2026 Q1 大模型竞争格局全景横评

作者: AI 前沿精读 发布日期: 2026年3月27日标签: 横评 · 大模型 · Claude · GPT · Gemini · DeepSeek · Qwen · Mistral · 2026Q1

引言：Q1 的三件大事

2026 年第一季度，大模型战场发生了三个标志性事件：

百万 token 平价化——Anthropic 在 3 月宣布 Claude Opus 4.6 和 Sonnet 4.6 的 1M 上下文窗口不再加价，取消了此前 200K 以上的 2× 输入 / 1.5× 输出溢价。Google Gemini 3.1 Pro 同样提供 1M 上下文。百万级上下文从"旗舰特权"变成"行业标配"。
GPT-5.4 统一推理与编码——OpenAI 于 3 月发布 GPT-5.4，首次将推理链（chain-of-thought）、前沿编码能力和原生计算机使用（computer use）合并到同一个主线模型中，同时推出 Mini 和 Nano 免费变体，直接覆盖从免费用户到企业的全部层级。
开源 MoE 全面逼近闭源——DeepSeek V3.2-Speciale 在 IMO 2025 达到金牌水平，推理性能媲美 Gemini 3.0 Pro；Qwen3.5 以 9B 参数级实现接近 Sonnet 4.5 的表现；Mistral Large 3 以 $0.50/$1.50 的价格提供 262K 上下文的 MoE 模型。开源与闭源之间的差距从"代际"缩小到"百分点"。

整体格局变化：2025 年的竞争以"谁先出下一代"为主；2026 Q1 的主题已切换为"谁能用更低成本交付相同质量"，以及"推理模型 vs 通用模型"的路线之争。

一、性能矩阵：谁在领跑？

🟢 通俗版

想象大模型是参加全能运动会的选手。编码是短跑，推理是铁人三项，多模态是十项全能，长上下文是马拉松。没有一个选手全部第一，但有几位始终站在领奖台。

🔴 深入版

1.1 编码能力对比

模型	SWE-bench Verified	LiveCodeBench v6	HumanEval	备注
Claude Opus 4.6	80.8%	~78%	95.1%	长代码库重构最强
Claude Sonnet 4.6	79.6%	~76%	94.5%	性价比编码之王
GPT-5.4	57.7%* (Pro)	~74%	93.8%	*SWE-bench Pro 更严格
GPT-5.4 Mini	54.4%* (Pro)	~70%	91.2%	免费用户可用
Gemini 3.1 Pro	80.6%	~77%	94.0%	紧追 Claude
DeepSeek V3.2 Speciale	~78%†	~75%	92.5%	开源最强，†估计值
Qwen3.5-Plus	~77%	83.6%	93.0%	LiveCodeBench 领跑
Mistral Large 3	~65%	~68%	92.0%	价格优势明显

注：SWE-bench Verified 与 SWE-bench Pro 是不同难度的测试集，跨测试集的分数不可直接比较。标注 † 或 ~ 为基于公开信息的估计值。

要点：编码赛道形成 Claude Opus 4.6 / Gemini 3.1 Pro / DeepSeek V3.2 的三强格局，Qwen3.5-Plus 在 LiveCodeBench 上异军突起。

1.2 推理能力对比

模型	GPQA Diamond	AIME 2026	MATH-500	ARC-AGI	备注
Gemini 3.1 Pro	94.3%	~95%	98.5%	—	学术推理之王
Claude Opus 4.6	91.3%	~90%	97.8%	—	科学问题第二
GPT-5	81.0%	100%	99.2%	—	数学完美分
DeepSeek R1	~85%	79.8%*	97.3%	—	*AIME 2024 数据
Qwen3.5-Plus	88.4%	~88%	97.0%	—	开源推理新高
Claude Sonnet 4.6	74.1%	~75%	93.5%	—	与 Opus 差距明显
Grok 3	~80%	~82%	95.0%	—	Colossus 10× 算力

要点：推理赛道分化严重——Gemini 3.1 Pro 在 GPQA（PhD 级科学）领先，GPT-5 在高中数学 (AIME) 拿到完美分，Claude Opus 4.6 综合推理稳居前三。

1.3 多模态能力对比

模型	图像理解	视频理解	音频理解	文档/PDF	备注
GPT-5.4	✅ 原生	✅	✅	✅	全模态统一
Gemini 3.1 Pro	✅ 原生	✅	✅	✅	四模态最均衡
Claude Opus 4.6	✅	❌	❌	✅	仅图像+文档
Qwen3.5	✅ 原生	✅	✅	✅	开源多模态最强
Llama 4 Maverick	✅	❌	❌	✅	图像+文本

