国产大模型对比：DeepSeek、GLM、Kimi、MiMo
发布于 2026-11-09 · 樱桃茶编辑部
按站内单价和厂商公开资料做这轮国产大模型对比，结论是没有哪一家全面领先：预算紧、量大的活先用 MiMo V2.6 Flash 或 GLM-5.3 Flash，要看截图的技术问答用 MiMo V2.6 Pro，长材料用 Kimi K2.5，Kimi K3 留给前面几个都答不好的难题。前提是你主要做中文写作、技术问答和读长文档这类文字工作，不需要它替你改整个代码仓库。下面先交代这几个月的变化，再给一张 8 个型号的对照表，后面每一节回答一种用法，只关心花钱的可以直接跳到「预算最紧选哪个」。
这几个月国产模型变了什么？
最明显的一点：开源权重成了标配。本文比较的四家，最新型号都在 Hugging Face 放出了权重。
- Kimi K3：7 月中旬发布，7 月底开源，模型卡写的是 2.8 万亿总参数、每次激活 1040 亿。
- GLM-5.3：智谱 8 月 14 日官宣，当时说「发布两周后开放权重」，8 月下旬兑现。智谱自己的说法是「编程能力最强的开源模型」。模型卡另有一句很实在的话：GLM-5.3 和 GLM-5.2 用的是同一个基座，提升全部来自后训练。
- DeepSeek V4.1 Flash：9 月 10 日在官方 API 上线，官方公告写它原生支持看图，权重以 MIT 许可放在 Hugging Face。
- MiMo V2.6：小米 9 月下旬开源 Pro 和 Flash，许可都是 MIT。
第二点是便宜的选择变多了。DeepSeek 9 月的公告写明了峰谷计价，闲时价格是高峰时的一半。智谱在 GLM-5.3 Flash 的模型卡里称，它的价格约为 GLM-5.2 的十分之一，这是厂商自述，没有第三方核对。
第三点是版本换得太快。同一份 DeepSeek 公告写明，9 月 14 日起，官方接口里发给 V4 Pro 的请求都改由 V4.1 Flash 处理，按 V4.1 Flash 计费，直到 V4.1 Pro 推出为止。月之暗面 10 月 24 日又发了 K3.1 Pro，当时说 11 月 4 日前放出完整权重；写作时 Hugging Face 上已经能下载。所以早些时候写的「DeepSeek V4 横评」，比的多半是官方已经不主推的版本。这条改动只针对 DeepSeek 官方接口；樱桃茶经第三方渠道接入 V4 Pro，我们调用时返回的型号标识是 deepseek-v4-pro-0813，没有被换成 Flash。
至于谁更强，第三方榜单给不出拉开差距的答案。据 Unite.AI 9 月下旬的转述，Artificial Analysis 智能指数 v4.3.2 上，MiMo V2.6 Pro 46 分，GLM-5.3 45 分，Kimi K3 44 分。这是 K3.1 Pro 出来之前的分数，而且差一两分，换道题就可能反过来。这也是本文按用途和价格来选、不按名次选的原因。
国产大模型对比表：8 个型号的上下文、看图、单价和许可
先说怎么读这张表。「上下文」「看图」「单价」三列是樱桃茶站内这 8 个型号的实际设置，取自写作时（2026 年 11 月）的模型广场；最后一列是厂商发布的官方权重用什么许可，数据来自各家 Hugging Face 模型卡。单价单位是积分/千字，按基础档 1 元 = 100 积分。
| 型号 | 厂商 | 上下文（站内） | 看图（站内） | 思考 | 输入 / 输出单价 | 官方权重许可 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Pro | DeepSeek | 128k | 站内标能（官方模型卡未写） | 低中高三档 | 3.36 / 6.72 | MIT |
| DeepSeek V4.1 Flash | DeepSeek | 128k | 不能 | 低中高三档 | 0.56 / 2.24 | MIT |
| GLM-5.3 | 智谱 | 200k | 不能 | 低中高三档 | 2.56 / 8.96 | GLM-5.3 自有许可，可商用，有附加条件 |
| GLM-5.3 Flash | 智谱 | 200k | 能 | 低中高三档，也可关掉 | 0.128 / 0.448 | MIT |
