国产大模型 vs 海外大模型
差距在缩小，但不在同一个赛道上
智能指数前十已见国产身影，开源权重榜国产模型更是常驻前排——但「接近」不等于「相同」：长上下文稳定性、复杂智能体任务、生态工具链仍有代差。按任务分配模型才是正解。
最后更新
智能指数前 10：1 个国产模型
Kimi K3.1 Pro (46.5)
Artificial Analysis版本 2026-11-07许可 Proprietary — limited factual citation (intelligence index totals + top-30 entries only) per AA Terms of Use; no full-table reproduction, no chart/copy reuse. Re-review quarterly; if AA requires licensing, buy Commercial access or drop this field.Artificial Analysis
按任务对比
- 高难推理 / 数学倾向海外
海外旗舰仍领先；国产最强已能进入同场竞技，预算敏感时是合格替代。
- 写代码接近持平
开源权重国产模型（DeepSeek/GLM/Kimi）已进 SWE-bench 前二十，日常开发够用；复杂多仓任务海外旗舰更稳。
- 中文写作倾向国产
国产模型中文语感与本土知识占优，公文/营销场景优先国产；纯文学创作看个人文风适配。
- 长程智能体任务倾向海外
海外旗舰在长程任务稳定性上仍有优势；国产阵营追赶速度很快，季度复评。
- 数据合规 / 内网部署国产无悬念
国产开源权重 + 本地化部署是唯一合规省心解，且成本可控。
LMArena版本 2026-11-06许可 CC-BY-4.0LMArena需海外网络
OpenCompass 司南版本 2026-11-07许可 引用式（文字结论 + 外链，未整表复制）OpenCompass 司南
SuperCLUE版本 2026-11-07许可 引用式（月度报告结论，标注出处）SuperCLUE
CLiB / ReLE版本 2026-11-07许可 引用式（GitHub 公开榜单）CLiB / ReLE
先懂几个词
常见问题
国产大模型和 GPT/Claude 差距还有多大？
看任务：智能指数上国产旗舰与海外旗舰的分差已收窄到个位数百分点，但海外前十里仍占多数席位；写代码这类工程任务国产开源模型已进入第一梯队边缘；长程智能体与超长上下文的稳定性差距最明显。每月跟进本栏目更新日志，比记结论更可靠。
开源和闭源大模型怎么选？
有部署能力、数据敏感、或用量大到 API 费用可自建摊薄 → 开源权重（可微调、可控、按硬件付费）；想要最强上限、不想运维 → 闭源旗舰 API。开源阵营的天花板每年都在抬高，2026 年开源权重模型已在多个公开基准进入前十。
国产模型的优势只有便宜吗？
不止。中文语感与本土知识（法律、政务、网络用语）、国内合规与备案生态、人民币计价与本土支付、与微信/钉钉/飞书等办公生态的集成都是实打实的优势。价格只是其中一环。
「同预算怎么选」有简单法则吗？
有：预算固定时，中文任务优先国产旗舰（同价位能力更强），英文/代码任务看具体榜——SWE-bench 和智能指数上同价位国产性价比档已经能打。先小规模实测你自己的任务，再全量切换。
数据说明
本栏目数据为引用式呈现：只引用关键分数与结论，每处标注来源、版本日期并附原文链接，不整表复制任何机构的榜单。
自动源（LMArena / SWE-bench / LiveBench）每周同步一次；Artificial Analysis 智能指数与价格表为人工核对录入，随更新日志标注核对日期。
分数 ≠ 你的体验。 各榜单口径不同、分数会随版本漂移，选型前建议结合自己的任务实测。
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OpenCompass 司南版本 2026-11-07许可 引用式（文字结论 + 外链，未整表复制）OpenCompass 司南
SuperCLUE版本 2026-11-07许可 引用式（月度报告结论，标注出处）SuperCLUE
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作者： 花爪编辑部 · 审校： 花爪编辑部