四大国产模型实战对比：DeepSeek/Qwen/Kimi/GLM

DeepSeek vs Qwen vs Kimi vs GLM: 深度实测开发者指南

嘿！让我带你走过我最近一直在折腾的四个最有趣的 AI 模型家族。如果你听说过中国 AI 实验室做出了相当厉害的模型，这可不是你凭空想象。DeepSeek、Qwen、Kimi 和 GLM 一直在刷屏，我觉得是时候好好测一测它们了。

让我展示一下通过 Global API 统一端点在真实工作负载上测试数周后的发现。到最后，你会确切地知道哪个适合你的下一个项目。

我是这样来拆解的：我会分享我对每个家族的真实评价，附带一些代码让你自己试试，还有我希望六个月前有人告诉我的实用建议。

先快速小结再深入

如果你赶时间，这是我测试后的 bottom line：

DeepSeek V4 Flash 是我的日常主力。 $0.25/M 的输出价格，对于获得的能力来说几乎荒谬。

Qwen 拥有最多的模型选项。 说真的，如果你在他们的产品线里找不到你需要的东西，那说明你在做的事情很奇怪。

Kimi K2.5 在复杂推理问题上打动了我。 它不便宜，但值 $3.00/M。

GLM 是中文相关任务的隐藏之选。 多模态模型也确实令人印象深刻。

下面我会展示证据（和代码）。但首先，让我铺垫一下背景。

大局观：四个家族，四种性格

我很喜欢 AI 的这个时刻，因为我们有了真正的选择。这些不是相互复制的克隆品。四个实验室各自都做出了有自己个性的东西。

我花了时间用相同的 prompt 运行每个模型——编码任务、创意写作、翻译、数学，全部测试。我追踪了 token 数、计时响应，是的，我也评判了"感觉"。这是我给自己做的速查表：

那个 OpenAI 兼容 API 行很重要。它意味着你可以用熟悉的 openai Python SDK 来调用这些模型，只需更换 base URL 就行。

我从哪里开始：搭建测试场

在我深入研究每个模型之前，我设置了一个可以与所有模型通信的单一客户端。这就是 Global API 派上用场的地方——一个端点，多个模型。以下是我在整个指南中使用的设置：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="ga_xxxxxxxxxxxx",
    base_url="https://global-apis.com/v1"
)

def ask(model, prompt):
    response = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
    )
    return response.choices[0].message.content

这个小小的辅助函数省了我数百行样板代码。现在让我说说每个家族的发现。

Kimi：出乎意料爱上推理能力

坦白说，我本来以为 DeepSeek 会是我的最爱。但 Kimi K2.5 以最好的方式让我惊讶了。Moonshot AI 做出了真正有深度的东西。

顶级推理能力。 当我给它一个复杂的思维链数学问题时，它的表现在我尝试的所有模型中脱颖而出。五星不是夸张。

中文水平顶级。 母语级，没有奇怪的翻译或别扭的表达。

128K context 窗口。 我曾经把整个技术规格文档丢进去，它确实全部都注意到了。

全面高端定价。 没有"便宜"的 Kimi 选项。所有产品的输出价格都在 $3.00–$3.50/M 区间。

不支持视觉。 纯文本。

比竞品慢。 对于快速对话补全，它明显不够迅速。

展示 Kimi 的实际表现

当需要思考复杂的架构决策时，Kimi 是我的选择。这是它处理的 prompt 示例：

response = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k2.5",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": """I'm building a real-time notification system that needs 
        to handle 50k events/second. Compare using Redis Streams vs Kafka vs 
        a Postgres-based queue. Walk me through tradeoffs, failure modes, 
        and a concrete recommendation."""
    }]
)
print(response.choices[0].message.content)

响应非常周到——它带我了解了背压处理、恰好一次语义，甚至还指出了我一直忽略的运营复杂性。对于 $3.00/M，我期望的是能力，但得到的却是洞见。

GLM：低调的多语言冠军

智谱 AI 的 GLM 家族是我测试中最大的惊喜。我见过暗示其强大中文表现的基准测试，但我没想到多模态工作会如此成熟。

中文顶级。 与 Kimi 并列第一，两者都领先于其他模型。

GLM-4.6V 视觉模型。 这个模型在图像理解方面远超预期。

超值的预算选项。 GLM-4-9B 每百万输出 $0.01，几乎可以忽略不计。我用它来做垃圾邮件检测、简单路由等任何需要模型做判断的任务。

GLM-5 达到最佳平衡点。 $1.92/M，有足够的 premium 处理严肃工作，但定价低于西方前沿模型。

代码生成不错但不出彩。 三星。它能完成任务，但不会取代我使用 DeepSeek 的工作流程。

生态系统较小。 相较于大厂，社区资源和集成更少。

英文不够母语级。 如果你让它处理惯用英文，能感觉到这是中文优先的模型。

我如何使用 GLM 做多模态工作

当需要从图像中提取结构化数据时，GLM-4.6V 是我的首选：

response = client.chat.completions.create(
    model="glm-4.6v",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "text", "text": "Extract the invoice number, date, and total from this image as JSON."},
            {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/invoice.jpg"}}
        ]
    }]
)
print(response.choices[0].message.content)

