收藏必备!2025十大国产大模型深度解析:从入门到实战,程序员必学指南

国产大模型编程能力深度分析报告(2026年5月更新版) 2026年5月国产大模型编程能力报告显示,主流模型迎来重大升级。DeepSeek V4以1.6T参数创性能新高,Qwen3.6-Plus支持原生多模态编程,MiniMax M2.7转向闭源并优化Agent编码,Kimi K2.6成为商业化成熟的主力模型,GLM-5开源并涨价30%。阿里云百炼推出双轨订阅体系,区分团队和个人开发者需求。各模型在参数规模、上下文长度、性能表现和适用场景上各具优势,国产AI编程服务正加速向订阅制转型,成本效益显著提升。 阅读详情

本文盘点了2025年十大国产AI大模型,包括文心一言、智谱清言、豆包等,分析其特点与场景应用。AI大模型正从通用向专业化转变,由"虚"向"实"发展,未来将全面收费。头部企业聚焦文档处理、视频生成、代码编写等专业场景,满足用户需求并实现商业化。这些趋势对程序员学习应用AI大模型具有重要指导意义。

文心一言:国产大模型排头兵

ChatGPT初露峥嵘之时,不少网友曾表示,通用AI大模型跟搜索引擎没区别。

的确,当初AI大模型给人的感觉很像搜索引擎,身为国内用户数量第一的搜索引擎公司,百度自然感受到了压力。于是2023年3月16日,百度正式发布了AI大模型文心一言,领跑国内AI行业。

经过数次迭代,文心大模型的功能愈发丰富,并陆续推出了文心大模型3.5/4.0/4.0 Turbo,以及文心大模型4.0工具版等多个版本。到如今,文心大模型已支持输入文字、图片、网页、PDF等不同模态的信息,可输出文字、图片等多种模态的信息。

(图源:文心一言官网截图)

从文心大模型4.0工具版的命名就能看出,文心大模型正在从“泛用性”向“专用性”迈进,已不再是单纯的“搜索引擎”,而是可以帮助用户提高办公效率的工具。 取得行业头部地位后,文心4.0大模型已收费服务,仅留下文心3.5供用户免费使用。

智谱清言:清华血脉,B/C端同发力

绝大多数我们熟知的AI大模型偏向C端使用场景,拥有清华大学学术“血脉”的智谱清言则是B端与C端并进的一款AI大模型。目前智谱清言加入了AI搜索、AI画图、PPT生成、视频生成、长文档解读、数据分析、视频生成等功能,其首页推荐的功能也以办公场景为主。

然而智谱清言的资源比不了腾讯、百度、阿里巴巴、字节跳动等企业,开发多款大模型的压力不小。同时开拓B端和C端市场,更像是重压之下的突围措施。《中国大模型中标项目监测报告》显示,今年前三季度智普华章中标大项目达到了22个,追上了讯飞星火和百度文心一言,但披露的中标金额仅为2472.3万元。

(图源:智谱清言官网截图)

小雷曾使用智谱清言创作文章、视频、图片,体验都还算不错,可没有一样能够称得上第一。没有什么缺点,又难以找到让人眼前一亮的优点,是智谱清言当前面临的问题。

小雷认为,智谱清言应当集中资源和技术,放弃多线竞争,主攻面向专业场景的B端市场,强化品牌定位。等到B端市场取得一定成果后,再开拓众口难调的C端市场。

豆包:全能、强大、真好用

就小雷的“身边统计学”而言,豆包已经成为了小雷和同事、朋友最常用的AI大模型。字节跳动财大气粗,旗下AI的大模型就有即梦、海绵音乐、星绘等,分别面向视频生成、音乐生成、图片生成等多个领域。仅下载一个豆包,无法体验到字节跳动在AI大模型领域的全部实力。

(图源:豆包官网截图)

不过豆包在文字、绘图等方面的出色表现,足以令其稳居AI大模型第一梯队。尤其是作图方面,豆包加入了绝大多数通用大模型不支持的图片区域重绘、扩图功能,生成图片的清晰度也超过了其他大AI大模型,雷科技目前的许多配图均由豆包AI生成。此外,豆包的各项功能也在朝着专业化场景发展,可帮助用户做PPT、写代码。

难能可贵的是,豆包暂时还没有推出开通会员或充值选项,依然可以免费使用,而且提供丰富的智能体可用,甚至包括礼物挑选、饮食推荐、好评撰写等。

讯飞星火:B端强势,C端起势

科大讯飞是国内B端市场举足轻重的企业,其推出的讯飞星火大模型也以B端场景为主,广泛应用在医疗、教育、工业、科研等诸多领域。10月24日科大讯飞发布的讯飞星火4.0 Turbo,更是号称七大核心能力全面超越GPT-4 Turbo。

