
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
展开剩余59%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。
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