沪深策略联盟 80个国产大模型混战，2026年普通人该怎么选？

如果你还在纠结哪个国产大模型最强，那可能已经走偏了。真正拉开差距的，不是模型本身，而是你怎么用它、用在哪儿。

模型层已是红海，拼的是成本和生态

DeepSeek把百万token成本压到3毛钱，OpenAI和谷歌被迫跟进降价。到今天，调用GPT-5和头部国产模型的成本差异已经微乎其微。训练一个顶级模型需要5亿美元以上，能持续烧钱的玩家全球不超过5家——国内真正还在稳定迭代的，也就通义千问、文心一言、GLM等少数几个。

这意味着什么？如果你只是写周报、做翻译、查资料，随便抓一个头部开源模型都够用。别再花时间看评测对比了，那5%的差距在实际使用中根本感觉不到。

三类模型

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第一类：基础设施层——OpenAI的GPT-5、Google的Gemini 3、DeepSeek V4，还有国内的几个头部。通用能力强，但差异化极小。适合日常通用场景，选谁不重要，重要的是“有得用”。

第二类：垂直特化层——专门干某类任务的模型：Claude 4写代码、Med-PaLM 3看医疗影像、Midjourney V7做设计。它们参数不一定大，但在特定场景比通用模型好用十倍。

第三类：工作流绑定层——这是2026年最重要的趋势。钉钉AI助理背后是通义千问，但深度集成了你的组织架构和审批流；飞书智能伙伴打通了多维表格；GitHub Copilot Enterprise接入了你的私有代码库。在这个层面，生态位比模型能力重要十倍——一个中等水平但深度绑定你工作流的模型，远强于一个最强但孤立的模型。

选模型不再是比参数，是选站位

对开发者：如果AI生成代码占比不到30%，优化提示词可能比换模型见效更快。试试Cursor的“全自动”模式，让模型理解你的项目上下文。

对企业决策者：先问数据能不能上云？不能就只剩私有化部署这条路。再问我们要对接飞书、钉钉还是企微？选那个生态里原生支持最好的AI工具。

对个人用户：任何国产大模型都够用。那些横评可以放下了——不是你不需要对比，是你已经不需要通过对比来找安全感了。

2026年，模型能力已经满溢。80个模型的战争，本质是资本和算力的消耗战。而你作为使用者，真正的战场在于：能不能把这些“水电煤”浇筑成你工作流里的地基。把省下来的时间花在积累领域知识、搭建自动化流程上——那才是别人抄不走的护城河。

发布于：湖南省

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