模型对比
GPT / Claude / DeepSeek / Gemini / GLM / 千问 / 豆包 —— 一次讲清楚各模型家族的特点、价格和适用场景。
2026 年的 AI 模型市场已经不是"选哪家"的问题，而是"怎么组合"的问题。各家模型的能力差距在缩小，但差异化越来越明显——有的擅长 coding，有的擅长推理，有的单纯就是便宜。
这篇文章帮你把主流模型过一遍，给出我的真实使用感受和选型建议。
一图速览
| 系列 | 提供方 | 最佳场景 | 价格等级 | 主要获取方式 |
|---|---|---|---|---|
| GPT | OpenAI | 综合最强、Codex 编程 | $$$ | ChatGPT / API |
| Claude | Anthropic | 代码/文本理解、Claude Code | $$$ | claude.ai / API |
| DeepSeek | 深度求索 | 日常编程、成本敏感 | $ | API / 开源部署 |
| Gemini | 前端开发、多模态、大上下文 | $$ | AI Studio / API | |
| GLM | 智谱 AI | 国内 Claude Code 搭配 | $$ | API |
| Qwen | 阿里 | 开源部署、阿里云生态 | $ | API / 开源部署 |
| Doubao | 字节 | 轻量任务、语音 | $ | App / API |
| 其他 | 多家 | 特定场景 | $~$$$ | 见各平台 |
价格等级：$ = 极低（百万 token < 5 元），$$ = 中等（5-20 元），$$$ = 高（> 20 元或订阅 $20+/月）
模型深度解析
GPT（OpenAI）— 综合最强，但也是最贵的
GPT 系列仍然是目前综合能力最全面的模型家族。从 GPT-4o 到 o1/o3 推理系列，再到最新的 GPT-5.x 系列，OpenAI 在每个能力维度上都保持着一线水平。
它好在哪： GPT-5.5 的 Codex 是目前体验最好的 AI 编程环境之一。结合 Deep Research 功能，它不只是写代码的工具，还能做竞品调研、架构规划、甚至帮你写商业计划书。如果你只买一个订阅，ChatGPT Plus（$20/月）是门槛最低的全能方案。
它不好的地方： 贵。API 价格在一线模型里算最高梯队。而且部分高级功能（GPT-5.5 Pro、足够的 Codex 额度）要 $100-200/月的 Pro 订阅才能畅快用。
我的建议： 如果你做复杂项目、需要 Agent 自主工作，GPT-5.5 Pro 确实强。但日常写代码，Plus 加 Codex 就够。我自己的策略是——DeepSeek V4 写日常代码，GPT-5.5 做架构和调研。详见我的 GPT-5.5 Pro 购买建议。
Claude（Anthropic）— 代码理解和文本能力的天花板
Claude 系列在代码理解和长文本处理上有独特优势。Opus 模型在复杂推理和代码生成上的表现一直是一流水准，Sonnet 则是"性价比最高的 coding 模型"的常客。
它好在哪： Claude Code 是目前最强的 AI 编程 CLI 工具之一，配合 Opus 4.6 或 Sonnet 4.6，在处理复杂代码库、跨文件重构、理解遗留代码方面表现极其出色。Claude 的 200K 上下文窗口用得很实在——你真的能把整个项目塞进去分析。
它不好的地方： Opus 的 API 价格很高。官方订阅（$20/月）有使用额度限制，重度用户容易触发限流。国内直连需要代理。
我的建议： 如果你做 AI 编程而且能接受海外支付，Claude Pro + Sonnet 是当前编程体验最好的组合之一。重度用户可以考虑 API 直连或搭配中转站。国内用户可以用 GLM 替代——后面会讲到。
DeepSeek（深度求索）— 性价比之王，我的日常主力
DeepSeek V4 系列把大模型的使用成本拉到了一个新低。V4 Flash 的缓存命中价格低到 0.02 元/百万 Token，这在两年前是不可想象的。
它好在哪： V4 Flash 用来做日常编程辅助、内容生成、翻译润色，体验已经很好了。V4 Pro 在复杂推理上也不虚一线模型。关键是——便宜到可以随便用，不用心疼额度。我日常开十几个对话窗口，月底一看也就几十块钱。