要点：多模态赛道 GPT-5.4 和 Gemini 3.1 Pro 并驾齐驱，Qwen3.5 是开源阵营唯一的四模态选手。Claude 在视频和音频上仍有明显短板。

1.4 长上下文能力对比

模型	标称窗口	实测可靠范围	MRCR v2 (256K)	备注
Llama 4 Scout	10M	~2M	—	最长窗口
GPT-5.4	922K+128K	~800K	—	输入输出分离
Claude Opus 4.6	1M	~800K	93%	长上下文最可靠
Gemini 3.1 Pro	1M	~700K	~85%	深度检索稍弱
Claude Sonnet 4.6	1M (beta)	~500K	~70%	比 Opus 衰减更快
DeepSeek V3.2	128K	~100K	—	窗口相对小
Qwen3.5	128K	~100K	—	同上

要点：1M 上下文已成旗舰标配。Claude Opus 4.6 在 MRCR v2 上 93% 的得分表明其在超长文档中保持检索可靠性的能力显著领先（Sonnet 4.5 的 4-9 倍）。

综合能力雷达图

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radar
    title 2026 Q1 旗舰模型综合能力
    axis Coding, Reasoning, Multimodal, Long Context, Speed, Price
    "Claude Opus 4.6" : [95, 92, 60, 95, 60, 40]
    "GPT-5.4" : [85, 90, 95, 88, 75, 70]
    "Gemini 3.1 Pro" : [93, 95, 95, 85, 70, 75]
    "DeepSeek V3.2" : [80, 85, 50, 50, 80, 98]
    "Qwen3.5-Plus" : [85, 88, 85, 50, 75, 95]

阅读说明：每个维度 0-100 分，Price 维度得分越高代表越便宜。Speed 基于 tokens/sec 输出速度。数据综合多个公开基准，带有主观判断成分。

二、定价战争：成本如何重塑市场

🟢 通俗版

如果 2024 年大模型 API 的价格像星巴克，那 2026 Q1 部分模型的价格已经是瑞幸——甚至拼多多。DeepSeek V3.2 处理 100 万字输入只要约 2 毛钱人民币；而 Claude Opus 4.6 处理同样内容需要约 35 元。差距高达 175 倍，但它们并不是在做同一件事。

🔴 深入版

2.1 旗舰模型 API 定价表（截至 2026 年 3 月）

模型	输入 ($/1M tokens)	输出 ($/1M tokens)	上下文窗口	批量折扣
Claude Opus 4.6	$15.00	$75.00	1M	50% (batch)
Claude Sonnet 4.6	$3.00	$15.00	1M (beta)	50% (batch)
Claude Haiku 4.5	$0.25	$1.25	200K	50% (batch)
GPT-5.4	$2.50	$15.00	922K	50% (batch)
GPT-5.4 Pro	$15.00	$90.00	922K	—
GPT-5.4 Mini	免费 / $0.25*	$1.00*	128K	—
Gemini 3.1 Pro	$2.00	$12.00	1M	—
Gemini 3 Flash	$0.50	$3.00	1M	—
Gemini 3.1 Flash-Lite	$0.25	$1.50	1M	—
DeepSeek V3.2	$0.28	$0.42	128K	90% (cache)
DeepSeek R1	$0.55	$2.19	128K	—
Qwen3.5-Plus	~$0.50	~$2.00	128K	—
Mistral Large 3	$0.50	$1.50	262K	—
Codestral	$0.20	$0.60	256K	—
Grok 3	$3.00	$15.00	1M	—

*GPT-5.4 Mini 对 ChatGPT Free 用户免费使用，API 价格约 $0.25/$1.00。

2.2 DeepSeek 的价格冲击

DeepSeek V3.2 的 $0.28 输入 / $0.42 输出定价，是 Claude Opus 4.6 的 1/54（输入） 和 1/179（输出）。这个价格优势来自三个技术因素：

MoE 架构效率：671B 总参数中每次推理仅激活 37B，推理计算量远低于同等质量的 Dense 模型
DeepSeek Sparse Attention：自研稀疏注意力机制，在长上下文场景下降低计算复杂度
中国算力成本：国内 GPU 集群运营成本约为美国的 40-60%

但便宜有代价：128K 的上下文窗口远小于旗舰模型的 1M，且多模态能力有限。

2.3 免费/开源 vs 闭源商业

维度	闭源旗舰	开源/开放权重	免费 API
典型代表	Opus 4.6, GPT-5.4 Pro	Llama 4, DeepSeek V3.2, Qwen3.5	GPT-5.4 Mini (Free), Gemini Flash-Lite
适用场景	关键业务、安全审计、科研	自部署、定制化微调、数据隐私	原型开发、个人项目、教育
成本	$15-75/1M tokens	硬件成本（自部署）或 $0.2-2/1M	$0
灵活性	API 受限	完全可控	有速率限制

