2026 国内外主流大模型全景介绍：OpenAI、Claude、Gemini、DeepSeek、Qwen 到底怎么选？

如果说 2023 年的大模型竞争还停留在“谁更会聊天”，那么到了 2026 年，大模型已经完全进入了另一个阶段：

模型不再只是回答问题，而是开始真正干活。

写代码、操作浏览器、读取文件、分析 Excel、生成 PPT、调用 API、操作电脑、执行几十甚至上百步任务，甚至让多个 Agent 并行协作完成一个项目。

所以今天再讨论“大模型哪个好”，已经不能简单比较谁回答问题更聪明。

我们真正需要比较的是：

• 推理能力
• Coding 能力
• Agent 能力
• 多模态能力
• 上下文长度
• 工具调用能力
• 速度
• API 成本
• 是否开源
• 私有化部署能力

截至2026 年 8 月，全球大模型基本已经形成了几个比较清晰的阵营。

一、先看目前全球主要的大模型厂商

简单整理一下。

国外主流大模型

国内主流大模型

下面我们分别来看。

二、OpenAI：GPT 系列

OpenAI 基本可以看作这一轮生成式 AI 浪潮的重要推动者。

从 GPT-3、GPT-3.5、GPT-4，一直到后来的推理模型和 GPT-5 系列，它的特点一直是：

综合能力非常均衡。

2026 年 7 月，OpenAI 发布 GPT-5.6 系列，包括：

• GPT-5.6 Sol
• GPT-5.6 Terra
• GPT-5.6 Luna

其中GPT-5.6 Sol是旗舰推理模型，重点面向：

• Coding
• 科研
• 网络安全
• Computer Use
• 知识工作
• 复杂 Agent
• 设计

OpenAI 官方将 GPT-5.6 Sol 定位为当前旗舰模型。

可以简单理解成：

Sol ↓ 最强能力 复杂 Agent 复杂 Coding 科研 深度推理 Terra ↓ 性能 / 成本平衡 普通生产环境 Luna ↓ 速度快 成本低 高并发

