隨著生成式人工智能技術(shù)在中國蓬勃發(fā)展，各類國產(chǎn)大語言模型（Large Language Models, LLM）迅速進(jìn)入商業(yè)化應(yīng)用階段。本文旨在從“有哪些主流國產(chǎn)大模型”“它們當(dāng)前定價(jià)／價(jià)格走勢如何”“各自優(yōu)劣是什么”三個(gè)維度進(jìn)行詳細(xì)解析，幫助企業(yè)決策者、產(chǎn)品負(fù)責(zé)人或開發(fā)團(tuán)隊(duì)理清選型邏輯。

在本文中，“國產(chǎn)大模型”特指：在中國境內(nèi)由主要科技／云服務(wù)廠商或高校／創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)推出，具備較大參數(shù)規(guī)模、支持中文或中英多語、多模態(tài)或文本生成功能，并通過 API 或云服務(wù)面向開發(fā)者／企業(yè)提供調(diào)用能力。定價(jià)通常以“每千 token”或“每百萬 token”計(jì)費(fèi)。需要說明的是，模型版本、上下文窗口、免費(fèi)額度、token 定義、輸入／輸出計(jì)費(fèi)方式等參數(shù)差異較大，以下數(shù)據(jù)基于公開資料，截至 2025 年中期，僅供參考，具體商用仍應(yīng)與廠商確認(rèn)。

1. 主流國產(chǎn)大模型概覽

首先，從整體市場出發(fā)，對幾款國內(nèi)較有影響力、被廣泛報(bào)道的國產(chǎn)大模型做歸納梳理。

（1）通義千問（由 阿里云所屬團(tuán)隊(duì)推出）

通義千問系列是阿里云面向企業(yè)級推出的大語言模型產(chǎn)品，涵蓋從輕量版到旗艦版、從文本生成到多模態(tài)能力。其在中文理解、生成、對話服務(wù)中具備較強(qiáng)市場影響力。

（2）豆包大模型（由 字節(jié)跳動／火山引擎推出）

豆包系列定位為“高頻使用、低價(jià)格、規(guī)�；瘧�(yīng)用”，在創(chuàng)作者工具、營銷文案、視頻腳本、AI 助手等場景中被廣泛引用。

（3）混元大模型（由 騰訊云及其母公司體系推出）

混元系列包括 Lite 版與 Pro 版，兼顧輕量化使用與高性能需求。其生態(tài)支持、云服務(wù)能力也較強(qiáng)。

（4）GLM‑4／GLM系列（由 智譜 AI推出）

智譜 AI 是國產(chǎn)大模型技術(shù)創(chuàng)新者之一，其 GLM 系列（如 GLM-4、Z1 等）以“開源＋高性能＋低成本”作為賣點(diǎn)。

除此之外，國內(nèi)還有如 星火大模型（由 科大訊飛）、文心 一言／文心 系列（由 百度推出）等多款模型。但若從商業(yè)接入、定價(jià)透明度、文檔支持、生態(tài)規(guī)模來看，上述四大系列可視為當(dāng)前國產(chǎn)模型中較具代表性的。 2. 定價(jià)現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢

下面從定價(jià)層面剖析國產(chǎn)大模型目前的價(jià)格狀況及趨勢。

（1）通義千問定價(jià)情況

• 根據(jù)公開資料，通義千問 Qwen-Long 版本（對標(biāo) GPT-4 級別）其輸入價(jià)格已從約 0.02 元/千 tokens 降至約 0.0005 元/千 tokens，降幅達(dá)約 97%。
• 其多模態(tài)版本 Qwen-VL-Plus 在 2024 年12月亦宣布大幅降價(jià)，每千 tokens 輸入價(jià)格約為 0.0015 元。
• 阿里云官方文檔也指出：其模型調(diào)用屬于“推理（Inference）”計(jì)費(fèi)模式，開通服務(wù)本身免費(fèi)，調(diào)用才計(jì)費(fèi)。

整體來看，通義千問在旗艦版本上定價(jià)已下降至約 千分之一元／千 tokens 級別，門檻顯著降低。

（2）豆包大模型定價(jià)情況

• 據(jù)新華社報(bào)道，豆包最強(qiáng)版本推理輸入定價(jià)為 0.0008 元/千 tokens（即每千 tokens 0.8厘） 。
• 在業(yè)內(nèi)分析中，也提及其在 0–32K token 上下文支持區(qū)間，輸入每百萬 tokens 約為 0.8 元，輸出約為 8 元。

