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2026-10-23
1207
4.8m

DeepSeek 与国产大模型 ​

学习目标:了解国产大模型的整体格局，掌握 DeepSeek、Qwen、豆包、Kimi 等主流模型的能力和选型方法

预计时间:4-5 小时

前置知识:完成模块二「大语言模型基础」学习

最后更新:2026 年 10 月

模块介绍 ​

国产大模型不是"国产平替"，是实打实的全球玩家。

2026 年 10 月的现状：中国大模型的周调用量已经连续 22 周超过美国，全球周调用量前五里有三款国产模型（DeepSeek V4.1 Flash、智谱 GLM-5.3 Flash、腾讯混元 Hy4 preview）。在前沿能力上，Qwen3.8-Max 做到 2.4 万亿参数 MoE 与 100 万 tokens 上下文，DeepSeek V4.1 Flash 以 8B 输入 / 16B 输出激活的稀疏结构主打 Agent 任务，把单任务成本压到美国前沿模型的十分之一量级；智谱 GLM-5.3 把「同基座、后训练提升」走成了稳定迭代路线。

本模块不讲虚的。6 篇文章，每个模型给你"能力-场景-使用-成本"四件套，最后一张选型对比表，你拿去直接用。

本模块包含以下内容:

  • 国产大模型崛起背景 - 市场格局、发展脉络、竞争态势
  • DeepSeek 深度解析 - V4 / V4.1 Flash、DeepInfer 推理基建、开源生态、API 使用
  • 通义千问与 Qwen 生态 - Qwen3.7 / 3.8 家族、百炼平台、ModelScope
  • 豆包与字节 AI 矩阵 - Seed 2.1 / Seed-Evolving、火山引擎、扣子(Coze)、字节系集成
  • Kimi 与其他国产模型 - Kimi K3、文心 5.x、GLM-5.3、混元、MiMo、MiniMax
  • 选型指南 - 能力对比、成本分析、场景推荐

为什么要学这个模块? ​

说三个事实:

  1. 国产 API 价格是海外的 1/5 到 1/10。个人开发者做 MVP，国产模型是性价比首选。
  2. 中文能力不是差不多，是好很多。写中文文案、做中文客服、处理中文文档，国产模型天然优势。
  3. 开源生态活跃。Qwen、DeepSeek、GLM 都在 GitHub 上开源了核心模型权重，你能本地部署，能看明白它怎么想的。

不是"因为国产所以选"，而是"因为好用所以选"。

学习方法 ​

  1. 先看格局 - 01 讲整体背景，建立认知框架
  2. 逐个了解 - 02-05 每个模型的深度分析，挑你感兴趣的看
  3. 最终决策 - 06 选型对比表，直接对照需求选择
  4. 动手试试 - 每个模型都有 API 免费额度，去注册一个试试

章节列表 ​

  1. 国产大模型崛起背景 - 2023-2026 发展脉络、市场规模、竞争格局
  2. DeepSeek 深度解析 - V4 / V4.1 Flash、DeepInfer、开源生态、API 使用
  3. 通义千问与 Qwen 生态 - Qwen3.7 / 3.8 家族、百炼平台、ModelScope
  4. 豆包与字节 AI 矩阵 - Seed 2.1 / Seed-Evolving、火山引擎、扣子、字节系集成
  5. Kimi 与其他国产模型 - Kimi K3、文心 5.x、GLM-5.3、星火、混元、MiMo、MiniMax
  6. 选型指南 - 能力对比、成本分析、场景推荐

学习检验 ​

完成本模块学习后，你应该能够:

  • [ ] 说出国产大模型从 2023 到 2026 年的三个关键里程碑
  • [ ] 在 DeepSeek 官网注册并调用一次 API，完成文本生成
  • [ ] 区分 Qwen、DeepSeek、豆包、Kimi、GLM 的核心定位和优势场景
  • [ ] 根据任务需求(翻译、编程、长文档、创意写作)推荐合适的国产模型
  • [ ] 对比国产模型和海外模型的 API 定价，估算一次典型任务的成本
  • [ ] 知道在哪找到 Qwen/DeepSeek/GLM 的开源权重并本地部署
  • [ ] 说清「锁 snapshot 版本」为什么重要，以及快速迭代模型（如 Seed-Evolving）带来的行为漂移风险

扩展阅读 ​

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