这其实也是现在大模型厂商非常常见的一种产品策略。

不再只提供一个模型，而是：

旗舰模型 ↓ 平衡模型 ↓ 轻量模型

让开发者根据成本和任务难度动态选择。

GPT 的优势

我认为 GPT 系列最大的优势并不是某一个 Benchmark 第一，而是：

综合能力比较完整。

比如一个 Agent 任务：

用户需求 ↓ 理解问题 ↓ 搜索资料 ↓ 调用工具 ↓ 分析文件 ↓ 写代码 ↓ 运行代码 ↓ 发现 Bug ↓ 修改 ↓ 输出最终结果

这种长链路任务，对模型要求其实非常高。

模型不仅需要“聪明”，还需要：

推理 + 工具调用 + 上下文记忆 + 错误恢复 + 任务规划

这也是现在 OpenAI 重点发展的方向。

三、Anthropic：Claude

如果你是程序员，那么 Claude 大概率是绕不开的模型。

Anthropic 的 Claude 在过去几年形成了非常明确的品牌标签：

Coding + Agent。

尤其 Claude Code 出现之后，Claude 的使用方式发生了很大变化。

以前：

人 ↓ 问 AI ↓ AI 给代码 ↓ 人复制代码

现在：

人 ↓ 描述需求 ↓ Claude Code ↓ 读取整个项目 ↓ 修改代码 ↓ 运行测试 ↓ 修复错误 ↓ 提交结果

这其实已经完全是 Agent 工作模式。

2026 年 Anthropic 进一步推出 Claude 5 系列，其中包括 Claude Sonnet 5 和 Claude Opus 5。

Claude Opus 5 于 2026 年 7 月发布，Anthropic 将其定位于 Coding、知识工作和长时间 Agent 任务。

Claude 比较明显的优势包括：

代码理解 长代码库分析 Agent 工具调用 长任务执行 文档处理

所以如果你的核心场景是：

Claude Code Cursor OpenCode Cline Roo Code AI Coding Agent

Claude 依然是非常重要的一条模型路线。

四、Google：Gemini

Google 的路线和 OpenAI 又不太一样。

Google 最大的优势是：

多模态 + 搜索 + Google 生态。

所谓多模态，就是模型不仅理解文字，还可以理解：

文本 图片 音频 视频 网页 代码

到了 2026 年，Google 的 Gemini 已经进一步向原生多模态和 Agent 演进。

例如 Gemini 3.7 Flash 于 2026 年 8 月发布，Google 将其重点定位在 Coding 和 Agent 场景。

同时 Google 还推出了 Gemini Omni，进一步强调统一多模态能力。

Google 的优势其实不仅仅是模型。

它还有：

Google Search YouTube Chrome Android Gmail Google Drive Google Maps Google Cloud

如果未来 Agent 真正进入大众生活，那么这种生态优势会非常明显。

例如：

帮我找下周去东京的机票 ↓ Gemini 搜索航班 ↓ 读取 Gmail 行程 ↓ 查看 Calendar ↓ 规划路线 ↓ 调用 Maps ↓ 生成旅行计划

这已经不是一个单纯的大语言模型，而是一个完整的 AI 操作系统。

五、xAI：Grok

Grok 是马斯克旗下 xAI 推出的大模型。

它早期最大的标签是：

X 平台 + 实时互联网信息

但现在 Grok 已经明显开始往 Coding 和 Agent 方向走。

2026 年 8 月发布的Grok 4.6，重点增强了：

• 长时间 Agent
• Coding
• Knowledge Work
• 视觉任务
• 复杂多步骤任务

xAI 官方称 Grok 4.6 特别针对长时间运行 Agent 和交互式视觉工作进行了强化。

这说明 Grok 的方向也已经发生变化。

以前大家可能觉得 Grok 是：

“一个可以访问 X 的聊天机器人。”

现在则越来越接近：

Agent + Coding + 实时互联网 AI。

六、DeepSeek：国产模型的重要代表

接下来进入国产模型。

DeepSeek 可以说是最近几年对全球 AI 行业影响最大的国产模型厂商之一。

DeepSeek 最重要的几个关键词是：

MoE 推理 低成本 代码 开源生态

2026 年 DeepSeek 已经进入V4 系列。

DeepSeek 官方透明度页面显示 DeepSeek-V4 于 2026 年 4 月发布。

目前实际开发中又可以看到类似：

DeepSeek V4 Pro DeepSeek V4 Flash

这类不同定位的模型。

例如：

V4 Pro ↓ 复杂推理 科研 Coding Agent 长文本 V4 Flash ↓ 低延迟 低成本 高并发 普通应用

这一点非常关键。

因为企业真正部署 AI 的时候，不可能所有请求都调用最贵的旗舰模型。

通常会做：

简单任务 → Flash 普通任务 → Standard 复杂任务 → Pro

甚至进一步使用 Router：

defchoose_model(task):iftask=="simple":return"flash"iftask=="coding":return"pro"iftask=="reasoning":return"pro"return"standard"

