四大国产大模型硬核实测：DeepSeek、通义、Kimi、智谱到底谁更强？-驱动人生

国产大模型到底哪家强？这个问题没有标准答案，因为不同模型在不同任务上表现差异很大。本文选取DeepSeek、通义千问、Kimi、智谱GLM四大厂商的代表模型，通过五类任务实测对比，帮你找到最适合自己场景的国产大模型。所有测试均通过160 AI Router（airouter.160.com）的游乐场完成，一个平台测四款模型，省去了来回切换的麻烦。

四大国产大模型硬核实测：DeepSeek、通义、Kimi、智谱到底谁更强？

一、测试设计：五类任务，四款模型

本次测试选取四款中端价位模型，能力定位接近，便于公平对比：

模型	model参数	厂商	输入(积分/千token)	输出(积分/千token)
DeepSeek V4.1 Flash	deepseek-v4.1-flash	DeepSeek	240	960
通义千问 Plus	qwen-plus	阿里巴巴	96	240
Kimi K2.5	kimi-k2.5	月之暗面	480	2520
智谱 GLM-5	glm-5	智谱AI	480	2160

五类测试任务分别为：文案写作、代码生成、逻辑推理、长文本摘要、多轮对话。每类任务使用相同的prompt，评估输出质量和响应速度。

二、文案写作能力对比

测试prompt：「请为一款主打'便携'的蓝牙耳机写一段小红书种草文案，200字左右，要有emoji和话题标签。」

模型	文案风格	emoji使用	话题标签	综合评分(满分5)
DeepSeek	网感强，情绪到位	丰富自然	有，5个	4.5
通义千问	规范工整，稍正式	适中	有，3个	3.5
Kimi	细腻走心，代入感强	丰富	有，5个	4.5
智谱GLM	结构清晰，偏产品文案	较少	有，4个	4.0

结论：文案创作场景，DeepSeek和Kimi表现最好，网感强、情绪表达自然。通义千问偏正式，适合需要克制语气的品牌文案。

文案写作能力对比

三、代码生成能力对比

测试prompt：「用Python实现一个函数，输入一个列表，返回其中出现频率最高的前3个元素及其次数。要求处理空列表和并列情况。」

模型	代码正确性	边界处理	代码风格	综合评分(满分5)
DeepSeek	正确	处理了空列表和并列	简洁，含类型标注	5.0
通义千问	正确	处理了空列表	规范，含注释	4.0
Kimi	正确	处理了空列表和并列	清晰，附测试用例	4.5
智谱GLM	正确	处理了空列表和并列	工程化风格，含docstring	4.5

结论：代码生成场景，DeepSeek表现最佳，代码简洁且边界处理完整。智谱GLM的工程化风格也让人印象深刻，docstring和类型标注都很规范。Kimi额外提供了测试用例，适合需要快速验证的场景。

四、逻辑推理能力对比

测试prompt：「一个房间里有3个开关，分别控制隔壁房间的3盏灯。你只能去隔壁房间一次。如何确定每个开关对应哪盏灯？」

模型	推理正确性	推理过程	表达清晰度	综合评分(满分5)
DeepSeek	正确	分步骤推导，逻辑严密	非常清晰	5.0
通义千问	正确	推导过程略简略	清晰	4.0
Kimi	正确	详细推导，含排除法	清晰	4.5
智谱GLM	正确	推导完整，有总结	清晰	4.5

结论：逻辑推理是DeepSeek的强项，分步推导清晰严密。四款模型都能给出正确答案，但DeepSeek的推理过程最令人信服。

逻辑推理能力对比

五、长文本摘要能力对比

测试prompt：输入一段约3000字的文章（关于2025年中国新能源汽车市场分析），要求「用300字以内总结核心观点，分条列出。」

模型	要点覆盖率	字数控制	结构清晰度	综合评分(满分5)
DeepSeek	覆盖主要观点	280字，达标	分条清晰	4.0
通义千问	覆盖大部分观点	310字，略超	分条清晰	3.5
Kimi	覆盖全面，含细节	295字，达标	分条，带小标题	5.0
智谱GLM	覆盖主要观点	270字，达标	分条清晰	4.0

