Qwen 是阿里云的大模型家族与对话入口，覆盖通用对话、长上下文、编程、数学以及多模态输入，提供开源权重与 API 两种接入方式。
2026 最佳 Large Language Models (LLMs)
对比主流大语言模型(大模型)——GPT、Claude、Gemini 及国产开源大模型,从中文能力、上下文长度、代码水平、API 价格到私有化部署一站看全。
Kimi 是 Moonshot AI 的大模型助手，支持 2M token 级超长上下文、联网检索、文件与链接分析，在中文市场的研究、写作与编程场景中广受欢迎。
Mistral AI 是欧洲 AI 实验室，推出了 Mistral 7B、Mixtral 等开源模型以及 Mistral Large 等商业模型，并提供消费端助手 Le Chat 与开发者平台 La Plateforme。
DeepSeek 是中国 AI 实验室，开源了 DeepSeek-V3 与 DeepSeek-R1 权重模型，提供免费对话助手、推理模式以及兼容 OpenAI SDK 的低价开发者 API。
Gemini 是 Google 的 AI 助手，基于 Gemini 模型家族（Pro、Flash、Ultra），支持多模态输入，深度整合 Google Workspace、Search 与 Android，并通过 Gemini Advanced 提供高级推理。
ChatGPT 是 OpenAI 的对话式 AI 助手，集成 GPT-4o、GPT-4.1 与 o 系列推理模型，并提供联网、图像生成、文件分析、语音与自定义 GPT 等能力。
OpenAI 是一家 AI 研究实验室，构建通用基础模型，面向消费者发布 ChatGPT，面向开发者提供 API，并基于 GPT、DALL·E、Sora 为企业提供产品。
VRAMGlass 是一个免费的网页工具，帮想在本地运行大语言模型的人挑选硬件。你可以按显存容量、显存带宽、功耗和软件生态比较 GPU；浏览开源权重模型家族及各量化版本的权重大小，再参考有方法说明的显存与适配估算，规划自己真正需要的硬件。
APIQIK 是一个统一的 AI API 平台，开发者通过一个兼容 OpenAI 的 API，就能使用主流大语言模型，以及图片、视频、音乐等生成式 AI 模型。 APIQIK 用统一的 API 把开发者和企业连接到主流大语言模型、视觉模型和生成式 AI 服务。平台省去了管理多家 AI 服务商的麻烦，简化集成，减少开发开销，让团队以更高的效率和更低的成本构建和扩展 AI 应用。 无论初创公司还是大型企业，都可以用 APIQIK 更快上线 AI 功能，并以更可预期的方式扩展，减轻基础设施负担。
DMC 提供一个 API，用来访问精选的中国开源和开放权重 AI 模型。平台采用自营基础设施，注重数据的负责任处理、响应速度、服务稳定性和有竞争力的价格。你可以在 DMC 模型目录中查看适合对话、推理、编程和工具调用等场景的模型，以及它们的能力和价格。 如果你在运行 Cursor 或 Cline 这类 Agent 工作流，用量大多是输入，0.1 倍的上下文缓存价格能明显降低成本。按 80% 的典型缓存命中率计算，1 美元可买到的等效输入 token 如下： - Kimi-K2.6：约 1075 万 token - GLM-5.1 / 5.2：约 729 万 token - Kimi-K2.7：约 629 万 token - Kimi-K3：约 149 万 token DMC 提供高并发、零日志和较大的缓存节省。
AnyRouter 是面向 Claude Code 的 API 中转服务，提供 Anthropic 兼容接口，开发者只需配置一个 base URL，即可按 token 计费调用 Claude、GPT、Gemini 等模型。
Aiberm 把 OpenAI、Claude、Gemini 等 30+ 主流大模型聚合到同一套 API 接口，按用量计费，相比厂商原价最高便宜 90%，承诺 99.9% 正常运行时间 SLA。
相关分类
什么是大语言模型(LLM)
大语言模型(LLM)是在海量文本上训练、以预测下一个 token 为目标的神经网络,因此具备较强的语言、代码与推理能力。你可以通过对话应用、API 或本地私有化部署来使用它,让它遵循指令、回答问题、写改代码并处理长文档。它既包括 GPT、Claude、Gemini 等闭源模型,也包括 Llama、Mistral、通义千问、DeepSeek 等开源权重模型。
大模型能做什么
- 遵循指令完成写作、分析与推理任务
- 多语言代码的生成、解释与调试
- 超长上下文,读取整篇文档或代码库
- API 支持流式输出、函数调用与 JSON
- 多模态输入:图片、音频,部分支持视频
- 开源权重可微调并私有化本地部署
谁在用大语言模型
01
基于 API 开发的工程师
调用云端大模型,为应用接入对话、信息抽取或智能体能力。
02
横向对比前沿模型的团队
在推理、代码、中文、价格与速度上比较 GPT、Claude 与 Gemini。
03
用开源权重自建部署
本地运行 Llama、通义千问或 DeepSeek,兼顾隐私、成本与离线可控。
04
做微调的研究者与开发者
用自有数据把基座模型适配到特定领域、语气或任务。
大语言模型的工作原理
大模型先在海量文本上训练、学习预测下一个 token,再用人类反馈微调,使它更会遵循指令、给出有用回答。推理时它读取你的提示与此前对话,在固定的上下文窗口内逐个 token 生成回复。检索、工具调用与微调可以为它补充实时数据、外部动作或特定领域能力。