| Kimi K3 | 月之暗面 | 256k | 不能 | 始终开启，只能调强度 | 5.6 / 28 | Kimi K3 自有许可，可商用，有附加条件 |
| Kimi K2.5 | 月之暗面 | 256k | 能 | 低中高三档，也可关掉 | 1.12 / 5.88 | 修改版 MIT |
| MiMo V2.6 Pro | 小米 | 256k | 能 | 低中高三档 | 0.739 / 1.478 | MIT |
| MiMo V2.6 Flash | 小米 | 256k | 能 | 低中高三档 | 0.246 / 0.493 | MIT |
有两处容易看岔。一是官方版本的上下文普遍更长：DeepSeek V4.1 Flash、Kimi K3、MiMo V2.6 Pro 的模型卡都写了 100 万 token 左右，站内是按自己的上限提供的。二是看图能力跟着平台走。DeepSeek 官方说 V4.1 Flash 原生支持看图，Kimi K3 的模型卡也写了能读图，但在樱桃茶上这两个型号目前只处理文字，要看图得换表里标「能」的型号。
这 8 个型号在樱桃茶上都能直接用，同一个账号里切换，都按积分计费，不在精选模型无限卡的覆盖范围里，最新单价以模型广场为准。樱桃茶不是 DeepSeek、智谱、月之暗面或小米的官方产品。
技术问答和代码片段解释，选哪个？
这里说的场景是：你把一段报错、一段 SQL 或一个函数贴进对话，想知道哪里错了、怎么改。整仓库改代码是 Claude Code、Codex 这类工具的事，不在本文范围。
几家的官方定位其实挺接近。智谱把 GLM-5.3 定位成编程方向的开源模型；小米的 MiMo V2.6 Pro 模型卡写的是一次强化学习同时覆盖编程、通用 Agent、视觉和网络安全；Kimi K3 的模型卡把长程编程和知识工作放在前面。跑分各家都发了一堆，口径和测试框架都不一样，这里不搬。
我的选法是这样：
- 先用 MiMo V2.6 Pro。它能看截图，报错弹窗、终端输出直接截图丢进去就行，而且单价在表里属于低的那一档。
- 如果它的解释绕圈子，或者改完还是报同一个错，把同一段材料换给 GLM-5.3 再问一次。GLM-5.3 在站内不能看图，截图里的报错要先复制成文字。
- DeepSeek 两款里先用 V4.1 Flash。上面说过，DeepSeek 官方已经把重心放到 Flash 上；V4 Pro 在站内的输入单价是 V4.1 Flash 的 6 倍，输出是 3 倍，日常问答犯不着。要传截图的话，MiMo 两款和 GLM-5.3 Flash 都能看图，价格也低得多。
换模型对比时，用同一段提示词，结果才有可比性。下面这段可以直接复制，把方括号里的内容换掉：
下面是我的代码和报错信息。
[粘贴代码]
[粘贴完整报错]
请按这个顺序回答：
1. 用一句话说出错的直接原因；
2. 指出是哪一行、为什么；
3. 给出改好的代码，只改必要的地方；
4. 如果你对原因不确定，直接说不确定，并告诉我还需要提供什么信息。
第 4 条最有用。大模型常有没看懂也照样答得很笃定的毛病，先给它留个说「不确定」的口子，它更可能直接告诉你缺什么材料。
中文长文和长材料，选哪个？
周一早上，你手里有三份加起来几万字的会议纪要和一份合同草稿，要在中午前理出分歧点。这类活看两样：上下文装不装得下，以及读完之后会不会漏掉中间的内容。
装得下这一项，站内的数字很清楚：Kimi 两款和 MiMo 两款是 256k，GLM 两款是 200k，DeepSeek 两款是 128k。材料一长，DeepSeek 最先碰到上限。
会不会漏，我给不出量化结论，只能说说思路。Kimi 系列一直把长文本当招牌，Kimi K2.5 在站内还能看图，扫描件、带图表的 PDF 也能一起读，单价又只有 K3 的五分之一左右（输出 5.88 对 28）。所以长材料我会默认 K2.5。K3 留给两种情况：材料之间的关系很绕，比如三份纪要里同一个人的立场前后变了；或者 K2.5 给的归纳明显漏了要点。
不管用哪个，有个习惯值得养成：别只说「总结一下」，让它先列出每份材料各自的结论和页码或段落位置，再做对比。这样漏了哪份一眼就能看出来。
预算最紧选哪个？Flash 系列单价对比
量大、要求不高的活，比如批量改写标题，或者把一堆会议记录按主题分类，三款 Flash 和 MiMo V2.6 Pro 都可以考虑。先按站内单价算一笔账：假设一次对话读 1 万字材料、写 2 千字回答，用站内「千字」口径粗算，不含思考部分。
