中国大模型大比拼：api价格、基础参数、核心性能全面解析

2025国内AI大模型十强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。

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2025国内AI大模型十强展示

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。

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。

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。

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。

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。

hunyuan lite

Hunyuan Lite 是腾讯混元大模型的轻量级版本，于2024年10月30日推出。它采用混合专家模型（MoE）结构，支持250K的上下文窗口，最大输入为250k Token，最大输出为6k Token。在中文NLP、英文NLP、代码、数学等多项评测集上表现优异，领先众多开源模型。Hunyuan Lite 适用于对效果、推理性能、成本控制相对平衡的需求场景，能够满足绝大部分用户的日常使用需求。

Spark Pro

Spark Pro-128K是科大讯飞星火推出的大语言模型，具备128亿参数规模，专为处理超长文本场景设计。该模型支持128K tokens的超长上下文窗口，显著提升了金融、医疗、科研等领域的长文档理解和生成能力。

Baichuan4 Turbo

Baichuan4 Turbo是百川智能推出的一款高效、低成本的大模型。它在文本生成、知识问答、多语言处理等核心能力上相比Baichuan 4有显著提升。Baichuan4 Turbo只需2卡4090的算力即可完成部署，推理成本仅为Baichuan4的15%，在GPT—4o同档位效果的模型中部署成本最低，非常适合企业探索复杂场景。此外，它在金融、教育、医疗等场景下的专业细分任务平均可用率高达96%，位居行业首位。

GLM-4-Plus

GLM-4-Plus是智谱AI推出的新一代基座大模型，在语言理解、多模态交互和推理能力上实现突破。其语言文本能力与国际顶尖模型GPT-4o相当，支持128K长上下文处理，能精准总结复杂文档；多模态方面，搭配GLM-4V-Plus可解析图像/视频内容并实现时序问答。模型通过PPO算法强化逻辑推理，解决数学、代码等复杂问题。在SuperCLUE等权威测评中位列全球前三，打破国外模型垄断。应用场景覆盖智能客服、代码辅助、财务分析等，实测效率提升高达300%。

Step-2-mini

Step-2-mini是基于新一代自研Attention架构MFA的极速大模型，用极低成本达到和step1类似的效果，同时保持了更高的吞吐和更快响应时延。能够处理通用任务，在代码能力上具备特长，上下文长度为32k。

2025国内AI大模型多维度对比分析

1.基础参数对比

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2.API模型价格对比

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3.核心性能指标对比

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8大服务商选型指导

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