面向C端市场,讯飞星火大模型也支持AI搜索、PPT生成、图像生成、内容写作等功能,其提供的智能体更是五花八门,从吃喝玩乐到日常工作再到结婚策划一应俱全。

(图源:讯飞星火官网截图)

总体来说,讯飞星火大模型提供的功能主要依然围绕文字信息,图片生成功能中规中矩,编程倒是亮点,文字工作者可以使用讯飞星火生成诗词、宣传语、小说、视频脚本等信息。B端市场讯飞星火已占据主导地位,或许未来会发力C端,推出更多实用、好用的功能。

有道子曰:专注翻译,赢在专业化

与前面几款加入了专业办公能力的通用大模型不同,有道推出的子曰大模型专注于翻译场景。据有道首席科学家段亦涛介绍,子曰大模型2.0升级了口语对话、教育场景下的知识问答、文字处理三大能力,并且拓展到了更多学科、学段。

专业场景一直是翻译界的难题,因此才会出现商务英语、计算机英语等学科,子曰大模型以翻译功能为核心,可更智能、精准地翻译内容。此外,有道官网显示,在AI大模型的加持下,有道还加入了AI写作、AI PPT、AI口语陪练等功能。

(图源:有道官网截图)

网易有道和百度翻译是小雷最常用的两款翻译软件,但在体验中,偶尔会遇到专业名词翻译不精准的问题。AI大模型可根据口语习惯进行训练,面对一些有歧义、不常用的词语,将能够提高翻译的准确性。

Kimi:文字生成领域的真王者

月之暗面不算大公司,拥有的资源比不了百度、阿里巴巴、腾讯、字节跳动,但其开发的Kimi却创造了奇迹。点点数据公布的11月苹果平台全球AI APP下载量数据显示,Kimi以6%的份额位列第四,另一个进入前五的国产AI应用则是豆包。国内市场,新榜公布的AI产品周榜中,Kimi以760万周访问量位列第一。

严格来说,Kimi的功能不算丰富,主要围绕文字内容和思维导图,甚至没有其他AI大模型标配的文生图功能。但Kimi免费使用的策略、强大的文件解析能力、多语言对话能力等,令其成为了许多文字工作者的首选AI大模型。

(图源:Kimi官网截图)

小雷经常使用Kimi搜索信息、解读文件、检查文章错别字,Kimi的爆文生成器功能更让小雷有了把过去构思的小说内容,通过AI大模型写出来的冲动。

Kimi的爆火证明,AI大模型功能的丰富度并不与用户数量呈正相关,把为数不多的功能打磨好或许更加重要。 近期,月之暗面又推出了视觉思考模型k1,强化了Kimi的数理化基础科学思考能力,而且能够呈现完整的思维步骤,未来或将成为学生们的学习利器。

快手可灵:

让视频大模型不再是期货

Sora发布后,无数网友嘲讽中国互联网科技公司没有创新力,创造不出能够媲美Sora的产品。然而仅仅四个月后,在Sora仍处于PPT状态的情况下,国内短视频平台快手旗下的AI团队就打造出了视频生成大模型可灵。

经过小雷的实际体验,在国内视频生成大模型中,可灵稳居第一梯队,并且是第一名的有力竞争者。在文生视频之外,可灵还加入了图生视频功能,并且可以筛选不希望呈现的内容。

(图源:可灵官网截图)

除了生成视频,可灵还支持文生图和AI试衣功能,其中AI试衣即用户上传衣服和模特,生成模特穿着该衣服的图片。若是需要在网上买衣服,可以考虑使用可灵测试衣服是否合身。接下来,可灵还将上线视频剪辑功能,帮助用户创作视频。

视频生成大模型是否成熟,关乎AI大模型能否理解真实世界,重要性可能比其他通用大模型更高。 可灵、即梦、Vidu等视频大模型的出现,让我们看到了AI理解世界和帮助我们挥洒创意的可能。

华为盘古:为B端专业场景而生

讯飞星火、智谱清言等大模型,虽以B端为主要业务方向,但也提供大量功能供C端用户使用,华为开发的盘古大模型则完全面向B端,应用范围正如其名,涵盖交通、工业、建筑、媒体、气象、医药等多个领域,堪称包罗万象。

盘古大模型支持十亿级到万亿级参数的不同规模大模型,能够帮助企业推理各类复杂的任务。尽管盘古大模型并非面向C端的产品,但其带来的效率提升,能够影响到我们生活的方方面面。

(图源:华为官网截图)

通用大模型容易被数据污染,加上其黑盒训练模式,日常使用时部分查询到的数据可能还需要校对。专用大模型,尤其是面向工业领域的产品,可避免数据污染。盘古大模型的名气或许不如很多大语言模型,但价值毋庸置疑。

通义千问:低调的扫地僧

作为与字节跳动、百度、腾讯并列的互联网巨头,阿里巴巴推出的AI大模型通义千问似乎有些低调,唯有专用于写代码的通义灵码,小雷曾看到过营销广告,并推荐给程序员朋友使用。

