国内外主要大语言模型（LLM）特点总结

小甲鱼的二师兄

国内外主要大语言模型（LLM）特点总结

国外主要 LLM 特点

模型家族	代表模型/方向	核心特点	适合场景	主要短板
OpenAI GPT 系列	GPT-5.5、GPT-5.5 Pro、GPT-5.4/5.3、Codex、Sora、GPT Image、Realtime 等	综合能力、工具使用、代码、数据分析、文档/表格生成、软件操作、智能体工作流非常强；产品生态最完整之一。	通用办公、复杂研究、代码工程、数据分析、Agent、企业自动化	闭源；高端模型成本和配额受限；API 与 ChatGPT 可用模型并不总是同步。
Anthropic Claude	Claude Opus 4.7、Sonnet 4.6、Haiku 4.5	风格稳健，长文档、写作、代码、复杂指令遵循和安全对齐口碑强；Opus 偏最强能力，Sonnet 偏性价比，Haiku 偏速度。	企业知识工作、法律/政策/长文分析、代码助手、可靠写作	闭源；对某些请求安全策略较保守；多模态生成生态不如 OpenAI/Google 丰富。
Google Gemini	Gemini 3 Pro、Gemini 3 Deep Think、Gemini 2.5/3 Flash 系列	原生多模态、长上下文、视频/图像/音频/代码理解、Google 搜索和 Workspace/Android/Cloud 生态深。	多模态理解、视频/图片分析、搜索增强、Google 生态办公、教育和科研辅助	产品入口和地区/套餐限制较多；API/应用版本可能存在能力差异。
Meta Llama	Llama 4 Scout、Llama 4 Maverick、Llama 3.x	开放权重生态最强之一，适合私有化、自部署、微调；部分版本采用 MoE 架构和原生多模态设计。	本地部署、企业私有化、研究、微调、长上下文实验	许可证并非完全等同传统开源；极长上下文在真实任务中仍需验证；顶级闭源模型在推理稳定性上常更强。
Mistral AI	Mistral Large 3、Mistral Small 4、Magistral、Codestral、Devstral	欧洲代表性模型公司，开放权重、Apache 2.0 友好，强调效率、私有部署、代码和多模态。	欧洲合规、企业私有化、低成本部署、代码/Agent、边缘模型	顶级综合能力通常略弱于 OpenAI/Claude/Gemini 最强闭源模型；中文生态相对弱。
xAI Grok	Grok 4、Grok 4.1、Grok 4 Fast	强调实时信息、X 平台集成、搜索和更个性化/直率的回答风格。	实时舆情、X/Twitter 生态、搜索增强问答、快速推理	风格不一定适合严肃企业场景；安全和一致性争议较多；企业生态仍在追赶。

国内主要 LLM 特点

模型家族	代表模型/方向	核心特点	适合场景	主要短板
DeepSeek	DeepSeek V4-Pro / V4-Flash、V3.2、R1	国内最具全球影响力的开放权重路线之一，强项是推理、代码、数学、Agent、低成本 API 和长上下文。	代码、推理、数学、低成本批量调用、私有化/开放权重部署	产品生态和多模态应用层弱于 OpenAI/Google；不同平台部署质量差异大。
阿里 Qwen	Qwen3.5、Qwen3.5-397B-A17B、Qwen-Omni、Qwen-VL、Qwen-Coder	国内开放模型生态最完整之一，覆盖大中小模型、代码、多模态、语音、图像、视频、Embedding、Reranker 等；多语言和多模态能力突出。	多语言、多模态、中文办公、开源微调、企业云服务、Agent	模型线复杂，选型成本高；最强版本与开源版本、云端版本能力可能不同。
Moonshot Kimi	Kimi K2.6、Kimi K2.5、Kimi K2 Thinking	以长上下文、中文文档理解、代码和 Agent 著称；支持文本、图像、视频输入，强调长程代码、指令遵循和自主执行能力。	长文档阅读、中文写作、代码生成、软件工程、研究型 Agent	API 和模型版本更新快，稳定性需按场景测试；极复杂推理仍需对比闭源前沿模型。
百度 ERNIE	ERNIE 4.5、ERNIE X1、ERNIE 5.0	优势在中文知识、搜索、百度智能云、文档和企业应用；强调中文理解、多模态和行业落地。	中文搜索、企业知识库、百度云、内容生成、政企场景	国际开发者生态和开放社区不如 Qwen/DeepSeek；海外影响力相对有限。
智谱 GLM	GLM-4.7、GLM-4.6V、GLM-4.5/4.6	清华系背景，强调开放权重、中文英文双语、代码、Agent、工具调用和多模态。	中文/英文混合开发、函数调用、私有化、企业 Agent	海外生态较小；不同版本能力差异明显，需要实测。
字节 Doubao	Doubao、Seed1.5、Seed 2.0、Seedream、Seedance、Seeduplex	强在消费级应用、内容生成、语音、视频、推荐生态和低门槛产品化；语音和视频能力突出。	C 端助手、语音交互、短视频/内容生成、抖音/火山引擎生态	开放性弱于 DeepSeek/Qwen/Kimi；企业私有化和研究透明度相对有限。
腾讯 Hunyuan	Hunyuan-Large、Hunyuan-TurboS、Hunyuan 3D	依托腾讯云、微信/QQ/企业微信、游戏和 3D 生态，行业落地能力强；在 3D 内容生成和产业应用方面有特色。	产业应用、云服务、3D 内容、游戏、社交/办公生态	通用对话模型海外存在感不如 DeepSeek/Qwen；开放社区热度相对较低。
MiniMax	MiniMax-Text-01、MiniMax-VL-01、MiniMax-M1、Hailuo	长上下文、视频、语音和多模态生成有特色；部分模型强调超长上下文和开放权重推理。	超长文档、视频生成、语音、创意内容、开放权重推理实验	文本模型生态和工具链不如 Qwen/DeepSeek；部分后续模型开放性和许可证需逐个确认。