| 型号 | 这一次大约花多少积分 | 折合人民币（基础档） |
|---|---|---|
| GLM-5.3 Flash | 约 2.2 | 约 2 分钱 |
| MiMo V2.6 Flash | 约 3.5 | 约 3 分钱 |
| DeepSeek V4.1 Flash | 约 10 | 约 1 毛钱 |
| MiMo V2.6 Pro | 约 10.3 | 约 1 毛钱 |
| Kimi K3（对照） | 约 112 | 约 1.1 元 |
这是估算。开了思考的话，模型会多写一段推理，实际扣费以对话里显示的为准。
算完有点意外：MiMo V2.6 Pro 的输出单价是 1.478，比 DeepSeek V4.1 Flash 的 2.24 还低，一次对话的总花费和后者差不多。也就是说，在樱桃茶上，Pro 档的 MiMo 价格跟别家的 Flash 是一个档位。Kimi K3 的输出单价是 MiMo V2.6 Pro 的约 19 倍，日常问答用 K3 不划算。
最便宜的是 GLM-5.3 Flash，输入 0.128、输出 0.448，还能看图。高频的小活我会先丢给它；它答得不靠谱时，再升到 MiMo V2.6 Pro，而不是直接跳到最贵的那个。
开源权重对普通人有什么用？
开源大模型最直接的好处在企业那边：可以把模型部署在自己的服务器上，数据不出门。对个人来说，用处没有宣传的那么大，原因是硬件。看模型卡上的总参数：GLM-5.3 Flash 是 3200 亿，MiMo V2.6 Pro 是 1.02 万亿，Kimi K3 是 2.8 万亿。家用电脑和笔记本都跑不动这个量级。
真想在自己电脑上跑，得找小尺寸版本。一个现成的例子是小米同期放出的 MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B：90 亿参数，MIT 许可，模型卡提到已有可给 llama.cpp、Ollama、LM Studio 用的量化版。要分清的是，它是用 MiMo 生成的数据对 Qwen3.5-9B 做监督微调得到的，和 MiMo V2.6 本身不是一个模型。规模只有 90 亿参数，别拿它当 MiMo V2.6 Pro 用；模型卡里还列了禁止的用途。
在本地跑之前要不要折腾、电脑配置够不够，本矩阵另一篇Ollama 教程：本地部署前先看这 4 条讲得更细。
为什么这篇没写豆包、通义、文心？
搜「国产 AI 哪个好」的人，常会把豆包、Kimi、DeepSeek 放在一起问。这里说明一下为什么只比了四家：豆包、通义千问和文心一言不在樱桃茶上，我们拿不到同一个平台上的单价和使用条件，硬放进表里就只能抄官方宣传。这三家都有自己的官方 App 和网页版，想比的话，可以照上面技术问答那一节的提示词思路，在各家官方产品上各问一次。
常见问题
DeepSeek 和 ChatGPT 哪个好？ 看用途。做推理题和写中文，DeepSeek 表现扎实；要看图生图，或者想一个模型包办大部分日常任务，GPT 系列更全面。更细的按用途拆分可以看站内这篇 DeepSeek 和 ChatGPT 的对比。
国产模型能看图吗？ 要看型号和平台。在樱桃茶上以上面表格的「看图」一列为准，DeepSeek V4.1 Flash、GLM-5.3、Kimi K3 目前只处理文字。官方产品里同一个型号的能力可能不一样，以各家说明为准。
国产开源模型能商用吗？ 自己下载权重部署，看许可证。MIT 许可的（DeepSeek V4 Pro、V4.1 Flash，GLM-5.3 Flash，MiMo V2.6）限制最少。GLM-5.3 的许可允许商用，但年收入超过 100 亿美元、又对外提供模型服务的公司，要先过智谱的安全审查。Kimi K3 的许可也允许商用：对外提供模型服务且 12 个月收入超过 2000 万美元的，要和月之暗面另签协议；产品月活超过 1 亿或月收入超过 2000 万美元的，界面上要标出「Kimi K3」。如果你是通过官方 API 或樱桃茶这样的平台用模型，适用的是平台的服务条款，和权重许可是两回事。
想拿自己手头的一份材料试一遍，比看任何横评都准：在樱桃茶里先用 GLM-5.3 Flash 问一次，再换 MiMo V2.6 Pro 问同一个问题，看差别值不值那几分钱。
参考来源
