国产主流AI大模型详细介绍

覆盖：字节Seed（豆包）、阿里通义Qwen、深度求索DeepSeek、智谱GLM、百度文心、Kimi月之暗面、上海AI实验室InternLM浦语、百川；区分闭源商用、开源基座，包含架构、核心能力、开源协议、优势短板、典型业务场景。

1、字节跳动 Seed（豆包大模型）

产品：豆包App、TRAE IDE；对外API：火山引擎火山方舟

• 架构：自研BLM架构；旗舰Seed‑2.1系列为闭源MoE；开源只有Seed‑OSS‑36B稠密基座（Apache‑2.0可商用）
• 版本

1. Seed‑2.1‑Pro（闭源旗舰）：256K上下文，深度思考、多模态图文、Agent工具调用；数学、代码、复杂长链路推理；面向企业复杂业务、科研推理。
2. Seed‑2.1‑Lite/Turbo：均衡版，通用对话、文档处理、中等复杂度Agent，企业业务主力。
3. Seed‑2.1‑Mini：轻量高吞吐，客服问答、高并发场景。
4. Seed‑2.1‑Code：代码专项，TRAE IDE底层，完整项目开发调试。
5. Seed‑Evolving（实验版）：最大1024K超长上下文，优先上新能力，稳定性略低。

多模态：Seedream图像生成、Seedance音视频生成（即梦AI底层）。优点：中文生成自然、幻觉控制优秀；消费端产品体验成熟；API稳定性好。短板：旗舰MoE不对外开源，私有化部署只能API调用；开源仅36B稠密基座。适用：C端产品、企业API调用、办公、多模态音视频创作；不适合完全离线私有化部署旗舰能力。

2、阿里 通义千问 Qwen系列

产品：通义千问App；API：阿里云百炼；开源模型托管魔搭ModelScope、HuggingFace

• 架构：稠密+MoE双路线；全系开源协议 Apache‑2.0，免费商用
• 代表版本

1. Qwen3.5‑MoE：总参403B，激活17B，128K‑1M上下文；旗舰开源MoE基座。
2. Qwen3.5稠密（7B‑72B）：全尺寸覆盖，7B/14B/32B/72B，轻量化部署友好。
3. Qwen‑VL多模态系列：图文解析、文档表格OCR能力强。

• 优点：国内开源社区生态第一；模型尺寸完整（从0.5B到数百B）；多语言强；文档完善；二次微调资料多；阿里云体系企业落地成熟。
• 短板：超大MoE国产芯片专项优化一般；复杂Agent工具调用属于中等水平。
• 适用：开发者二次微调、知识库RAG、通用业务、多模态图文、中小企业私有化部署、跨境多语言业务。

3、深度求索 DeepSeek

产品：DeepSeek官网API；全系列权重开源

• 架构：MoE+稠密；旗舰V4‑Pro总参1.6T、激活49B，原生1M上下文；协议MIT，免费商用
• 代表版本

1. DeepSeek‑V4‑Pro：旗舰MoE基座；数学、代码、深度推理强项。
2. DeepSeek‑V4‑Flash：高吞吐低成本版本，百万上下文，API价格极低。
3. DeepSeek‑R1/R2：推理思考专项模型，链式思维，数学竞赛、复杂逻辑推理。
4. DeepSeek‑Coder：代码专项开源模型。
5. DeepSeek‑VL视觉多模态。

• 优点：数学、代码、深度推理国产开源顶尖；推理R系列能力突出；API成本极低；MIT协议宽松；量化友好，可在普通GPU部署大模型。
• 短板：中文产业业务Agent落地沉淀较少；国产硬件适配一般；长文档综合理解略弱Kimi。
• 适用：科研、代码开发、数学推理、智能体研发；成本敏感的私有化部署。

