2026 年国内外大模型（LLM）迭代加快，选型需综合能力、价格、上下文与生态。本文基于 2026 年 Q1 公开评测与第三方数据集（如 Salt Technologies AI LLM Model Comparison 2026、厂商技术报告），对比国际主流模型与国内常用模型，给出能力表、价格表与按场景的选型建议。数据均注明来源；具体表现因任务与评测条件而异，建议结合自身场景做小规模验证。
一、为何要做大模型对比
大模型选型直接影响效果、成本与可维护性。同一任务下，不同模型在 MMLU（综合知识与推理）、HumanEval（代码）、MATH（数学）等基准上差异明显；价格与上下文长度也影响生产落地。对比表与选型指南可帮助团队缩小候选范围，再结合自有数据做验证。
二、国际主流模型能力与价格（2026 Q1）
以下数据来自公开基准与第三方数据集（Salt Technologies AI，Q1 2026 v2，2026-02-18 更新）。MMLU、HumanEval、MATH 为 0–100 分，MT-Bench 为 0–10 分；价格单位为美元/百万 token（输入/输出）。
| 模型 | 厂商 | 上下文 | 输入/输出 $/1M | MMLU | HumanEval | MATH | MT-Bench |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek R1 | DeepSeek | 128K | 0.55 / 2.19 | 90.8 | 85.3 | 97.3 | — |
| Claude Opus 4.5 | Anthropic | 200K | 5.00 / 25.00 | 89.5 | 91.0 | 76.0 | 9.3 |
| Claude Sonnet 4.5 | Anthropic | 200K | 3.00 / 15.00 | 89.0 | 93.0 | 78.5 | 9.2 |
| DeepSeek V3 | DeepSeek | 128K | 0.25 / 1.10 | 88.5 | 82.6 | 90.2 | 8.8 |
| Gemini 2.5 Pro | 1M | 1.25 / 10.00 | 87.2 | 84.0 | 78.0 | 9.0 | |
| o3 | OpenAI | 200K | 2.00 / 8.00 | 87.5 | 95.2 | 96.7 | — |
| GPT-4.1 | OpenAI | 1M | 2.00 / 8.00 | 86.5 | 90.2 | 80.4 | 9.2 |
| Llama 4 Maverick | Meta | 10M | 0.20 / 0.60 | 85.5 | 88.0 | 78.5 | 8.7 |
| Mistral Large 3 | Mistral AI | 256K | 0.50 / 1.50 | 85.5 | 90.2 | 83.5 | 8.5 |
| o4-mini | OpenAI | 200K | 1.10 / 4.40 | 83.2 | 93.4 | 96.7 | — |
| GPT-4.1 mini | OpenAI | 1M | 0.40 / 1.60 | 83.5 | 87.5 | 72.0 | 8.8 |
| Gemini 2.5 Flash | 1M | 0.30 / 2.50 | 83.6 | 82.0 | 73.1 | 8.6 | |
| Claude Haiku 4.5 | Anthropic | 200K | 1.00 / 5.00 | 80.0 | 89.5 | 72.0 | 8.6 |
| Llama 4 Scout | Meta | 10M | 0.11 / 0.34 | 79.6 | 82.0 | 70.5 | 8.3 |
| Mistral Small 3.2 | Mistral AI | 128K | 0.06 / 0.18 | 72.2 | 75.0 | 60.0 | 8.1 |
数据来源：Salt Technologies AI，LLM Model Comparison 2026（Q1 2026 v2），厂商技术报告与公开基准。价格为按量付费 API 典型报价，开源模型为推理服务商中位价。
三、基准说明与解读
MMLU（Massive Multitask Language Understanding）考查多学科知识与推理，分数越高表示综合能力越强。HumanEval 考查代码生成正确率。MATH 考查数学推理与解题。MT-Bench 考查多轮对话与指令遵循。同一模型在不同评测版本与设置下可能略有差异，选型时建议以「档位」参考为主。
四、按场景的选型说法与演示
业界与社区常见说法（供参考，非绝对结论）：
4.1 综合能力与对话
不少人认为：综合对话与长文档分析可选 Claude Sonnet 4.5 或 GPT-4.1；追求极致推理与任务完成率选 o3 或 DeepSeek R1。选型演示：若需求是「复杂问答 + 长上下文」，可优先试 Gemini 2.5 Pro（1M 上下文）或 Claude Sonnet 4.5；若预算紧，可试 DeepSeek V3 或 Llama 4 Maverick。
4.2 代码与数学