它不好的地方： V4 Pro 的高阶推理比 GPT-5.5 或 Opus 还是差一点。Agent 能力（自主规划、多步执行）不如 Claude 和 GPT。在高强度复杂项目上能感觉到差距。
我的建议： 如果你只能选一个模型，DeepSeek V4 Flash 应该是你的默认选项。 它能覆盖 80% 的日常需求，成本几乎可以忽略。把省下来的预算留给偶尔需要强模型的重度任务。V4 Pro 在 2.5 折优惠期间（截至 2026-05-31）很值得用。
缓存策略是 DeepSeek 的隐藏优势——高频重复上下文的场景（RAG、代码库分析），缓存命中时价格只有正常的 1/50。详见 AI 成本页面。
Gemini（Google）— 前端能力和大上下文被低估了
Gemini 系列是 Google 的全力之作，2M Token 的上下文窗口是所有模型里最大的。
它好在哪： 前端页面开发是 Gemini 的隐藏强项。用 Gemini 3 Pro 写 UI 组件、做视觉探索，效果出乎意料地好。2M 上下文意味着你可以把整个项目文档甚至一本书都塞进去。多模态能力也很强，图片和视频理解是原生支持的。
它不好的地方： 编程 Agent 能力不如 Claude Code 和 Codex。中文社区的讨论度和生态不如 GPT 和 DeepSeek。Google 的产品策略变化频繁，API 稳定性偶尔让人担心。
我的建议： 如果你做前端开发、需要大上下文分析，或者用 Google 云生态，Gemini 值得认真考虑。它在中文圈的声量不如实际能力——不要因为它"讨论的人少"就忽视它。
GLM（智谱 AI）— 国内用户 Claude Code 的最佳替代
GLM-5.1 是智谱的最新旗舰，也是目前国产模型里和 Claude Code 兼容性最好的。
它好在哪： 配合 CC Switch（一个让你自由切换模型后端的工具），你可以在 Claude Code CLI 里用 GLM-5.1 替代 Claude 模型。国内网络直连，不需要代理。对于被代理和海外支付困扰的国内开发者来说，这是最现实的方案。
它不好的地方： 综合能力相比 GPT-5.5 和 Claude Opus 还有差距。API 价格不算最低（输入 6 元/百万 Token，输出 24 元/百万 Token）。如果你没有代理需求，同等价位 DeepSeek 的性价比更高。
我的建议： 国内开发者如果一定要用 Claude Code，GLM-5.1 + CC Switch 是目前最稳定的方案。不需要 Claude Code 的话，DeepSeek 是更省钱的选择。详见 CC Switch 配置指南。
Qwen（阿里通义千问）— 开源生态的王牌
Qwen 系列是阿里云的大模型产品，Qwen-Max、Qwen-Plus、Qwen-Turbo 覆盖了从旗舰到轻量的全档位。但 Qwen 的真正特色不在 API，在开源。
它好在哪： Qwen 的开源模型系列是社区生态最好的国产模型之一。你可以本地部署、微调、蒸馏，完全掌控。很多第三方的应用和工具都基于 Qwen 做二次开发。API 价格也较低，阿里云百炼平台集成方便。
它不好的地方： API 版本的综合能力比 DeepSeek V4 Pro 稍弱，价格优势也不明显。如果你不自己做开源部署，用 API 的话 DeepSeek 或者 GLM 可能是更好的选择。
我的建议： Qwen 的最优使用场景是"你需要一个能自己部署的模型"。如果你做 To B 项目、有数据合规要求、或者想自己 finetune 一个专用模型，Qwen 是首选。纯 API 用户，DeepSeek 更香。
Doubao（字节豆包）— 国内用户量大，极致低价
豆包大模型的特点是——低价格 + 快响应 + 庞大的国内用户基础。豆包 App 在国内 AI 助手的日活排名一直靠前。
它好在哪： 价格极低，响应速度快。豆包的语音输入和翻译体验在国内做得很好。如果你做一个面向国内消费者的 AI 产品，用豆包做底层模型可以大幅降低成本。
它不好的地方： 复杂任务能力有限。在多步推理、代码生成、深度分析方面，和 DeepSeek V4 Pro、GPT 有明显差距。不适合做高要求的编程助手。
我的建议： 豆包是"够用就好"场景的好选择。做语音产品、简单客服、内容分类等轻量任务，豆包的性价比极高。做编程和深度分析，往上选 DeepSeek 或 GPT。
其他值得关注的模型
Kimi（月之暗面）： 超长上下文（号称能处理百万字）是它的招牌。适合分析大文档、做合同审查、阅读长篇小说稿。K2.6 版本表现不错，但日常编程能力一般。