性价比象限图

mermaid

quadrantChart
    title 2026 Q1 大模型性价比象限
    x-axis 低能力 --> 高能力
    y-axis 高价格 --> 低价格
    quadrant-1 价格屠夫
    quadrant-2 需要进步
    quadrant-3 高端溢价
    quadrant-4 旗舰首选
    "Claude Opus 4.6": [0.93, 0.15]
    "GPT-5.4": [0.88, 0.65]
    "GPT-5.4 Pro": [0.92, 0.10]
    "Gemini 3.1 Pro": [0.92, 0.70]
    "Claude Sonnet 4.6": [0.85, 0.65]
    "DeepSeek V3.2": [0.78, 0.95]
    "Qwen3.5-Plus": [0.82, 0.92]
    "Mistral Large 3": [0.72, 0.90]
    "Gemini Flash": [0.70, 0.88]
    "Grok 3": [0.80, 0.60]
    "Llama 4 Maverick": [0.75, 0.85]

阅读说明：右上角是"高能力 + 低价格"的理想位置（旗舰首选）。Gemini 3.1 Pro 在能力和价格之间取得了最佳平衡，DeepSeek/Qwen 凭借超低价占据"价格屠夫"象限。

三、技术路线分野

🟢 通俗版

现在的大模型发展，像一条河在山口分成了四条支流：闭源巨头走"全能旗舰"路线，开源生态走"共建共享"路线，推理专用模型走"深度思考"路线，架构之争则是"密集"还是"稀疏"（MoE）。每条路线都有赢家，没有哪条路一定更好。

🔴 深入版

3.1 闭源巨头：Anthropic / OpenAI / Google

三家闭源巨头的技术方向已经明显分化：

公司	核心优势	独特能力	2026 Q1 关键动作
Anthropic	安全对齐 + 编码 Agent	Compaction API（无限对话）、Agent Teams、宪法 AI	1M 上下文平价化、Claude Code 生态
OpenAI	全栈产品 + 多模态	原生 Computer Use、Codex 集成、超级应用整合	GPT-5.4 统一模型、Mini/Nano 免费化
Google	学术推理 + 基础设施	Deep Think（多流并行推理）、1M 上下文、全模态	Gemini 3.1 Pro GPQA 94.3% 领先

3.2 开源生态：Meta / DeepSeek / Qwen / Mistral

项目	架构	参数量	许可证	亮点
Llama 4 Maverick	MoE (128 experts)	17B active / ~400B total	Llama License	10M 上下文 (Scout)
DeepSeek V3.2	MoE	37B active / 671B total	MIT	价格极低，IMO 金牌
Qwen3.5	Gated Delta + MoE	0.8B-235B	Apache 2.0	201 种语言，四模态
Mistral Large 3	MoE	~24B active	Apache 2.0	欧洲主权 AI
Gemma 3	Dense	1B-27B	Gemma License	Google 开源分支

趋势判断：开源模型在 2026 Q1 集体采用 MoE 架构，通过"大参数+少激活"实现更好的性价比。Dense（全参数激活）架构在大模型中正逐渐成为少数派。

3.3 推理专用模型

推理专用模型（reasoning models）已成为一个独立品类：

OpenAI o-series (o3, o4-mini)：最早的推理专用系列，通过显式思维链实现深度推理
DeepSeek R1：开源推理模型标杆，MIT 许可，AIME 2024 达 79.8%
Gemini Deep Think：多流并行推理，可在多条思路之间切换探索
Claude Extended Thinking：自适应推理深度，effort 级别可调（low/medium/high/max）
Qwen3 Thinking Mode：混合模式，同一模型可在 thinking / non-thinking 间切换

关键分歧：推理模型是应该独立存在（o-series 路线），还是融入通用模型（GPT-5.4 / Claude Sonnet 4.6 路线）？2026 Q1 的趋势倾向后者——GPT-5.4 首次将推理能力内置到主线模型。

3.4 MoE vs Dense 架构选择

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graph TD
    A["2026 大模型架构选择"] --> B["Dense 密集架构"]
    A --> C["MoE 混合专家"]

    B --> B1["优势：训练简单<br/>推理一致性高"]
    B --> B2["代表：GPT-5.4<br/>Claude Opus 4.6<br/>Gemma 3"]
    B --> B3["劣势：推理成本高<br/>扩展受限"]

    C --> C1["优势：推理成本低<br/>参数可扩展"]
    C --> C2["代表：DeepSeek V3.2<br/>Qwen3.5-235B<br/>Llama 4 Maverick<br/>Mistral Large 3"]
    C --> C3["劣势：训练复杂<br/>路由不均衡风险"]

