，强大的开源传统，混合开源和专有级别。
• 智谱AI（GLM / Z.ai） — 倾向于推理和知识，GLM-5和GLM-5.1在华为Ascend上训练。
• MiniMax — 位于上海，代理和编码调优，M2.5上的积极定价。

一目了然对比（2026年4月）

每一行都使用了我在过去一个月内可以与官方页面或主要新闻来源核对的数字。版本间的比较（例如，DeepSeek V4-Flash与Kimi K2.6）在这里是不可避免的——这些是截至2026年4月25日每个实验室的当前一代。定价为每100万个token的美元价格。

Sources: DeepSeek pricing page (V4 Flash/Pro rates); 阿里巴巴 Cloud Model Studio model docs; Moonshot、Zhipu和MiniMax定价页面，访问日期为2026年4月。在做出承诺之前请核实——V4预览窗口在发表时已经过去了几天。

DeepSeek V4 —— 价格领导者

DeepSeek于2026年4月24日发布了V4（预览）版本，就在本文发表的前一天。它以两个开放重量级的MoE模型的形式发货，遵循MIT许可。 deepseek-v4-pro (1.6T total / 49B active) and deepseek-v4-flash (284B / 13B active). 默认情况下都为100万个token的上下文窗口，最多输出384,000个token，这比V3.2的128K有真正的提升。

V4中的思考模式是一个请求参数，而不是一个单独的模型ID。您点击与OpenAI兼容的端点，并通过 POST /chat/completions 切换推理 reasoning_effort 加上一个 extra_body 标志——API返回 reasoning_content alongside the final content. Legacy IDs deepseek-chat and deepseek-reasoner 仍然可以工作，但路由到 V4-Flash 并退役 2026-07-24 at 15:59 UTC.

定价是使V4在聊天负载方面难以超越的原因：V4-Flash列出的价格是每1M token缓存命中0.0028美元、缓存未命中0.14美元、输出0.28美元。V4-Pro列出的价格是0.0145美元/ $1.74 / $3.48（目前至2026-05-31有75%的折扣，使实际费率变为0.003625美元/ $0.435 / $0.87）。对于标准的聊天机器人/代理用例，V4-Flash在输出率上低于本文中提到的其他任何实验室。对于更深入的覆盖范围，请参阅我们的 DeepSeek V4-Flash and DeepSeek V4-Pro 页面，或更广泛的 DeepSeek models hub.

from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.deepseek.com", api_key="...")
resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarise this RFC."}],
)

API是无状态的——您需要随每个请求重新发送会话历史。网页聊天和移动应用维护会话历史；API不维护。

Moonshot Kimi K2.6 —— 代理编码专家

如果您的负载是运行数小时的自主编码代理，Kimi K2.6是2026年4月最可信的中国选项。Moonshot于2026年4月20日开源了K2.6，旨在针对长时间运行的编码代理、前端生成和大规模并行代理集群。

架构：总参数量1万亿，每前向传递激活32亿个，每个token激活8个专家，256K-token的上下文窗口。Moonshot报告的与当前前沿竞争对手的基准：

• SWE-Bench Pro：58.6，与GPT-5.4 (xhigh) 的57.7相比，Claude Opus 4.6的53.4（最大努力），以及Gemini 3.1 Pro的54.2（思考高度）。
• SWE-Bench 验证：80.2。
• Terminal-Bench 2.0 与 Terminus-2 代理框架：66.7，与 GPT-5.4 和 Claude Opus 4.6 的 65.4 相比，以及与 Gemini 3.1 Pro 的 68.5 相比。
• 人类最后一场考试（HLE-Full）使用工具：54.0，领先 Moonshot 比较中的所有模型，包括 GPT-5.4（52.1）、Claude Opus 4.6（53.0）和 Gemini 3.1 Pro（51.4）。

价格是关键：每 1M 令牌输入 0.60 美元 / 输出 4.00 美元，Kimi K2.6 在输入方面大约是 DeepSeek V4-Flash 的 4 倍，在输出方面是 14 倍。您为代理能力付费。权重已在 Hugging Face 上以修改后的 MIT 许可证发布，因此对于拥有 GPU 的团队来说，自托管是可行的。

阿里巴巴Qwen 3.6 —— 最广泛的系列

阿里巴巴的 Qwen 系列是中国实验室中最广泛的——从 0.6B 密集模型到专有的前沿层级。2026 年 4 月的阵容很重要，因为阿里巴巴的战略已经转变：阿里巴巴于 2026 年 4 月 21 日发布了 Qwen 3.6-Max-Preview，这是公司推出的最强大的模型，在六个主要编码基准测试中名列前茅，并在世界知识和指令跟随方面超过了 Qwen 3.6-Plus。

权衡：这是一个专有、托管模型，没有开放权重，具有与 OpenAI 和 Anthropic 规范的 API 兼容性。这也是阿里巴巴商业模式的一次转变，因为它以默认提供强大的开源模型而闻名。低端 Qwen 3.6 模型——包括在 Apache 2.0 许可证下发布的 Qwen3.6-35B-A3B 模型——仍然是开放的。

如果宽松的许可对您很重要，Qwen 的 Apache 2.0 许可证是中国选项中最具商业灵活性的。如果您想获得 Max 层级的基准测试数字，您将回到托管 API。