- DeepSeek，API 更新公告：V4.1-Flash 上线，2026，https://api-docs.deepseek.com/news/news260910
- DeepSeek，DeepSeek-V4.1-Flash 模型卡，2026，https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash
- DeepSeek，DeepSeek-V4-Pro 模型卡，2026，https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro
- 智谱，GLM-5.3 模型卡，2026，https://huggingface.co/zai-org/GLM-5.3
- 智谱，GLM-5.3 许可证原文，2026，https://huggingface.co/zai-org/GLM-5.3/blob/main/LICENSE
- 智谱，GLM-5.3-Flash 模型卡，2026，https://huggingface.co/zai-org/GLM-5.3-Flash
- 新京报，智谱发布 GLM-5.3，2026，https://www.bjnews.com.cn/detail/1786693347129196.html
- 月之暗面，Kimi-K3 模型卡，2026，https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K3
- 月之暗面，Kimi K3 许可证原文，2026，https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K3/blob/main/LICENSE
- 月之暗面，Kimi-K2.5 模型卡，2026，https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K2.5
- 澎湃新闻，Kimi K3 全面开源，2026，https://m.thepaper.cn/newsDetail_forward_33672871
- 凤凰网科技，Kimi K3.1 Pro 正式发布，2026，https://tech.ifeng.com/c/8xTYc1j1Y6k
- 月之暗面，Kimi-K3.1-Pro 模型卡，2026，https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K3.1-Pro
- 小米，MiMo-V2.6-Pro-RL 模型卡，2026，https://huggingface.co/XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Pro-RL
- 小米，MiMo-V2.6-Flash-RL 模型卡，2026，https://huggingface.co/XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Flash-RL
- 小米，MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B 模型卡，2026，https://huggingface.co/XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B
- Unite.AI，Xiaomi's New Flagship Model Leads Open-Weight Rankings With a Score of 46，2026，https://unite.ai/xiaomis-new-flagship-model-leads-open-weight-rankings-with-a-score-of-46/
关于本文
本文由樱桃茶编辑部撰写，AI 辅助检索资料和起草初稿，编辑逐条核对了来源与站内数据；文中没有自己跑模型测试，单价和能力取自写作时樱桃茶模型广场，官方信息取自各厂商模型卡和公告。
相关阅读
Operated by UK Company CHERRYCHAT LTD · Company Number 16096119 · 客服微信 JsnonoChat · 内容由 AI 生成，请仔细甄别
