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DeepSeek vs Kimi vs 豆包 vs 通义千问：你到底该用哪个国产大模型
四个国产大模型在编程和推理上都跨过了一线门槛，价格只有 GPT-5 和 Claude Opus 的十分之一。DeepSeek、Kimi、豆包、通义千问在上下文窗口、生态、出海可用性上各有差异。
Last verified: 2026-09-23
| 维度 | DeepSeek（深度求索） 开源权重，性价比最强 | Kimi（月之暗面） 256K 上下文，agentic 编程，Deep Research 强 | 豆包（字节跳动） 多模态，自适应思考，低延迟 | 通义千问 / Qwen（阿里巴巴） 生态最开放，旗舰 100 万 token 上下文 |
|---|---|---|---|---|
| 开发方 / 公司 | 深度求索（杭州） | Moonshot AI（北京） | 字节跳动 / 火山引擎 | 阿里云 / 百炼（DashScope） |
| 旗舰模型（2026 年 9 月） | DeepSeek V3.2 Think | Kimi K3 / K2.7 Code | 豆包 Seed 2.1 Pro | Qwen 3.7-Plus / 3.8-Max |
| 上下文窗口 | 128K（第三方托管可达 164K） | 256K（K3 上达 105 万） | 256K（weekly evolving 达 100 万） | 100 万（Qwen 3.7-Plus 为 256K） |
| 编程能力 | 强（LiveCodeBench 37%，SWE-bench Verified 42%） | 长链路 agentic 编程强（K2.7 Code） | 扎实，前端与自适应思考强 | 强，开源中 SWE-bench SOTA（Qwen3-Coder） |
| 数学 / 推理 | 强（V3.2 Thinking 模式做难题） | 强（K3 公开榜上排名靠前） | 扎实，可选思考长度 | 强（Qwen 3.8-Max），AIME 类任务强 |
| 中文质量 | 优秀 —— 地道、主流词汇 | 优秀 —— 长上下文中文综合是卖点 | 优秀 —— 网络 / 口语中文最强 | 优秀 —— 书面 / 文言中文最强 |
| 多模态输入 | 仅文本（图像理解仅托管） | 图像输入（Kimi K2.6+） | 图像 + 视频理解（Seed 1.6+） | 图像 + 视频理解（Qwen 3.7-Plus / Qwen3-VL） |
| API 价格（每百万 token） | $0.26 输入 / $0.89 输出（缓存命中 $0.07） | $0.95 输入 / $4 输出（缓存命中 $0.16） | $0.25 输入 / $2 输出（国内 ¥6 / ¥30） | $0.28–0.40 输入 / $1.10–1.60 输出 |
| 消费者免费档 | 有（deepseek.com 网页 + App，额度低） | 有 —— Adagio 档，6 个 agent 任务 | 有（豆包客户端内），额度很宽 | 有（chat.qwen.ai + Qwen Work），额度宽 |
| 海外 API 可用性 | 有 —— api.deepseek.com OpenAI 兼容 | 有 —— api.moonshot.ai OpenAI 兼容 | 通过 BytePlus ModelArk（海外 OpenAI 兼容） | 有 —— 新加坡、法兰克福、弗吉尼亚、东京节点 |
| 开源 | 是（V3 基座，采用类 MIT 协议） | 是（K2 系列，修改版 MIT） | 否 —— 权重闭源 | 是（Qwen3、Qwen3-Coder — Apache 2.0） |
| 最适合 | 成本敏感的 API 工作流、开源自托管流水线 | 预算友好的 agentic 编程、长文档中文研究 | 与抖音 / 飞书打通的多模态低延迟助手 | 开放生态、阿里云上全栈部署、100 万 token 窗口 |
结论
如果成本优先、能接受纯文本，DeepSeek V3.2 Think 是理性的默认——开源权重、一线推理、缓存命中价格四者最低。如果要长上下文中文研究或 agentic 编程，Kimi K3 / K2.7 Code 高 3–4 倍价格但更合适。多模态和消费者免费档额度最宽，看豆包 Seed 2.1 Pro。要开放生态 + 100 万 token 窗口的非思考旗舰，看通义 Qwen3-Plus / Max。大部分生产环境叠两个：默认成本敏感工作流用 DeepSeek，长上下文或开源层用 Kimi / Qwen 中的一个。
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