这也是未来 AI 应用很重要的一种架构。

七、阿里 Qwen：国产开源生态的重要力量

如果说 DeepSeek 最大的标签之一是“推理和性价比”，那么 Qwen 最大的优势之一就是：

模型矩阵极其完整。

目前 Qwen 已经发展到 Qwen3.8 系列。

2026 年 8 月发布的Qwen3.8-Max拥有 2.4 万亿总参数，采用 MoE 架构，并支持最高 100 万 Token 上下文。

同时还有开放版本：

Qwen3.8-2.4T-A95B

总参数约：

2.4T

每次推理激活约：

95B

也就是说它采用的是典型 MoE：

总参数巨大 ↓ 每次只激活部分专家 ↓ 降低计算量

可以简单理解：

模型里有 100 个专家 用户问编程 ↓ 调用擅长编程的专家 用户问数学 ↓ 调用数学专家 用户问写作 ↓ 调用语言专家

当然真实 MoE 的工作方式要复杂得多，但这个比喻比较容易理解。

Qwen 的另外一个巨大优势就是模型矩阵。

包括：

Qwen LLM Qwen VL Qwen Audio Qwen Image Wan 视频模型

也就是说阿里正在形成：

文字 ↓ 图片 ↓ 声音 ↓ 视频 ↓ Agent

完整的 AI 模型体系。

八、智谱 GLM：越来越明显地押注 Coding + Agent

GLM 是智谱 AI 的核心模型系列。

2026 年 GLM 的发展速度非常快。

目前已经进入：

GLM-5.x

2026 年 8 月 26 日，智谱刚刚发布GLM-5.3-Flash。

这个模型有一个非常有意思的背景：

它此前曾以：

ox-alpha

的匿名模型名称出现在 OpenCode / OpenRouter 中。

GLM-5.3-Flash：

总参数：320B 激活参数：18B

同时采用：

Sparse Attention + Linear Attention

混合架构。

而 GLM-5.2 已经支持：

1M Token Context

并重点增强长周期 Coding 与 Agent 工作。

所以现在 GLM 的路线已经非常明显：

从 Chat 模型向 Coding Agent 基础模型演进。

这也是为什么现在：

Claude Code OpenCode Cline Kilo Code

越来越多 Coding Agent 可以直接使用 GLM。

九、Kimi：从“长文本”走向 Agent

很多人最早认识 Kimi，是因为：

长上下文。

早期 Kimi 最大的标签就是能一次读取非常长的文章、PDF 和资料。

但现在 Kimi 已经不只是长文本模型。

2026 年 7 月发布的Kimi K3拥有约 2.8 万亿参数，支持原生视觉和 100 万 Token 上下文，并重点面向：

• Long-horizon Coding
• Knowledge Work
• Reasoning
• Agent

Moonshot 官方同时表示 Kimi K3 模型权重将开放。

所以 Kimi 的进化路线实际上是：

长文本 ↓ 推理 ↓ Coding ↓ Agent ↓ Agent Swarm

所谓 Agent Swarm，可以简单理解为：

一个主 Agent ↓ ┌────┼────┐ ↓ ↓ ↓ Agent Agent Agent 搜索 编程 分析 ↓ ↓ ↓ └────┼────┘ ↓ 汇总答案

这也是未来复杂 AI 系统的重要方向。

十、字节跳动 Seed：不仅仅是豆包

很多普通用户知道的是：

豆包

但真正做模型的是字节跳动 Seed 团队。

目前已经进入：

Seed 2.1

Seed2.1 于 2026 年 6 月发布，重点提升：

• Agent
• Coding
• 多模态
• 跨工具任务
• 企业级复杂工作流

并已经应用到豆包和 TRAE。

而字节真正强的地方，是它的多模态矩阵非常完整。

例如：

Seed2.1 文本 / Agent Seedream 图片 Seedance 视频 Seed Audio 音频 SeedRealtime 实时音视频 Seed3D 3D

其中 Seedance 2.5 已经可以单次生成最长 30 秒音视频内容，并支持继续延长。

所以字节实际上是在构建：

Language Model + Image Model + Video Model + Audio Model + Realtime Model + Agent