尽管名声不显,但通义千问却十分好用,其支持的功能与其他产品相差不多,提供生活、工作、绘图、职场相关诸多智能体可用,而且还支持扩图功能。需要注意的是,通义灵码可以付费解锁高级功能,通义千问则免费服务。

(图源:通义官网截图)

现阶段通义千问名声不显,毕竟其存在价值更多是服务于阿里云智能业务——AI算力需求的爆发式增长,是阿里必须抓住的机会,正因为此阿里也投资了大半个中国AI大模型创业生态。

腾讯元宝:产品刚起步,

彰显巨头意志

与前面几款大模型相比,腾讯元宝的功能特性其实没太大区别,但其提供的智能体却相对较少,整个界面看上去也略显简陋。值得一提的是,腾讯元宝提供的智能体,主要以影视作品中人物为原型,包括李承乾、范闲、海棠朵朵等,支持聊天对话功能,继承了腾讯擅长的社交基因。

(图源:腾讯元宝截图)

另外,腾讯元宝还加入了最新的混元文生视频大模型,可以根据用户描述生成视频。小雷之前体验了该大模型,目前与可灵、即梦、Vidu等产品差距明显。

对于腾讯而言,大模型暂时落后不是大问题。拥有雄厚财力的腾讯,完全可以发挥自己的场景优势,或者收购其他AI公司以壮大实力。 参考新能源汽车行业的发展历程,未来数年内国内必然会有大量AI公司倒闭,其中不乏拥有一定实力的企业和技术人员,腾讯通过收购,就能快速提升麾下AI团队的实力。

总结:大模型由虚向实,

全面收费成必然

国内AI行业起步期,我们所能接触到的相关应用,主要为聊天解闷,部分产品还打出了“电子伴侣”口号。这是因为当时国内AI企业技术实力不足,且对于行业的发展方向没有明确认知。经过长时间的探索,AI企业逐渐找到了正确方向。

从这些头部企业的动作来看,AI大模型的主要发展方向就是由虚向实,既不是“聊天机器人”,也不是“搜索引擎替代品”,而是能够分析和解读文档、图片、视频、音频等模态文件,并输出我们所需模态信息的智能体。

头部企业还在打造专业化使用场景,如帮助用户生成PPT、制作视频和音频、编写代码等等。若无专业智能体,仅依靠原有的问答、搜索等功能,难以将因好奇和兴趣体验AI大模型的用户转化成付费用户。

(图源:豆包AI)

尽管现阶段可免费使用的AI大模型不少,但付费恐怕已被头部企业提上了日程,上述十款AI大模型中,文心一言、智谱清言、有道子曰、可灵等,均已提供付费服务,其中文心大模型提供网页端付费版和全端付费版可选。其他AI大模型暂时处于内测或公测状态,正式版很可能也会要求用户付费。

小雷没有列出的AI大模型中,面向专业场景的产品如即梦、百应、WPS AI等,都需要付费使用。AI大模型的训练和推理需要耗费大量成本,无法永远免费为用户提供服务,付费使用迟早会到来,无非是早一天晚一天罢了。

总的来说,一年多时间的探索下,国内AI企业基本明确了发展方向,将持续布局专业使用场景。我们接触较多的大语言模型,也将融入更多功能,最终被打造成万能大模型。AI大模型越来越好用的同时,能够免费提供给我们使用的功能只会越来越少,付费使用的时代即将到来。

如何学习大模型 AI ?

由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人,只能说是:

“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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在这里插入图片描述

第一阶段(10天):初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。

  • 大模型 AI 能干什么?
  • 大模型是怎样获得「智能」的?
  • 用好 AI 的核心心法
  • 大模型应用业务架构
  • 大模型应用技术架构
  • 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
  • 提示工程的意义和核心思想
  • Prompt 典型构成
  • 指令调优方法论
  • 思维链和思维树
  • Prompt 攻击和防范
  • …

第二阶段(30天):高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。

  • 为什么要做 RAG
  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示(Embeddings)
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 RAG
  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
  • 向量模型本地部署
  • …

第三阶段(30天):模型训练

恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。

到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?

  • 为什么要做 RAG
  • 什么是模型
  • 什么是模型训练
  • 求解器 & 损失函数简介
  • 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
  • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
  • Transformer结构简介
  • 轻量化微调
  • 实验数据集的构建
  • …

第四阶段(20天):商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。

  • 硬件选型
  • 带你了解全球大模型
  • 使用国产大模型服务
  • 搭建 OpenAI 代理
  • 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
  • 在本地计算机运行大模型
  • 大模型的私有化部署
  • 基于 vLLM 部署大模型
  • 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
  • 部署一套开源 LLM 项目
  • 内容安全
  • 互联网信息服务算法备案
  • …

学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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