4、智谱AI GLM‑5系列（清华背景）

产品：智谱清言；API：智谱开放平台；开源权重

• 架构：MoE架构，GLM‑5.2总参744B、激活40B；原生1M上下文；MIT协议开源商用
• 代表版本

1. GLM‑5.2旗舰MoE：长文档、长周期Agent任务；代码工程能力强；深度适配昇腾等国产芯片，信创场景友好。
2. GLM‑5‑Air：轻量MoE，兼顾性能推理速度。
3. GLM‑VL多模态，文档解析。

• 优点：国产芯片全栈适配，信创私有化部署优选；长周期自治Agent、端到端软件工程能力强；中文知识问答、企业文档知识库表现优秀；MIT协议宽松。
• 短板：极致数理推理略弱DeepSeek‑R系列；社区热度略低于Qwen。
• 适用：政务信创、企业私有化部署、知识库问答、长周期Agent数字员工。

5、百度 文心大模型 ERNIE

产品：文心一言；API：百度千帆大模型平台；部分小模型开源

• 架构：弹性MoE架构，多维弹性预训练；旗舰文心5.1闭源；部分中小基座开源。
• 代表版本

1. ERNIE‑5.1（闭源旗舰）：搜索增强；知识、工具调用、企业垂直行业优化；弹性模型可动态调整算力开销。
2. ERNIE‑4.5系列：稠密基座，部分开源。

• 优点：中文现实世界知识强；深度绑定百度搜索；国内政企行业落地案例丰富；垂直行业（政务、能源、媒体）成熟；千帆平台一站式企业服务。
• 短板：旗舰版本不开源；开源多为中小参数，超大基座无开源版本。
• 适用：政企行业业务、搜索增强问答、媒体内容创作、垂直行业解决方案；私有化只能使用中小开源基座。

6、月之暗面 Kimi（Moonshot AI）

产品：Kimi智能助手；Kimi K3权重开源

• 架构：自研KDA混合线性注意力；旗舰Kimi K3总参2.8T MoE，原生100万Token无损上下文；开源权重
• 代表版本

1. Kimi K3旗舰：超长无损长文档；前端代码、全仓库工程解析；图文+3D多模态。
2. Kimi K3‑Lite：轻量版本，高吞吐。

• 优点：百万token无损长文档处理国产标杆；长文本PDF、论文、代码库解析；前端编程能力突出；支持多智能体集群协作Agent Swarm。
• 短板：通用数学竞赛、非前端类工程能力一般；部署硬件门槛较高。
• 适用：海量PDF论文文献解析、大型代码仓库解析、视觉编程、长文档处理业务。

7、上海AI实验室 浦语 InternLM3

开源项目，产品：InternLM Studio，lmdeploy部署工具

• 架构：稠密+MoE；InternLM3‑MoE，原生1M上下文；Apache‑2.0开源商用。
• 代表版本

1. InternLM3‑MoE：开源MoE基座；万亿级超大MoE未开源。
2. InternLM3稠密7B‑70B；配套Lagent开源Agent框架、lmdeploy高性能推理部署工具链。
3. InternLM‑XComposer多模态图文生成理解。

• 优点：部署工具链lmdeploy性能极强；Agent开源框架Lagent完善；面向学术研究友好；文档齐全；国产硬件适配持续迭代。
• 短板：没有开源万亿级超大MoE基座；综合能力略弱Qwen/DeepSeek旗舰。
• 适用：学术研究、原型快速开发、私有化部署、Agent框架二次开发。

8、百川智能 Baichuan3

• 架构：稠密+MoE；Baichuan3‑MoE；Apache‑2.0开源商用。
• 优点：中英双语均衡；中文分词优化；7B‑13B‑70B稠密模型成熟，适合中小算力私有化。
• 短板：超大MoE开源能力相比头部有差距；社区热度一般。
• 适用：中小算力私有化部署、RAG知识库、通用对话。

选型快速总结

1. 优先API调用，追求中文自然、多模态音视频 → 字节Seed‑2.1
2. 开源生态丰富，二次微调、通用私有化 → 阿里Qwen系列
3. 数学、代码、深度推理，低成本开源部署 → DeepSeek
4. 信创国产芯片、政企私有化、长周期Agent数字员工 → GLM‑5
5. 政企行业、搜索增强、垂直行业解决方案 → 百度文心
6. 百万级超长PDF、论文、大型代码库解析 → Kimi K3
7. 学术原型、高性能部署工具链、Agent框架研发 → InternLM浦语

注意：闭源 = 只提供API，不给模型权重；开源 = 可下载权重，本地私有化部署，但硬件资源要匹配模型规模。