在测试批次中，20 张发票它准确完成了 19 张。对于一个处理视觉任务、每百万输出 $1.92 的模型来说，这个价值很惊人。

DeepSeek：我的日常主力

现在说说我的最爱。DeepSeek 是我一直在使用的模型家族，说实话，对于我的大多数工作来说，它甚至不在考虑范围内。

性价比无与伦比。 V4 Flash 的 $0.25/M 确实可以媲美大多数任务的 GPT-4o 质量。我一直在检查账单，期待有什么问题。

代码生成五星。 HumanEval、MBPP、我自己的私有测试套件——DeepSeek 在所有测试中都获胜或持平。Coder 变体每百万输出 $0.25，简直是个笑话（好的那种）。

速度。 V4 Flash 约 60 tokens/秒，是我测试过的最快模型。

英文出色。 读起来就像主要在英文技术内容上训练过，因为训练流程相当透明。

开源权重传承。 我更信任能够验证研究血统的模型。

视觉支持有限。 没有一流的图像理解能力。需要多模态时，我转向 GLM 或 Qwen。

中文不错，但不够完美。 GLM 和 Kimi 在中文基准测试中胜过它。

模型尺寸选择较少。 与 Qwen 庞大的产品线相比，DeepSeek 更聚焦。

展示我最常用的代码片段

这是我每天可能调用 50 次的函数：

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain quantum computing in 100 words"}]
)
print(response.choices[0].message.content)

快速、便宜，输出质量确实令人印象深刻。对于大多数 prompt 任务，我不需要看其他地方。

Qwen：我不断回归的瑞士军刀

阿里巴巴的 Qwen 家族是我向任何感到选择困难的人推荐的。有一个 Qwen 模型几乎适合我能想到的每个用例。

Qwen 的特别之处

业内最广的范围。 从 $0.01/M 到 $3.20/M 输出，没有其他家族覆盖这么广的范围。

真正的全模态支持。 Qwen3-Omni 在一个模型中处理音频、视频和图像。这很罕见。

强大的视觉产品线。 Qwen3-VL 是一个严肃的图像理解模型。

阿里巴巴的企业支持。 基础设施故事是真实的——这些模型可以扩展。

持续更新。 Qwen3.5、Qwen3.6——他们快速迭代。

命名很混乱。 Qwen3-8B、Qwen3-32B、Qwen3.5-397B、Qwen3-Coder-30B……我每次都得查找模型名称。是的，他们有所改进，但仍然很混乱。

中档英文水平。 不错，但对于技术英文内容不如 DeepSeek。

有些型号定价偏高。 几个中端选项不值得这个价格。

我如何选择正确的 Qwen

我的思维模式很简单：选择能处理任务的最小的模型。Qwen3-8B 每百万输出 $0.01，性价比惊人：

# For simple stuff
response = client.chat.completions.create(
    model="Qwen/Qwen3-8B",
    messages=[{"role": "user", "content": "Extract the city from: 'I love visiting Paris in spring.'"}]
)

当需要更多处理能力时，我转向 Qwen3-32B：

response = client.chat.completions.create(
    model="Qwen/Qwen3-32B",
    messages=[{"role": "user", "content": "Write a Python function to merge two sorted lists"}]
)
print(response.choices[0].message.content)

每百万输出 $0.28 的 32B 变体是我"我需要真正的质量但我在关注成本"的选择。

如何使用这些构建真实项目

让我分享一个最近项目中的模型组合方式。我正在构建一个客户支持分类系统，这是我的技术栈：

• Qwen3-8B（$0.01/M）用于初始分类——这是账单、技术还是一般问题？
• DeepSeek V4 Flash（$0.25/M）用于起草实际回复。
• Kimi K2.5（$3.00/M）仅用于需要深入推理边缘情况的棘手案例。
• GLM-4.9B（$0.01/M）作为备用分类器。

每张工单的成本只有几分钱。我不得不三次检查我的数学计算。使用西方前沿模型在 12 个月前不可能实现这种成本结构。

我的真实建议

如果你让我每个类别选一个模型，我会说：

最便宜的可用品： Qwen3-8B 或 GLM-4-9B，每百万输出 $0.01。它们都很棒。

总体最佳价值： DeepSeek V4 Flash。我无法夸大 $0.25/M 有多好。

最适合代码： DeepSeek。在我测试中没有竞争对手。

最适合推理： Kimi K2.5。付溢价费用，获得洞察。

最适合中文： Kimi 或 GLM。根据任务决定。

最适合视觉： GLM-4.6V 或 Qwen3-VL。两者都很优秀。

最佳全能选手： Qwen，因为其覆盖范围最广。