由此看出，豆包系列強(qiáng)調(diào)“極低成本、高頻使用”場景，其價(jià)格已逼近千分之一元或更低。

（3）混元／GLM 等其他型號定價(jià)情況

• 混元 Lite 版本曾宣布免費(fèi)；旗艦版 Pro API 輸入價(jià)格從約 0.1 元/千 tokens 降至約 0.03 元/千 tokens。
• 智譜 AI 的 GLM-4-Plus 版本降價(jià)幅度達(dá)約 90%，從約 50 元/百萬 tokens 降至約 5 元/百萬 tokens（即每千 tokens 約 0.005 元）。

（4）整體定價(jià)趨勢

從多方報(bào)道來看，國產(chǎn)大模型正經(jīng)歷“價(jià)格戰(zhàn)”階段：從最初每千 tokens 幾角元、幾分元的定價(jià)，快速向“每千 tokens 幾厘元／千分之一元”邁進(jìn)。 降價(jià)背后邏輯包括：更大規(guī)模調(diào)用帶來的邊際降本、算法與硬件效率提升、競爭加劇等。

3. 優(yōu)勢分析

結(jié)合上述模型與定價(jià)情況，我們歸納國產(chǎn)大模型目前具備的主要優(yōu)勢：

（1）使用門檻顯著降低，成本結(jié)構(gòu)優(yōu)化

例如豆包輸入僅約 0.0008 元/千 tokens、通義千問部分版本約 0.0005 元/千 tokens，相比過去價(jià)格大幅下降。降價(jià)意味著更多企業(yè)／開發(fā)者有能力進(jìn)行規(guī)�；�調(diào)用或?qū)嶒?yàn)。

(2) 中文語境與本地化優(yōu)勢

國產(chǎn)模型在中文理解、對話、多輪生成等方面具備天然優(yōu)勢，因?yàn)橛?xùn)練語料更貼近中文語境、文化背景、網(wǎng)絡(luò)習(xí)慣；同時(shí)在數(shù)據(jù)合規(guī)、本地部署、安全審查等方面也更容易符合國內(nèi)監(jiān)管要求。

(3) 服務(wù)落地生態(tài)成熟、產(chǎn)品化能力強(qiáng)

在通義千問、豆包、混元等體系中，廠商不僅提供模型 API，還提供平臺、工具、行業(yè)解決方案、私有化部署選項(xiàng)等，有利于企業(yè)快速落地。例如阿里云百煉平臺支持模型調(diào)用、部署、賬單、監(jiān)控。

(4) 支撐高頻、大規(guī)模調(diào)用場景

隨著價(jià)格下降，模型從“少量試用”轉(zhuǎn)向“高頻／高并發(fā)”使用。例如報(bào)道指出豆包日均處理千億 tokens 級別文本。因此對于客服、文案、內(nèi)容生成、營銷自動化等場景，國產(chǎn)大模型具有較強(qiáng)適用性。

4. 不足與挑戰(zhàn)

與此同時(shí)，國產(chǎn)大模型在實(shí)際應(yīng)用中仍面臨一些挑戰(zhàn)與不足：

（1）專業(yè)垂類深度與推理能力尚待提升

雖然國產(chǎn)大模型整體進(jìn)步迅速，但在極端專業(yè)領(lǐng)域（如法律推理、醫(yī)學(xué)診斷、專利審查）、高度復(fù)雜的多模態(tài)生成（如視頻生成、實(shí)時(shí) Agent 執(zhí)行）方面，仍有與國際頂尖 LLM 競爭者的差距�？偨Y(jié)分析指出：“在部分專業(yè)垂類或推理深度上國產(chǎn)尚未完全突破”。

（2）定價(jià)、版本、上下文窗口等透明度參差

不同廠商、不同版本、不同上下文支持（如 32K 、128K tokens）計(jì)費(fèi)方式差異較大，用戶在選型時(shí)可能被“版本／窗口不同＝價(jià)格差別大”的情況混淆。比如一些文章提到“每千 tokens 0.12 元”的版本價(jià)只是部分版本。

