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。

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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。

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。

常见问题