按能力维度横向对比

1. 综合智能与复杂任务

如果只看 “复杂目标拆解 + 工具调用 + 代码 + 文档/表格 + 多轮执行”，第一梯队通常是 OpenAI GPT、Claude、Gemini：

• OpenAI GPT-5.5 官方定位就是 “真实工作” 的高阶智能体模型；
• Claude Opus/Sonnet 强在长任务、代码和企业工作流；
• Gemini 3 则强在多模态推理和 Google 生态集成。
  

国内阵营中，DeepSeek、Qwen、Kimi、GLM、MiniMax 正在快速追赶，尤其在开放权重、代码、长上下文、Agent 成本方面很有竞争力。

2. 写作能力

• DeepSeek V4 强调 1M 上下文与 Agentic Coding；
• Qwen3.5 强调多模态、GUI 和 Agent；Kimi K2.6 强调长程代码和自主执行；
• MiniMax-M1 则强调混合注意力和长上下文推理。
  

中文场景下，Kimi、Qwen、DeepSeek、ERNIE、GLM、Doubao 通常更贴近中文语料、中文办公表达、中文搜索和本地政策语境。

• Kimi 长文档和中文写作体验突出；
• Qwen 模型线完整且多语言覆盖广；
• 百度 ERNIE 依托搜索和中文知识生态；
• Doubao 则在 C 端中文对话和语音场景中渗透率高。
  

英文、高级科研写作、国际化企业文档方面，GPT、Claude、Gemini 仍然很强；尤其是 Claude 在长文和结构化写作中口碑好，GPT 在工具和代码生态上更全面，Gemini 在多模态和搜索增强上优势明显。

3. 代码与软件工程

代码方面可以粗略分成两类：

闭源强模型：OpenAI GPT/Codex、Claude Opus/Sonnet、Gemini。适合复杂仓库修改、调试、重构、DevOps、文档生成和 IDE Agent。

开放/可控模型：DeepSeek、Qwen Coder、Kimi、GLM、Mistral、Llama、MiniMax-M1。适合自建代码助手、企业内网部署、低成本批量调用和定制化微调。

总结：

• Claude、OpenAI、Gemini 在复杂工程流里仍然很稳；
• DeepSeek V4、Kimi K2.6、Qwen3.5、GLM-4.7/4.6、MiniMax-M1 则在 “可部署、可控、便宜” 方面有吸引力。
  

4. 多模态

多模态大致分为理解型和生成型：

理解型强者：Gemini、GPT、Claude、Qwen、Kimi、ERNIE、MiniMax-VL。

• Gemini 3 官方强调文本、图像、视频、音频和代码的多模态综合能力；
• Qwen3.5 可处理文本、图像、视频；
• Kimi K2.6 支持图像和视频输入。
  

生成型强者：OpenAI Sora / GPT Image、Google Veo/Imagen、字节 Seedream/Seedance、MiniMax Hailuo、腾讯 Hunyuan 3D。

• 腾讯官方把 Hunyuan 3D 定位为从文本、图像或草图生成 3D 资产的创作引擎；
• MiniMax 官方发布说明覆盖文本、音频、视频、图像和音乐模型。
  