Zhipu GLM-5 / GLM-5.1 — 推理与知识

智谱AI（现更名为Z.ai）于2026年2月发布了GLM-5，并于2026年3月27日发布了GLM-5.1。其训练故事在地理政治上颇具趣味：GLM-5和5.1完全在华为Ascend芯片上训练——没有使用Nvidia GPU——使用了10万个Ascend 910B芯片。

在架构上，GLM-5总共有745B个参数，大约是其前代GLM-4.7的两倍。其架构包括78个隐藏层和256个专家（每次激活8个，大约有44B个激活参数），支持最大上下文窗口为202K个token。

GLM-5在推理和事实可靠性方面表现出色。根据智谱AI自己的评估，GLM-5在AIME 2026上得分为92.7%，在GPQA-Diamond上得分为86.0%，在配备工具的《人类最后考试》中得分为50.4，超过了Opus 4.5的43.4和GPT-5.2的45.5。在做出生产决策前，请核实这些数字与《人工分析》或模型卡上的数据。

MiniMax M2.5 — 性价比高的代理运行器

MiniMax的M2.5在价格上介于DeepSeek和Kimi之间，并侧重于编码。MiniMax M2.5标准版每百万个输入token价格为0.30美元，每百万个输出token价格为1.20美元。闪电版每百万个token输入价格为0.30美元，输出价格为2.40美元，速度提高一倍。

在基准测试中，MiniMax M2.5在SWE-bench Verified上达到了80.2%——基本上与最佳封闭模型相当——但请注意：这与Kimi K2.6在同一基准测试上的80.2%相当，成本差距很重要。M2.5在API层面仅支持文本，所以如果你的管道需要视觉功能，请考虑GLM-5或Qwen。

值得注意的是：阿里巴巴在MiniMax重新编写开源许可以阻止未经书面授权的商业使用后仅几天就关闭了Qwen Code的免费版——这两个举动都标志着向货币化和专有产品提供的转变。请阅读你实际下载的版本上的许可协议。

一个实际成本示例：V4-Flash上的100万次代理调用

为了使价格差异具体化，这里提供了标准工作量——1,000,000次API调用，包含一个2,000个token的缓存系统提示，一个200个token的用户消息（未缓存未命中），以及一个300个token的响应——与以下价格进行对比 deepseek-v4-flash:

Cached input  : 2,000,000,000 tokens × $0.0028/M = $5.60
Uncached input:   200,000,000 tokens × $0.14/M  = $28.00
Output        :   300,000,000 tokens × $0.28/M  = $84.00
                                                  -------
Total                                                         $117.60

Same workload on deepseek-v4-pro 在促销价0.435美元/0.87美元（至2026年5月31日享受75%折扣；目录价0.0145美元/1.74美元/3.48美元）下，总计为1,421.00美元——大约是前沿级别的12倍。在Kimi K2.6（此处无缓存定价，因此我将所有输入视为未缓存，价格为0.60美元），相同的200 + 2,000个输入token以全价加上300个输出token，在1M次调用中总计约为2,520美元。缓存纪律和层级选择对于大多数生产预算来说比基准差异更重要。请参阅我们的 DeepSeek pricing calculator 重新生成以匹配您自己的流量形状。

选择合适的模型

• 最低成本的生产聊天： DeepSeek V4-Flash。每兆字节输出 $0.28 的价格难以匹敌。
• 最佳长期运行编码代理： Kimi K2.6。强大的 SWE-Bench Pro 和 HLE-with-tools 数值，专为多小时运行设计。
• 最强的推理 + 事实可靠性： GLM-5/5.1，尤其适用于研究和技术文档。
• 最宽松的开源许可证： Qwen3.6-35B-A3B（Apache 2.0）。
• 与西方模型相比的最佳前沿级基准： DeepSeek V4-Pro在SWE-Bench验证或Qwen3.6-Max-Preview在编码/代理基准测试（专有，托管）。
• 最低价的代理编程API： MiniMax M2.5标准版，价格为0.30美元/1.20美元。

每位读者都应该注意的注意事项

在您做出承诺之前的三条诚实警告：

1. Data residency. 所有五个实验室主要在中国数据中心运行。Zhipu和MiniMax服务主要从中国数据中心运行；从北美或欧洲可能会遇到更高的延迟。对话在中国法律下处理。如果您处理受监管的数据，请仔细阅读安全审查。
2. 监管状态变更。 意大利的Garante在2025年1月限制了DeepSeek应用；几个美国州限制在政府设备上使用中国模型。在采购前，请检查您所在地区的当前状态。
3. 许可证根据版本不同而有所差异。 “开放权重”不等于“MIT”。Kimi K2.6的权重受修改后的MIT许可证约束，Qwen 3.6的旗舰产品仅托管，DeepSeek的V4权重是MIT——但像Coder-V2这样的旧模型将MIT代码与单独的DeepSeek Model License在权重上分开。在重新分发之前请阅读仓库。

对于更深入的点对点比较，请参阅 DeepSeek 与 Qwen, DeepSeek vs Kimi and DeepSeek 与 GLM。完整的 DeepSeek alternatives 中心库还涵盖了非中文选项，如Llama和Mistral。

DeepSeek AI Guide is an independent resource and is not affiliated with DeepSeek or its parent company. Model IDs, pricing and API behaviour change; check the official DeepSeek documentation and pricing page before committing to a production decision.