这已经远远超过传统“大语言模型”的概念。

十一、百度 ERNIE：原生全模态路线

百度的模型就是：

文心 ERNIE

2026 年百度已经推出 ERNIE 5.1。

ERNIE 5.1 重点增强：

Agent 知识 推理 深度搜索

百度千帆目前已经将 ERNIE 5.1 列为旗舰模型之一。

不过 ERNIE 更值得关注的是ERNIE 5.0 的原生全模态架构。

ERNIE 5.0 拥有约：

2.4T 参数

并将：

文字 图片 视频 音频

统一到一个自回归模型体系中。

这和以前的多模态方式有很大区别。

以前：

LLM + 视觉模型 + 语音模型 + 视频模型

多个模型拼起来。

而现在越来越多厂商追求：

一个模型 ↓ ┌───────────┼───────────┐ 文字 图片 视频 音频

也就是：

Omni Model。

十二、腾讯混元

腾讯的大模型体系叫：

Hunyuan 混元

腾讯目前也在快速升级新一代模型体系。

腾讯云已经开始将大量早期：

Hunyuan T1 Hunyuan Turbo Hunyuan Code Hunyuan Large

迁移到新一代：

Hy3 Preview

模型体系。

同时腾讯还有：

HY Vision HY MT 混元图像 混元视频 3D

等模型。

腾讯真正值得关注的其实是其庞大的应用生态：

微信 QQ 腾讯会议 腾讯文档 腾讯云 游戏 广告 企业微信

如果未来 Agent 真正进入企业工作流，腾讯的优势更多会体现在：

模型 + SaaS + 企业生态。

十三、MiniMax：多模态路线非常激进

MiniMax 也是目前非常值得关注的一家公司。

语言模型目前已经进入：

MiniMax M3

M3 支持：

1M Context Coding Agent 图片输入 视频输入 Computer Use

MiniMax 官方将 M3 定位为原生多模态的 Coding 和 Agent 模型，并开放模型权重。

MiniMax 的另一个重点是视频。

例如：

MiniMax H3

已经可以：

文本 图片 视频 音频 ↓ 统一理解 ↓ 生成视频 + 原生立体声音

最高支持 2K、最长 15 秒的视频生成。

因此 MiniMax 的模型布局也是：

M3 语言 / Agent H3 视频 Speech 语音 Music 音乐

十四、国产和国外大模型到底有什么区别？

如果一定要总结，我认为现在的格局大概可以这样理解。

第一梯队综合闭源模型

OpenAI GPT Claude Gemini Grok

特点：

综合能力强 Agent 成熟 Coding 强 工具生态完善

国产旗舰模型

DeepSeek Qwen GLM Kimi Seed ERNIE MiniMax Hunyuan

过去很多人会简单认为：

国产模型就是国外模型的低价替代。

但到了今天，这个理解已经明显过时。

在很多方向，国内已经形成自己的技术路线，例如：

DeepSeek → MoE / 推理 / 成本 Qwen → 开源 / 全模型矩阵 GLM → Agent / Coding / 国产计算生态 Kimi → 长上下文 / Agent Seed → 视频 / 多模态 / Agent MiniMax → 视频 / 音频 / 多模态