一句话总结

• OpenAI GPT：综合型 “全能前沿模型”，工具和产品生态强。
• Claude：稳健、长文、代码、企业知识工作强。
• Gemini：多模态、长上下文和 Google 生态最突出。
• Llama：开放权重生态标杆，适合自部署和研究。
• Mistral：欧洲开放模型代表，效率、合规和私有化友好。
• Grok：实时搜索/X 生态和个性化风格突出。
• DeepSeek：国内开放权重和性价比代表，推理/代码强。
• Qwen：国内最完整开放模型谱系之一，多模态和多语言强。
• Kimi：长上下文、中文文档、代码和 Agent 特色鲜明。
• ERNIE：百度搜索和中文企业生态强。
• GLM：工具调用、代码、双语和开放权重路线重要。
• Doubao/Seed：C 端应用、语音、视频和内容生态强。
• Hunyuan：腾讯云、社交/游戏/3D 产业落地强。
• MiniMax：长上下文、视频、语音和开放权重推理模型有特色。
  

FishC

以下是对国内外主要大语言模型特点的简洁总结，基于您提供的详细资料提炼核心。

国外主要LLM特点

• OpenAI GPT：综合能力最强，工具和产品生态完整，适合通用办公、代码、Agent。短板是闭源、成本高、配额受限。
• Anthropic Claude：稳健、长文、代码、复杂指令遵循和安全对齐出色，适合企业知识工作。短板是安全策略保守，多模态生态不如OpenAI/Google。
• Google Gemini：原生多模态、超长上下文，与Google搜索/Workspace/Cloud深度集成。短板是产品入口和地区限制较多。
• Meta Llama：开放权重生态标杆，适合私有化部署和微调。短板是许可证并非完全开源，顶级推理稳定性弱于闭源。
• Mistral AI：开放权重、Apache 2.0友好，强调效率、私有部署、代码/Agent。短板是顶级能力略弱，中文生态较弱。
• xAI Grok：实时信息、X平台集成、个性化直率风格，适合舆情搜索。短板是安全争议多，企业生态在追赶。
  

国内主要LLM特点

• DeepSeek：开放权重性价比代表，推理、代码、数学、长上下文突出，适合低成本调用和私有化部署。短板是产品生态和多模态弱于国际对手。
• 阿里Qwen：国内最完整开放模型谱系，覆盖代码、多模态、语音、图像等，多语言和多模态能力强。短板是模型线复杂，选型成本高。
• Moonshot Kimi：长上下文、中文文档、代码和Agent特色鲜明，强调长程执行。短板是API更新快，稳定性需实测。
• 百度ERNIE：中文知识、搜索、百度云和企业应用强，适合中文搜索和政企场景。短板是国际开发者生态较小。
• 智谱GLM：清华系开放权重，中英双语、代码、Agent、工具调用突出。短板是海外生态小，版本差异明显。
• 字节Doubao/Seed：C端应用、语音、视频、内容生成和推荐生态强，适合消费级场景。短板是开放性和研究透明度较弱。
• 腾讯Hunyuan：依托腾讯云/微信/游戏/3D生态，产业落地强，3D内容生成有特色。短板是海外存在感低，社区热度一般。
• MiniMax：长上下文、视频、语音和多模态生成有特色，部分模型开放权重。短板是工具链不如Qwen/DeepSeek。
  

一句话总结

• 综合智能：OpenAI、Claude、Gemini第一梯队；国内DeepSeek、Qwen、Kimi快速追赶。
• 写作：中文场景Kimi、Qwen、ERNIE、Doubao出色；英文/科研写作Claude、GPT、Gemini更强。
• 代码：闭源强模型Claude、OpenAI、Gemini；开放可控模型DeepSeek、Qwen Coder、Kimi、GLM等。
• 多模态：理解型Gemini、GPT、Qwen、Kimi；生成型OpenAI Sora、Google Veo、字节Seedream、MiniMax Hailuo、腾讯Hunyuan 3D。
  

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

Pioneer.

学习了

想个好名字@

学到了

北极熊爱吃鱼

涨知识了

9157305

学习到了

xxw

学到了LLM特点

琉璃脆

这个赶紧得学到

Fidodido

跟不上了，太多太快了

哈哈哈哈hhhhh

这些性能对比结果咋来的呀？

13351890899

赶紧学到

老镡酸菜

大语言模型，确实需要学习

lbxprince

很全面，涨知识了

我也不想学编程

学习学习

jinzhao666

国内外LLM总结学习

翻转的藤壶

终生学习

stacymeowmeow

学到了~

J江米小枣

如何能快速掌握AI的这些技能和应用场景

伶俜6

豁然开朗！能出一期如何能快速掌握AI的这些技能不

小甲鱼的二师兄

哈哈哈哈hhhhh 发表于 2026-5-8 20:38
这些性能对比结果咋来的呀？

目前比较统一的共识哈