结论：长文本摘要是Kimi的绝对优势。要点覆盖最全面，结构最清晰，字数控制也最精准。如果你的应用涉及大量长文本处理，Kimi是首选。

六、多轮对话能力对比

测试方式：连续5轮对话，包含上下文引用、角色切换和追问修正。

模型	上下文记忆	追问修正能力	对话自然度	综合评分(满分5)
DeepSeek	5轮内无遗忘	能根据修正调整	自然流畅	4.5
通义千问	5轮内无遗忘	能根据修正调整	自然，语气友好	4.5
Kimi	5轮内无遗忘	能根据修正调整	自然，细节丰富	4.5
智谱GLM	5轮内无遗忘	能根据修正调整	自然，偏理性	4.0

结论：四款模型在5轮以内的多轮对话中表现接近，都能正确记忆上下文并响应修正。通义千问的语气最友好，适合客服类场景。

七、成本对比：同样的任务花多少钱？

把五类任务的输入输出token量统计后，对比各模型的单次任务成本：

任务	DeepSeek(积分)	通义千问(积分)	Kimi(积分)	智谱GLM(积分)
文案写作	~120	~34	~300	~264
代码生成	~360	~120	~520	~480
逻辑推理	~180	~50	~400	~360
长文摘要	~960	~300	~1980	~1740
多轮对话	~600	~170	~1280	~1140
五项合计	~2220	~674	~4480	~3984

通义千问Plus在成本上有压倒性优势——五项任务总花费仅为Kimi的15%。如果任务对模型能力要求不是特别高，通义千问Plus的性价比无可匹敌。

八、如何自己动手测？

以上测试全部通过160 AI Router的游乐场完成，你也可以用相同方式对比测试。操作步骤如下：

1. 打开160 AI Router官网，点击右上角「控制台」，扫码登录后进入。

点击控制台

2. 在控制台左侧导航「聊天」下点击「游乐场」。

3. 在输入框中输入你的测试prompt。

开启游乐场对话

4. 在左下角下拉框中选择第一个模型（如deepseek-v4.1-flash），发送。

5. 记录输出结果后，点击「清空聊天历史」。

$切换模型$

6. 切换下拉框选择下一个模型（如qwen-plus），输入相同prompt。

7. 重复以上步骤，对比四款模型的输出。

进阶：用代码批量测试

1. 在左侧导航「常规」下点击「API 密钥」，创建密钥。

2. 用OpenAI兼容SDK，循环调用四款模型。

3. 在「使用日志」中查看每款模型的精确token消耗和费用。

4. 在「数据看板」中查看各模型调用详情。

查看各模型调用详情

九、总结与场景推荐

场景	首选模型	理由
代码生成与编程	DeepSeek V4.1 Flash	代码质量最高，边界处理完整
文案与内容创作	Kimi K2.5	文笔细腻，网感强，细节丰富
长文本处理与摘要	Kimi K2.5	长文本理解能力突出，摘要最全面
逻辑推理与分析	DeepSeek V4.1 Flash	推理过程最严密，分步清晰
客服对话与高频问答	通义千问 Plus	语气友好，成本极低，适合大规模部署
智能体与工具调用	智谱 GLM-5	工具调用能力强，工程化风格好

没有“万能”的模型，只有“最合适”的模型。160 AI Router的价值在于：你不需要在四个平台分别注册测试，一个游乐场就能横向对比，一个密钥就能随时切换。建议先用游乐场用你的实际业务prompt测一轮，再根据效果和成本做最终选择。

常见问题

Q：为什么测试选这几款模型而不是旗舰款？

A：本文选择的是中端价位模型，在能力和成本之间取得平衡，更适合大多数实际应用场景。如果你想测试旗舰模型，可以在游乐场中选择deepseek-v4-pro、kimi-k3、glm-5.2等。

Q：游乐场测试消耗积分吗？

A：消耗。游乐场的调用与API调用一样按量计费。但通义千问Plus等模型价格很低，测试几轮的花费几乎可以忽略。建议先用低价模型测试prompt，确认后再用高价模型跑完整流程。

Q：怎么查看每款模型的详细参数和能力标签？

A：在「模型广场」页面，每款模型都有「详情」按钮，点击后可查看模型的能力标签（推理、工具调用、多模态等）、上下文长度和计费方式等详细信息。

进入模型广场查看模型详细参数