竞争已经从：

谁更像 GPT

变成：

谁能定义下一代 AI 产品形态

十五、什么是今天真正重要的大模型技术？

如果你想真正理解大模型，建议重点关注下面几个关键词。

1. MoE

Mixture of Experts：

一个巨大模型 ↓ 很多专家网络 ↓ 每次只激活部分专家

优势：

更大参数 + 更低推理成本

DeepSeek、Qwen 等大量模型都在采用类似架构。

2. Reasoning

过去模型：

问题 ↓ 直接答案

现在模型：

问题 ↓ 分析 ↓ 规划 ↓ 推理 ↓ 验证 ↓ 答案

这就是 Reasoning Model。

3. Long Context

上下文正在从：

8K 32K 128K

进入：

1M Token

时代。

这意味着模型可以一次处理：

整本书 大型代码库 几百份合同 大量论文 长时间 Agent 历史

但需要注意：

Context 长不代表模型真的能稳定利用全部 Context。

长上下文能力真正难的是：

能放进去 ≠ 能记住 ≠ 能理解 ≠ 能准确调用

4. Multimodal

下一代模型基本都会向：

Text Image Audio Video

统一。

最终甚至不会再有：

语言模型 视觉模型 语音模型

这种明确区分。

而是：

Omni Model

5. Agent

这是我认为未来几年最重要的方向。

LLM：

你问 ↓ 它回答

Agent：

你给目标 ↓ AI 自己规划 ↓ 调用工具 ↓ 执行任务 ↓ 检查结果 ↓ 发现问题 ↓ 重新执行 ↓ 完成目标

例如：

帮我开发一个博客系统。

未来 AI 可能自己完成：

创建项目 ↓ 设计数据库 ↓ 写后端 ↓ 写前端 ↓ 安装依赖 ↓ 运行项目 ↓ 发现 Bug ↓ 修改 Bug ↓ 写测试 ↓ Docker 部署 ↓ 上线

这才是 Agent。

十六、2026 年大模型真正的竞争是什么？

所以如果让我总结 2026 年的大模型竞争，我认为其实已经不再是：

GPT VS Claude VS Gemini VS DeepSeek

真正竞争的是下面几个东西：

模型能力 + Agent Harness + 工具生态 + 上下文 + 推理成本 + 算力 + 应用生态

所谓 Harness，可以理解成：

把模型真正变成 Agent 的那层系统。

例如：

Claude + Claude Code

GPT + Codex

Gemini + Agent / Google 工具生态

GLM + Coding Agent

模型只是“大脑”。

而 Harness 决定：

模型能看到什么 能操作什么 有什么工具 如何规划 如何保存记忆 如何重试 如何调用多个 Agent

因此未来真正有价值的 AI 系统很可能不是：

“用了哪个模型？”

而是：

“你如何组织这些模型去完成任务？”

十七、开发者应该怎么选模型？

最后给一个非常简单的选择思路。

如果你主要做：

AI Coding

优先关注：

Claude GPT GLM DeepSeek Qwen Kimi

普通聊天 / 内容创作

可以考虑：

GPT Claude Gemini Qwen DeepSeek Kimi 豆包

其实现在普通聊天场景已经没有必要执着于最强模型。

高并发 API

重点考虑：

Flash Lite Mini Turbo

这一类轻量模型。

因为生产环境真正需要考虑：

Cost Per Token Latency Throughput Availability

而不只是 Benchmark。

企业私有化

可以重点关注：

Qwen DeepSeek GLM Kimi MiniMax Mistral Llama

尤其是开放权重模型。

多模态 / 视频

重点关注：

Gemini Seed Qwen MiniMax

以及各厂商独立的视频生成模型。

十八、未来不会只有一个模型

很多人一直在问：

最终会不会只剩一个超级大模型？

我反而认为不太可能。

未来更可能是：

AI Router ↓ ┌───────────────┼──────────────┐ ↓ ↓ ↓ Coding Reasoning Video ↓ ↓ ↓ Claude GPT Seedance ↓ ↓ ↓ Cheap Task Search Image ↓ ↓ ↓ DeepSeek Flash Gemini Seedream

一个 AI 系统背后可能同时调用：

5 个 10 个 甚至几十个模型

用户根本不会知道。

系统只会判断：

这个任务交给谁最合适？

这就是：

Model Routing

也是未来 AI 基础设施非常重要的一部分。

结语

过去我们使用软件，是：

人学习软件 ↓ 人操作软件 ↓ 软件执行命令

而 AI Agent 时代正在变成：

人描述目标 ↓ 模型理解目标 ↓ Agent 拆解任务 ↓ 工具执行 ↓ 模型检查结果 ↓ 完成工作

所以今天的大模型竞争，本质上已经从：

“谁更会回答问题”

进入：

“谁能完成更复杂、更长时间、更真实的工作。”

OpenAI、Claude、Gemini、Grok 在快速向 Agent 演进。

与此同时，DeepSeek、Qwen、GLM、Kimi、Seed、ERNIE、MiniMax 等国产模型也正在形成自己的技术路线。

未来真正重要的，可能并不是记住：

GPT-5.6 Claude 5 Qwen3.8 DeepSeek V4 GLM-5.3

这些具体版本号。

因为模型版本几个月就可能换一代。

真正值得掌握的是：

LLM ↓ Reasoning ↓ Multimodal ↓ Tool Use ↓ Agent ↓ Multi-Agent ↓ AI Operating System

理解这条技术演进路线，你基本就能理解未来几年整个大模型行业会往哪里走。

参考资料

• OpenAI：GPT-5.6 官方发布说明。
• Anthropic：Claude Opus 5 官方发布说明。
• Google DeepMind：Gemini 模型列表及 Gemini 3.7 Flash。
• xAI：Grok 4.6 官方发布说明。
• DeepSeek：官方模型透明度中心。
• Alibaba：Qwen3.8-Max 与模型更新记录。
• Z.ai：GLM-5.3 / GLM-5.3-Flash 官方资料。
• Moonshot AI：Kimi K3 官方资料。
• ByteDance Seed：Seed2.1 官方资料。
• 百度：ERNIE 5.1 与 ERNIE 5.0 官方资料。
• MiniMax：M3 与 H3 官方资料。