国产大模型对比：DeepSeek / Kimi / 通义 / 豆包 / 智谱
2026 年的国产大模型已经从「能不能用」进化到「该选哪个」。DeepSeek 是价格屠夫 + 开源标杆，Kimi 主打长上下文，通义在阿里云生态深耕，豆包用字节的弹药把价格打到地板，智谱稳坐 to-B 老大哥。本文按场景拆解五家的真实差距。
| 模型 | 厂商 | 输入价 | 输出价 | 上下文 | 标签 |
|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | 🇨🇳 DeepSeek | ¥2.00 | ¥8.00 | 128K | 性价比国产之光 |
| DeepSeek R1 | 🇨🇳 DeepSeek | ¥4.00 | ¥16 | 128K | 推理性价比 |
| Kimi K2 | 🇨🇳 Moonshot / Kimi | ¥12 | ¥12 | 200K | 长上下文 |
| Qwen3 Max | 🇨🇳 阿里通义 | ¥4.00 | ¥12 | 256K | 性价比 |
| Doubao 1.5 Pro | 🇨🇳 字节豆包 | ¥0.80 | ¥2.00 | 256K | 极便宜 |
| GLM-4.5 | 🇨🇳 智谱 AI | ¥4.00 | ¥16 | 128K | 性价比 |
价格单位 ¥/百万 tokens · 绿色高亮 = 本对比中最便宜 · 数据更新 2026-05-27
价格梯队
从便宜到贵：豆包 1.5 Pro（输入 ¥0.8 / 输出 ¥2）→ DeepSeek V3.2（¥2/¥8）→ 通义 Qwen3 Max（¥4/¥12）→ 智谱 GLM-4.5（¥4/¥16）→ Kimi K2（¥12/¥12，单价一致）→ 智谱 GLM-4-Plus（¥50/¥50）→ Moonshot v1 128k（¥60/¥60）。豆包是真的把价格打到地板了，比 DeepSeek 还便宜一半。
DeepSeek：开源 + 性价比双冠王
DeepSeek 在国产里的独特位置是「能力第一梯队 + 开源 + 便宜」三占。V3.2 通用对话和 Claude Sonnet 4.6 差不多档位，R1 推理对标 o3-mini 但便宜数倍。最大的优势是模型权重开源，你可以自己部署、自己微调，不被云厂商绑定。劣势是多模态（视觉/音频）支持还在追赶，纯文本任务首选。
豆包：字节弹药 + 极致低价
豆包 1.5 Pro 输入 ¥0.8 / 输出 ¥2，这个价格在国产里都属于「不正常便宜」。字节用搜推广的现金流补贴 AI，目标是抢生态。如果你做的是 to-C 产品需要海量低延迟调用，豆包是不可忽视的选项。火山引擎平台体验也成熟。但要注意：极低价是有时效的，未来可能涨。
Kimi / 通义 / 智谱：垂直差异化
Kimi 的护城河是长上下文体验（200K token + 流畅的长文档对话），to-C 用户群体大；通义 Qwen3 Max 价格亲民、阿里云生态友好，电商场景调起来方便；智谱 GLM-4.5 价格和能力都中规中矩，但 to-B 大客户案例多、合规性好，企业采购首选。这三家如果你在它们各自的生态里（火山 / 阿里云 / 私有化部署），都值得用。
📌 一句话总结：通用主力 → DeepSeek V3.2；推理任务 → DeepSeek R1；超低价 → 豆包 1.5 Pro；长文档 → Kimi K2；阿里云生态 → Qwen3 Max；to-B 合规 → GLM-4.5。
想算具体的月账单差距？把你的 prompt 粘进 Token 估算器。
打开 Token 估算器 →