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2026 中国 AI 模型雷达

面向全球用户的 2026 中国模型格局快照，覆盖 DeepSeek、Qwen、GLM、Kimi 和文心。

结论

全球开发者可先用 DeepSeek 和 Qwen 做基准，再用 GLM 评估编程智能体，用 Kimi 评估超长上下文，用文心/千帆评估百度云或中国本地企业部署。

基于 2026 年 5 月 15 日提供的 China AI Navigator 资料整理，重点看模型定位、开发者接入、全球可用性和决策价值。

2026 年中国 AI 格局已不再是单一模型竞争。真正的决策是按工作负载选择模型家族：代码、长上下文、多语言部署、企业合规或云生态接入。

这些候选模型服务不同采用问题，因此不应简单当成单一排行榜。

资料中将其定位为开源和代码基准。生产使用前应核验实际模型可用性和价格。

更适合作为覆盖多模态、多语言、阿里云生态和开源动能的宽模型家族来评估。

当问题是编程智能体深度、自主开发工作流或中国市场企业模型方案时最相关。

适合作为长上下文候选，用于重文档工作流、研究分析、法律审阅和智能体任务执行。

当百度云、中国合规或本地企业部署已在技术栈中时优先评估。

当评估范围包括多模态开源模型、面向智能体的 Step 3.5 Flash 或 AI+终端商业化时，应加入阶跃星辰。

全球用户应从工作负载出发，而不是从品牌出发。同一团队可能需要一个代码模型、一个长文档模型和一个合规云部署模型。

先看 DeepSeek；如果需要长时间自主编程智能体，再加入 GLM。

当语言覆盖、视觉语言工作流或阿里云部署重要时，先看 Qwen。

用 Kimi 作为长上下文候选，并与 Qwen 或 DeepSeek 对比成本和 API 适配。