国产大模型四小龙全面对比，谁更胜一筹

市场资讯 03.26 08:07

（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兼容最佳

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