国产模型已经不是「能用」，而是「怎么配」
2025–2026，国产大模型在 推理、编码、长文本、价格 上全面进入可选第一梯队。个人开发者与中小团队，完全可以「主国产 + 必要时切海外」。
| 厂商/产品线 | 常见印象标签 |
|---|---|
| DeepSeek | 推理/编码性价比、API 友好 |
| 通义千问 Qwen | 云上全家桶、开源型号丰富 |
| 豆包 | 产品入口广、消费级体验 |
| Kimi | 长文本、资料阅读 |
| 智谱 GLM | 学术与开放生态、Agent 工具 |
DeepSeek：性价比与编码「搅局者」
适合：要强推理/编码、控成本、API 集成的团队。
注意：企业采购与 SLA、内容合规策略需单独确认；不要只看 Arena 分数，用你们仓库实测。
通义千问：开源 + 云上「基建型」
适合：已上阿里云、要开源可部署型号、要多尺寸（端侧到旗舰）的团队。
注意：同名不同尺寸差异巨大，选型时写清 具体型号，避免「千问」一词糊弄评测。
豆包：入口与产品化
适合：运营/内容/轻应用、要快速嵌入字节系产品能力的场景。
注意：偏产品能力与消费场景；硬核仓库 Agent 请另测编码专项模型。
Kimi：长文档阅读「专科」
适合：合同、标书、论文、一堆 PDF 的阅读摘要与对比。
注意：超长上下文不等于永远更准；关键信息应用引用与校验流程兜底。
智谱 GLM：开放与 Agent 工具向
适合：要开放接口、Agent、与 CodeGeeX 等工具链协同的研发。
注意：版本迭代快，锁定评测日期与型号再写进技术决策文档。
实用组合（国内向）
日常编码 API → DeepSeek / Qwen 编码向型号
长文档纪要 → Kimi 或长上下文旗舰
面向消费者的对话产品 → 豆包等产品化通道
私有化 / 开源 → Qwen / GLM 开源型号
编程客户端（灵码、TRAE、Cursor 等）里，把「对话模型」和「补全模型」分开配，往往比死磕一个旗舰更香。
采购与合规提醒
- 分清 API 数据是否用于训练、是否可签企业协议
- 日志与密钥进现有密钥管理系统
- 对客内容增加敏感词与人工抽检
结语
国产大模型选型看 型号而非品牌口号。先用 20 道真实题（10 编码 + 5 长文 + 5 工具调用）盲测，再谈价格。工具侧继续用 MCP 解耦，目录见 AgentHub。