常见说法：代码生成与代码审查可考虑 Claude Sonnet 4.5（HumanEval 93）、o3（95.2）或 o4-mini（93.4）；数学与推理密集任务可选 DeepSeek R1（MATH 97.3）、o3/o4-mini（96.7）。演示：做代码补全或 Code Review 时，可先用 Claude Sonnet 4.5 或 o4-mini 做小样本对比，再定生产模型。
4.3 成本敏感与高吞吐
常见说法：单价最低的商用 API 之一是 Gemini 2.5 Flash（0.30/2.50 $/1M）；开源里 Mistral Small 3.2、Llama 4 Scout 成本极低。DeepSeek V3 常被当作「高性价比推理与代码」选择。演示：客服类高量、成本敏感场景，可优先试 Gemini 2.5 Flash、GPT-4.1 mini 或 Claude Haiku 4.5，再按效果微调。
4.4 超长上下文与 RAG
Llama 4 Scout / Maverick 支持 10M token，适合超长文档与 RAG；Gemini 2.5 Pro/Flash、GPT-4.1 支持 1M。演示：若 RAG 文档很长且希望单次塞入更多上下文，可对比 Llama 4 系列与 Gemini 2.5 Pro 的实际召回与生成质量。
| 场景 | 常见推荐（说法） | 备注 |
|---|---|---|
| 客服/高量对话 | GPT-4.1 mini、Gemini 2.5 Flash、Claude Haiku 4.5 | 成本与延迟优先 |
| RAG/长文档 | Claude Sonnet 4.5、GPT-4.1、Command A、Gemini 2.5 Pro | 上下文与准确性 |
| Agent/工具调用 | GPT-4.1、Claude Sonnet 4.5、o4-mini | 需 Function Calling 稳定 |
| 复杂推理/数学 | o3、DeepSeek R1、o4-mini | MATH/推理基准领先 |
| 代码生成/审查 | o3、Claude Sonnet 4.5、o4-mini、Mistral Large 3 | HumanEval 较高 |
| 自建/数据主权 | Llama 4 Maverick、DeepSeek V3、Mistral Large 3 | 开源、可私有化 |
五、国内大模型补充
国内常用大模型（阿里通义、百度文心、智谱 GLM、月之暗面 Kimi、DeepSeek、字节豆包等）在中文场景、合规与部署方式上各有侧重。下表为典型产品与常见用途，具体分数与价格以各厂商官网与最新公告为准。
| 厂商/产品 | 典型模型 | 常见用途 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 阿里通义 | qwen-max、qwen-turbo、qwen-long | 通用对话、代码、长文档 | 中文与多模态支持完善 |
| 百度文心 | ernie-bot、ernie-speed | 通用、搜索增强 | 国内生态与集成多 |
| 智谱 GLM | glm-4、glm-3-turbo | 通用、长文本、代码 | 长上下文与 API 友好 |
| 月之暗面 Kimi | moonshot | 超长上下文、阅读与总结 | 长文本场景突出 |
| DeepSeek | DeepSeek V3、R1 | 推理、代码、数学 | 国际基准领先、开源可选 |
| 字节豆包 | doubao-pro、doubao-lite | 通用、多模态 | 国内可用 |
数据来源：各厂商官网与公开介绍（综合整理）。选型时需结合合规、数据出境与机房要求。
六、选型维度权重（相对重要性）
基于常见选型实践，以下维度对「选哪款模型」的影响程度（相对权重，满分 100）：
说明：权重基于选型项目与社区讨论归纳，仅供参考。基准分数需结合具体任务验证。
七、如何用数据做自己的验证
公开基准与第三方数据集适合做「初筛」和「横向对比」，但与你业务的相关性取决于任务分布。建议：① 用 3–5 个候选模型对你的典型样本（如 50–100 条）做小规模测试；② 定义简单可量化的指标（准确率、满意度、延迟）；③ 再结合价格与合规选定 1–2 个主用模型。接入方式可参考本站《大模型 API 接入与实践》；若需 RAG 或 Prompt 优化，可阅读《RAG 检索增强生成》《Prompt 工程最佳实践》。
八、小结
2026 年 Q1 国际主流大模型中，DeepSeek R1 在 MMLU、MATH 上领先，o3/o4-mini 在代码与推理上表现突出，Claude Sonnet 4.5 在综合对话与代码审查常被推荐，Gemini 2.5 Flash 在性价比与长上下文上占优。国内场景可结合通义、文心、智谱、Kimi、DeepSeek 等做对比。选型时以任务匹配与成本为主，基准数据作参考，建议用自有数据做小规模验证后再锁定生产模型。
数据来源说明：国际模型能力与价格表来自 Salt Technologies AI「LLM Model Comparison 2026」Q1 2026 v2 及厂商公开信息；国内模型为各厂商官网与公开介绍。评测结果因任务与评测条件可能有所差异。