Mistral： 法国团队，以小模型高效著称。如果你的产品需要在端侧运行、或者在欧洲做合规项目，Mistral 值得关注。
Llama（Meta）： 开源社区生态最丰富的模型。如果你要做自部署、学术研究、或者需要完整的工具链支持，Llama 是首选。但需要一定的基础设施能力。
Yi（零一万物）： 李开复创办的 01.AI 推出的开源模型。国内开源选项里，能力和 Qwen 各有千秋。
我该怎么选 — 按场景决策
我不建议看了一堆模型介绍就犯选择困难。按你的实际场景来：
场景一：AI 编程 & 写代码
- 主力工具首选： GPT-5.5（Codex）或 Claude Sonnet/Opus（Claude Code）
- 次选（国内网络）： GLM-5.1 + CC Switch 搭配 Claude Code
- 省钱方案： DeepSeek V4 Flash + 任何支持 OpenAI 格式的编程工具
- 我的推荐： 预算够直接上 Claude Pro 或 ChatGPT Plus。预算有限就 DeepSeek V4 Flash，覆盖日常编程完全够用。
场景二：内容创作 & 写作
- 长文/专业写作： Claude Sonnet/Opus（文本理解和组织能力最强）
- 营销文案/SEO： GPT-5.5（创意发散能力好）
- 日常润色/改写： DeepSeek V4 Flash（够用且便宜）
场景三：深度研究 & 分析
- 首选： GPT-5.5 Pro + Deep Research（能自主查资料、生成报告）
- 替代方案： Kimi（超长上下文，适合啃文档）
- 省钱方案： DeepSeek V4 Pro（推理能力强，价格低很多）
场景四：多模态 & 前端
- 首选： Gemini 3 Pro（原生多模态，前端能力强）
- 次选： GPT-5.5（多模态支持好）
场景五：成本优先
- 极致省钱： DeepSeek V4 Flash（缓存命中价 0.02 元/百万 Token）
- 国内轻量： Doubao（价格低、速度快）
- 开源自部署： Qwen 或 Llama（无调用成本，但需要服务器）
价格速览
以下为 API 调用模式下的参考价格（每百万 Token）：
| 模型 | 价格等级 | 参考输入价 | 典型月费 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Flash | $ | ¥1（缓存命中 ¥0.02） | 几十元 |
| DeepSeek V4 Pro | $ | ¥3（折后） | 几百元 |
| Doubao | $ | < ¥5 | 几十元 |
| Qwen | $ | ¥1-5 | 几十到几百元 |
| GLM-5.1 | $$ | ¥6 | 几百元 |
| Gemini 3 Flash | $$ | ~$0.5 | ~$20 |
| Gemini 3 Pro | $$ | ~$4 | ~$50-100 |
| Claude Sonnet 4.6 | $$$ | $3 | $20-100 |
| GPT-5.5 | $$$ | $5-10 | $20-200+ |
价格不是唯一的成本
订阅 vs API vs 中转站各有优劣。API 灵活按量，订阅上限低但体验好。中转站看似便宜，但缓存几乎不可用，重度使用实际成本高于官方。详见 中转站价格体系拆解。
我的组合推荐
以下是我自己用的方案，供参考：
- 默认模型： DeepSeek V4 Flash — 日常 80% 的任务，便宜到不用想
- 复杂任务： Claude Sonnet 4.6（API 直连）或 GPT-5.5 — 架构设计、深度分析
- 编程助手： Claude Code + Sonnet — 大项目用，值得花钱
- 轻量任务： DeepSeek V4 Flash — 翻译、润色、简单问答
核心原则
不要把鸡蛋放在一个篮子里。多个模型轮流用，比押注一个模型更划算、更可靠。DeepSeek 做主力省钱，GPT/Claude 做攻坚保质量。
下一步
- AI 模型与 API 成本 — 详细的定价数据和月费估算
- GPT-5.5 Pro 到底值不值得买 — 我的深度购买建议
- CC Switch — 一个工具切换多个模型，实测好用
- AI 编程工具推荐 — 编程场景的完整选型指南
- API 中转站怎么选 — 如果不想用官方 API，怎么挑靠谱的中转站