来源：市场资讯

（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DeepSeekMoE + MLA671B37B14.8T tokens128K智谱AIMoE + 稀疏注意力744B (GLM-5)40B28.5T tokens200KMiniMaxMoE + Lightning Attention456B45.9B未公开1M/4M月之暗面MoE + MLA1T (K2)32B15.5T tokens128K/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DeepSeek2.66M 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-ProMMLU-Redux发布时间Kimi-K289.5%81.1%92.7%2026-03DeepSeek-V388.5%75.9%89.1%2024-12MiniMax-Text-0188.5%75.7%-2025-01GLM-4-32B87.8%69.2%90.2%2025-04GPT-4o (参考)87.2%72.6%88.0%2024-05Claude-3.5-Sonnet88.3%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HumanEvalLiveCodeBenchSWE-benchCodeforcesDeepSeek-V392.1%40.5%42.0%1134分DeepSeek-R1-65.9%49.2%2029分Kimi-K285.7%53.7%65.8%-智谱GLM-5~82%*-77.8%-MiniMax-0186.9%---Claude-3.5-Sonnet93.7%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-500AIME 2024GSM8KHMMT 2025Kimi-K297.4%69.6%-38.8%DeepSeek-R197.3%79.8%--DeepSeek-V390.2%39.2%89.3%-MiniMax-0177.4%-94.8%-GLM-4-32B70.2%-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-EvalCMMLUC-SimpleQACLUEWSC智谱GLM-492.5%-77.6%90.9%DeepSeek-R191.8%-63.7%92.8%DeepSeek-V386.5%88.8%64.8%90.9%Kimi-K286.5%-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-011M4MLightning Attention智谱GLM-4-Long-1M稀疏注意力智谱GLM-4/5128K/200K200K稀疏注意力Kimi-K2.5256K256K标准注意力DeepSeek-V3128K128KMLA

4.2 长上下文保持率（Ruler测试）

模型4K32K128K256K1MMiniMax-Text-010.9630.9540.9470.9450.910Gemini-1.5-Pro0.9620.9580.9170.9160.850GPT-4o0.9700.921---

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-TTSCogVideoXCogViewMiniMaxMiniMax-VL-01T2A v2Hailuo 2.3-月之暗面kimi-k2.5 (256K)---DeepSeek----

评测数据（视觉）：

模型MMMUDocVQAOCRBenchMathVistaMiniMax-VL-0168.5%96.4%86568.6%智谱GLM-4.6V----Kimi-K2.5----GPT-4o63.5%91.1%80662.1%

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SDKPython/JS/GoPython/Java/GoPythonPython/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-DeepSeekV3-chat$0.28/1M (~¥2)$0.42/1M (~¥3)API文档DeepSeekV3-cache-hit$0.028/1M (~¥0.2)-API文档DeepSeekR1$0.14/1M (~¥1)$0.55/1M (~¥4)API文档MiniMaxM2.5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¥250GLM-4-Air¥0.00125¥1,250GLM-4.5¥0.0026¥2,600DeepSeek-V3¥0.0055¥5,500DeepSeek-R1¥0.003¥3,000GPT-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SLAMiniMax60-500 RPM-支持企业级支持月之暗面Tier 0-5Tier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DeepSeekV3/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MiniMaxText-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 StarsForksContributorsIssue响应DeepSeek93K+15K+50+<24小时智谱12K+1.5K+30+<48小时MiniMax6K+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DeepSeekR1推理模型、思维链可视化⭐⭐⭐⭐⭐智谱GLM-in-Excel、AutoGLM智能体⭐⭐⭐⭐MiniMax4M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-offKimi-K2 / GLM-5超长文本推理DeepSeek-V3128K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

  1. 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

  2. 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

  3. 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-K2DeepSeek-V3MiniMax-01GLM-4.5代码能力GLM-5Kimi-K2DeepSeek-V3MiniMax-01数学推理DeepSeek-R1Kimi-K2DeepSeek-V3GLM-4长上下文MiniMax-01GLM-4-LongKimi-K2.5DeepSeek-V3多模态MiniMax智谱月之暗面DeepSeek中文能力GLM-4DeepSeek-R1Kimi-K2MiniMax性价比GLM-4.5DeepSeek-R1GLM-4-AirMiniMax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-K2SWE-bench 65.8%，多轮尝试策略优秀科研/数学DeepSeek-R1AIME 79.8%，推理模型标杆长文本处理MiniMax-014M上下文，Ruler 91%保持率完全开源DeepSeek-V3GitHub 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：

  1. 部分厂商（月之暗面）未公开完整基准数据

  2. 价格数据存在时效性

  3. 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