2025国内ai大模型排行榜：api核心性能对比

2025国内AI大模型排行榜代表了中国人工智能领域的顶尖实力，广泛应用于自然语言处理、图像识别等场景。选择合适的模型需综合考虑产品优势、模型信息、价格、技术参数和性能指标。我们的深度比较报告从多个维度分析，提供详实数据，助您做出最佳选择。

国内AI大模型品牌介绍

本次选用百度千帆, Deepseek, 通义千问, KimiGPT, 字节豆包等5个服务商下的大模型API进行核心性能指标分析对比

ERNIE 4.0

ERNIE 4.0 是一款具有强大自然语言处理能力的大型语言模型。它采用多任务学习框架，能够同时处理多种自然语言处理任务，如文本分类、情感分析、问答系统等。此外，ERNIE 4.0 还通过引入知识图谱，增强了模型对知识的理解能力，提高了在特定领域的性能。它还支持多种语言，具有较好的跨语言能力，可以处理不同语言的自然语言处理任务。在设计时，ERNIE 4.0 注重模型的可解释性，通过可视化等手段，帮助用户更好地理解模型的决策过程。这些特点使得 ERNIE 4.0 在自然语言处理领域具有广泛的应用场景和显著的性能优势。

DeepSeek V3

DeepSeek-V3 是由深度求索（DeepSeek）公司开发的一款先进的开源大语言模型，采用混合专家（MoE）架构，拥有 671B 总参数，其中每 token 激活 37B 参数。模型在 14.8 万亿高质量 token 上进行预训练，并通过监督微调和强化学习进一步优化。

通义千问-Max

通义千问-Max，即Qwen2.5-Max，是阿里云通义千问旗舰版模型，于2025年1月29日正式发布。该模型预训练数据超过20万亿tokens，在多项公开主流模型评测基准上录得高分，位列全球第七名，是非推理类的中国大模型冠军。它展现出极强劲的综合性能，特别是在数学和编程等单项能力上排名第一。

moonshot-v1-32k

Moonshot-v1-32k是Moonshot AI推出的一款千亿参数的语言模型，支持32K上下文窗口，特别适合长文本的理解和内容生成场景。它具备优秀的语义理解、指令遵循和文本生成能力，能够根据用户输入生成相应的文本输出，广泛应用于内容创作、代码生成、文本摘要等领域。

Doubao 1.5 pro 256k

Doubao 1.5 pro 256k 是字节跳动推出的豆包大模型的升级版本，基于稀疏 MoE 架构，性能杠杆达 7 倍，仅用稠密模型七分之一的参数量就超越了 Llama-3.1-405B 等大模型的性能。它支持 256k 上下文窗口的推理，输出长度最大支持 12k tokens，在推理和创作任务中表现出色。该模型在多模态任务上也有显著提升，视觉推理和文档识别能力增强，可处理复杂场景下的图像和文档，为用户提供更自然、更丰富的交互体验。此外，Doubao 1.5 pro 256k 在知识、代码、推理、中文等多个测评基准上表现优于 GPT-4o 和 Claude 3.5 Sonnet。

国内AI大模型性能指标对比

国内AI大模型对比分析

国内AI大模型性能指标显示，Doubao 1.5 pro 256k和Spark Pro在API可用性上表现最佳，而通义千问-Max在训练数据量上领先。ERNIE 4.0和hunyan lite在生成速度上具有优势，特别是hunyan lite在不同文本长度下的适应性。整体来看，各模型在可用性、生成速度和训练数据量上各有千秋，需根据具体需求选择。但是仅比较核心性能效果不够，技术细节和成本也需要考虑！接下来，我们从AI大模品牌名称的上下文长度、多模态支持、免费试用到价格等维度继续进行对比分析，帮助你最终决策挑选哪一家大模型API服务。

十大服务商选型指导

以上是关于2025年国内AI大模型十强的效果对比，主要维度是核心性能指标。若要从价格、基础技术参数、服务稳定性、互联网口碑等其它维度进行选型的话，请点此查看完整报告或可以自己选择期望的服务商制作比较报告