2026 中国大模型对比：Qwen、DeepSeek、Kimi、GLM 与 MiMo 怎么选

偷懒版中国大模型对比就是列一张分数表。但这很快就会失效：有的模型偏多模态，有的偏长上下文推理，有的更适合代码 Agent，有的在许可和部署上更友好。所谓“最好的中国模型”通常说明比较维度太少。

本文只采用官方组织和官方模型卡中的信息，而不是第三方 GGUF 或二次量化仓库。公开数字可以作为信号，但切换模型前仍要做自己的生产级评测。

按工作负载选，而不是按品牌选

如果你想要生态成熟、许可清晰、部署说明具体的多模态 MoE，可以先看 Qwen3.6-35B-A3B。它采用 Apache-2.0，35B 总参数、约 3B 激活参数，原生 262,144 token 上下文，并可通过 RoPE/YaRN 扩展到更长上下文，但官方也提醒要注意短上下文性能影响。

如果你需要更重的长上下文与复杂推理，可以看 DeepSeek-V4-Pro。模型卡描述它为 1.6T 总参数、49B 激活参数、1M 上下文的 MoE，并区分 V4-Pro 与更小的 V4-Flash。

如果重点是多模态 Agent，可以关注 Kimi-K2.6。它是 1T 总参数、32B 激活参数、256K 上下文的原生多模态 Agent 模型，支持文本、图像，并在官方 API 中实验性支持视频。

GLM-5.1 和 MiMo V2.5 则值得单独看。我们分别写了 GLM-5.1 指南 和 MiMo V2.5 指南。前者偏 agentic engineering，后者强调 1M 上下文、多模态和 Agent 方向。

不同模型的核心差异

Qwen3.6 更像工程上容易先试的选择：Apache-2.0、SGLang/vLLM 支持、thinking mode 控制、多模态输入和相对可控的激活参数规模。DeepSeek V4 更像重型推理候选，适合长上下文分析、代码修复和高难研究综合。Kimi K2.6 的重点是多模态 Agent、UI/设计/代码场景和长链路执行。GLM-5.1 面向工程 Agent 与终端/仓库任务。MiMo V2.5 则把小米带进 1M 上下文、多模态和开源模型竞争。

怎么评估

先做一个小矩阵：代码修复、长文档问答、多模态分析、中英任务、工具调用、成本、延迟、许可、本地部署和安全审查。每个模型都用自己的真实任务跑一遍，而不是只看模型卡分数。

公开基准需要标明来源：官方模型卡、独立评测、第三方量化仓库、还是你自己的测试。它们不能混在一起当成同等级证据。可以参考 personal evals 和 LLM evals 的方法，把模型选择变成证据，而不是感觉。

实用排序

大多数团队可以先测 Qwen3.6，因为它平衡了许可、生态、部署和多模态。最重型的推理候选是 DeepSeek-V4-Pro。多模态 Agent 方向看 Kimi-K2.6。工程 Agent 看 GLM-5.1。想观察小米在开源模型里的动作，则看 MiMo V2.5。这个排序不是永恒结论，而是 2026 当前阶段的测试地图。