2026 中國大模型對比：Qwen、DeepSeek、Kimi、GLM 與 MiMo 怎麼選

偷懶版中國大模型對比就是列一張分數表。但這很快失效：有的模型偏多模態，有的偏長上下文推理，有的更適合程式碼 Agent，有的在授權和部署上更友好。所謂「最好的中國模型」通常代表比較維度太少。

本文只採用官方組織和官方模型卡資訊，而不是第三方 GGUF 或二次量化倉庫。公開數字可以作為訊號，但切換模型前仍要做自己的生產級評測。

按工作負載選，而不是按品牌選

如果你想要生態成熟、授權清楚、部署說明具體的多模態 MoE，可以先看 Qwen3.6-35B-A3B。它採用 Apache-2.0，35B 總參數、約 3B 啟用參數，原生 262,144 token 上下文，並可透過 RoPE/YaRN 擴展。

如果你需要更重的長上下文與複雜推理，可以看 DeepSeek-V4-Pro。模型卡描述它為 1.6T 總參數、49B 啟用參數、1M 上下文的 MoE。

如果重點是多模態 Agent，可以關注 Kimi-K2.6。它是 1T 總參數、32B 啟用參數、256K 上下文的原生多模態 Agent 模型，支援文字、影像，並在官方 API 中實驗性支援影片。

GLM-5.1 和 MiMo V2.5 值得單獨看。站內已有 GLM-5.1 指南 和 MiMo V2.5 指南。前者偏 agentic engineering，後者強調 1M 上下文、多模態與 Agent 方向。

怎麼評估

先做一個小矩陣：程式碼修復、長文件問答、多模態分析、中英任務、工具調用、成本、延遲、授權、本地部署和安全審查。每個模型都用自己的真實任務跑一遍，而不是只看模型卡分數。

公開基準需要標明來源：官方模型卡、獨立評測、第三方量化倉庫，還是自己的測試。可以參考 personal evals 和 LLM evals，把模型選擇變成證據，而不是感覺。