（3）整體部署及運(yùn)營成本不可忽視

盡管每次調(diào)用成本大幅下降，但企業(yè)若要實(shí)現(xiàn)落地仍需考慮：算力資源、模型微調(diào)／定制、數(shù)據(jù)治理、合規(guī)安全、運(yùn)維監(jiān)控等一系列投入。降價(jià)雖然提升可用性，但并不意味著“無成本”即可迅速落地。許多分析指出，“價(jià)格戰(zhàn)雖好，但若成本控制與商業(yè)模式未突破，仍為盈利挑戰(zhàn)”。

（4）競爭激烈、迭代快、選擇難度上升

頻繁的版本迭代和降價(jià)，使得“選型穩(wěn)定”成為困難：不同廠商版本差別、彈性定價(jià)區(qū)間、未來版本預(yù)期等均增加了決策復(fù)雜度。企業(yè)若進(jìn)入過早、選型不當(dāng)，可能面臨服務(wù)中斷、性能差異、成本失控等風(fēng)險(xiǎn)。

5. 企業(yè)選型建議

基于上述分析，以下為企業(yè)或開發(fā)團(tuán)隊(duì)在選擇國產(chǎn) AI 大模型時(shí)可參考的建議：

• 明確使用場景：清晰識別場景種類（如智能客服、營銷文案、創(chuàng)作者輔助、行業(yè)智助、智能體 Agent、多模態(tài)生成等），不同場景對模型性能、上下文長度、推理深度、輸出質(zhì)量要求各異。
• 評估 token 消耗規(guī)模與預(yù)算匹配：估算每日／每月調(diào)用所需 tokens 規(guī)模（包括輸入＋輸出＋提示語），結(jié)合廠商定價(jià)進(jìn)行成本預(yù)測。低成本版本適合高頻低復(fù)雜度場景，高性能版本適合對生成質(zhì)量要求高的場景。
• 關(guān)注上下文窗口長度與模型版本能力：如果業(yè)務(wù)涉及長文本輸入、多輪對話、復(fù)雜邏輯推理，優(yōu)先選擇支持大 token 窗口（如 32K、128K等）且性能較強(qiáng)的版本。此類版本雖價(jià)高但能帶來更好體驗(yàn)。
• 預(yù)算敏感／高頻場景優(yōu)先選低價(jià)版本：對于高頻但相對低邏輯、標(biāo)準(zhǔn)化場景（如內(nèi)容生成、客服自動應(yīng)答、通用文案）可考慮成本極低版本，如豆包 0.0008 元/千 tokens 級、通義千問部分版本0.0005 元/千 tokens 級。
• 考慮數(shù)據(jù)合規(guī)、安全和私有化部署需求：如果業(yè)務(wù)涉及敏感數(shù)據(jù)、內(nèi)部資源閉環(huán)、對模型可控性要求高，應(yīng)優(yōu)先咨詢廠商支持私有化、微調(diào)、數(shù)據(jù)隔離等服務(wù)，評估整體投入。
• 看重長期演進(jìn)與服務(wù)保障：不僅看當(dāng)前定價(jià)，更要看廠商生態(tài)能力、版本迭代速度、技術(shù)支持團(tuán)隊(duì)、案例落地能力。低價(jià)若伴隨服務(wù)薄弱、文檔缺失、運(yùn)維困難，則整體價(jià)值可能下降。

總結(jié)

綜上所述，中國國產(chǎn) AI 大模型正處于一個(gè)快速演進(jìn)與普及階段。以通義千問、豆包、混元、GLM 系列為代表的幾大產(chǎn)品，其定價(jià)已從幾角元/千 tokens 快速降至幾厘元甚至千分之一元級別，極大降低了使用門檻，促進(jìn)了企業(yè)／開發(fā)者的規(guī)�；�調(diào)用。與此同時(shí)，它們具備中文語境優(yōu)勢、本地化服務(wù)生態(tài)成熟、高頻調(diào)用適配好等優(yōu)勢。

但同時(shí)，選擇合適的大模型仍需謹(jǐn)慎：在專業(yè)垂類深度、版本穩(wěn)定性、透明定價(jià)、整體部署成本、服務(wù)支持上仍存在挑戰(zhàn)。企業(yè)在落地過程中，最好明確場景、估算 token 規(guī)模、匹配版本與預(yù)算、關(guān)注服務(wù)保障，而不是單純追求最低單價(jià)。

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