上周把市面上能叫得出名字的模型都跑了一遍。起因是项目里需要做模型选型，之前每个平台单独注册、单独配APIkey，来回切换太低效了。后来发现一个AI模型聚合平台——库拉（c.kulaai.cn），主流模型集中在一个界面里做横向对比，省了不少折腾。正好四月AI圈动作密集，把实测结果整理出来分享。
先说一个背景数据：Token经济学变天了
2024年各厂商集体打价格战，token以厘计价。到2026年画风突变——算力需求暴涨，OpenAI带头涨价，国内厂商也在跟进。
但有个反直觉的现象：中国AI大模型的周调用量已经达到4.69万亿token，连续两周超越美国。字节的豆包大模型日均调用量突破100万亿tokens。量在涨、价在涨，说明什么？AI已经从"尝鲜"进入"刚需"阶段了。
高频调用场景下，token成本直接影响技术方案。这也是我这次横评重点关注的维度之一。
海外六款：闭源头部的分化越来越明显
GPT-5.4依然是综合完成度最高的选择。function calling的生态成熟度遥遥领先，多轮对话的稳定性在12款里排第一。代码生成的输出质量很稳定，不会出现上下文拉长后质量断崖的情况。问题是四月OpenAI高管密集离职，公司层面的不确定性在上升。
GPT-5.4 mini刚出不久，定位轻量快省。实测下来，简单代码补全和文本摘要场景的响应速度确实快一截，token消耗也低不少。但复杂推理和长上下文处理跟满血版差距明显。适合高频轻量任务当主力，重活别指望它。
Gemini 3.1 Pro这次横评拉开差距最明显的模型。200万token上下文窗口，我拿一个50万字的技术文档做架构分析，输出完整度比其他模型高一个量级。多模态在图文混合理解和视频帧分析上依然是行业最优。
Gemini 3 Pro前代产品，多模态底子还在，但上下文和中文理解已经被3.1拉开。能用3.1就不要回头。
Claude 4.6（Opus） 长文档分析和学术写作场景里表现最稳。编程能力快速追赶，Code Arena评测拿到47.9分。安全对齐做得扎实，企业级场景天然适配。短板是多模态偏弱，创意场景偶尔过于保守。
Llama 4（Meta） 开源海外代表。社区生态活跃，本地部署方案最多。适合数据安全有硬性要求、需要私有化部署的场景。性能跟闭源头部有差距，但成本可控性最强。
国产六款：卷出新高度，开源生态越来越能打
DeepSeek V3国产性价比之王。代码生成和数学推理已经能和GPT-5系列正面刚。V4确认四月下旬发布，万亿参数加Agent能力，重点押编程场景。已经开始灰度测试，等正式上线后第一时间跑API实测。
Qwen 3（通义千问） 国内开源生态里最活跃的项目之一。阿里云生态用户接入最顺滑，本地部署方案也最完善。Qwen 3.5在社区本地模型榜单上排名靠前。
Kimi K2.5（Moonshot） 长文本处理是核心卖点，200万字级上下文在国内模型里第一梯队。适合做超长文档摘要和多文档交叉分析。
Seed 2.0（豆包） 今年初亮相LMArena就冲进全球前十，国产综合第一。字节在多模态和Agent方向投入很猛，后续迭代值得关注。背靠火山引擎的算力资源，量级优势明显。
GLM-5.1（智谱） 4月8日刚发布，编程能力专项评测拿到45.3分。长时任务和工程能力有明显提升，已经全面开源。做代码相关的工作，GLM-5.1现在的竞争力很强。
文心4.5百度在中文语义理解上的积累依然深厚。对话自然度和中文表达准确性在国内模型里靠前，适合中文内容创作和问答场景。
Gemini 3 Pro国内落地：开发者关心的三个问题
稳定性：通过聚合平台使用比直接调API靠谱不少。延迟控制在可接受范围，偶尔有波动但不影响日常开发。
上下文能力：200万token的优势在处理超长文档时非常突出。如果你的工作涉及大篇幅技术文档分析或者多媒体内容处理，Gemini目前在国内模型里没有完全对标的选择。
多模态：图文混合理解、代码截图转代码、视频帧分析，这几个场景Gemini依然是行业最优。国内模型在多模态这块正在追赶，但暂时还有差距。
选型框架：三个维度就够了
场景适配度决定上限。写代码看编程能力，做内容看写作质量，别用通用排名替代自己的实际测试。
成本可控性决定能不能长期用。高频调用场景下，DeepSeek和Qwen的token单价优势明显。GPT-5.4满血版调用成本不低。Gemini和Claude各有各的贵法。
接入便捷度决定你会不会真的用起来。每家单独注册、单独付费、单独配置，光管理成本就够劝退一批人。
实际使用中最烦的不是选模型，是管理多个平台。同一个prompt丢给不同模型看输出差异，比开N个窗口轮着切高效太多。
趋势判断：两个可以下注的方向
Agent化。光会对话的模型天花板到了，能调工具、能拆解任务、能自主执行才是核心竞争力。DeepSeek V4和各厂商都在往这个方向重仓。
端侧部署。数据安全合规推动更多团队把推理放到本地。轻量化模型的市场空间在扩大，Qwen 3.5和Gemma系列在本地模型社区的热度持续上升。
写在最后
2026年的AI模型市场，开源在追、闭源在分化、国产在突围。对开发者来说，这是选择最多、迭代最快的时代。
别被排名和参数表迷惑，拿自己的实际场景去跑一遍，比看十篇评测文章都管用。