    B3 --> D["趋势：旗舰闭源<br/>仍用 Dense"]
    C1 --> E["趋势：开源模型<br/>全面转向 MoE"]

    style A fill:#4A90D9,color:#fff
    style D fill:#E8A838,color:#fff
    style E fill:#50B848,color:#fff

补充说明：GPT-5.4 和 Claude Opus 4.6 是否使用 MoE，Anthropic 和 OpenAI 均未公开确认。上图基于公开信息和推测——如果它们是 MoE 但未公开，则闭源/开源的架构差异更多在于"是否公开架构细节"而非"是否使用 MoE"。

四、生态与工具

🟢 通俗版

大模型不只是聊天机器人——它们正在成为"数字员工"，能操作电脑、写代码、管理工具。哪家的"工具箱"最丰富、最好用，决定了开发者选谁。

🔴 深入版

4.1 Agent / Tool Use 能力对比

能力	Claude	GPT-5.4	Gemini 3.1	DeepSeek	Qwen
Function Calling	✅ 成熟	✅ 成熟	✅ 成熟	✅ V3.1 改进	✅ 原生 MCP
Computer Use	✅ Cowork	✅ 原生	✅ 专用模型	❌	❌
Multi-Agent	✅ Agent Teams	✅ Codex	⚠️ 有限	❌	❌
MCP 支持	✅ 原生	⚠️ 第三方	⚠️ 第三方	❌	✅ 原生
长时间任务	✅ Long-running	✅ Background	⚠️ 有限	❌	❌
自适应推理	✅ Effort 可调	✅ Pro 模式	✅ Deep Think	❌	✅ Thinking Mode

要点：Agent 能力是 2026 年闭源模型最大的护城河。Claude 和 GPT-5.4 在 computer use、multi-agent、long-running tasks 上遥遥领先。Qwen 是开源阵营中 Agent 能力最强的（原生 MCP + function calling）。

4.2 IDE 集成：AI 编程三巨头

工具	底层模型	核心能力	价格	独特优势
Claude Code	Claude Opus/Sonnet 4.6	终端原生、Agent 模式、多文件编辑	Max $100/月含	1M 上下文读全仓库
Cursor	多模型（Claude/GPT）	IDE 内嵌、Tab 补全、Agent 模式	$20/月起	开发者体验最流畅
GitHub Copilot + Codex	GPT-5.4	后台异步执行、PR 生成、测试编写	$10/月起	GitHub 生态深度集成
Kimi Code CLI	Kimi K2.5	终端原生、中文优化	免费	中文代码理解

4.3 API 生态成熟度

维度	Anthropic	OpenAI	Google	DeepSeek	阿里云
SDK 语言数	5+	10+	8+	3	5+
Prompt Caching	✅ 90% 折扣	✅ 50% 折扣	✅	✅ 90% 折扣	✅
Batch API	✅ 50% 折扣	✅ 50% 折扣	✅	✅	✅
Streaming	✅	✅	✅	✅	✅
Structured Output	✅	✅ JSON Schema	✅	✅	✅
地域覆盖	全球	全球	全球	全球	中国优先
企业 SLA	✅	✅	✅	⚠️ 有限	✅

五、中国市场特别观察

🟢 通俗版

中国大模型市场有自己的"平行宇宙"——全球排名和国内排名可能完全不同。DeepSeek 靠价格，Qwen 靠生态，Kimi 靠产品。三家各有一把刷子。

🔴 深入版

5.1 DeepSeek / Qwen / Kimi 三足鼎立

维度	DeepSeek	Qwen (阿里)	Kimi (月之暗面)
核心优势	推理 + 极致性价比	多语言 + 阿里云生态	产品体验 + 端到端 RL
最新模型	V3.2 Speciale, V4 Lite	Qwen3.5, Qwen3-Coder	K2.5 多模态
开源策略	MIT 许可，完全开放	Apache 2.0，完全开放	不开源核心模型
定价策略	全球最低价	中等偏低	免费产品 + 付费 API
目标用户	开发者、自部署	企业客户、全球化	C 端用户、研究者
Agent 能力	⚠️ 弱	✅ MCP + 工具调用	✅ Researcher + Code CLI
2026 Q1 亮点	V4 Lite 发布	Qwen3.5 Small 系列	K2.5 API 平台

5.2 政策影响

算力管控：美国对华 AI 芯片出口限制持续升级，但中国企业通过架构创新（MoE 稀疏激活）和国产芯片（华为昇腾）部分缓解了影响
数据合规：《生成式 AI 服务管理暂行办法》要求模型备案，进一步拉开国内外市场的差距
开源政策：中国政府鼓励开源，DeepSeek 和 Qwen 的开源策略符合政策导向

5.3 应用场景差异

场景	海外首选	国内首选	原因
企业客服	GPT-5.4 / Claude	Qwen / Kimi	中文理解 + 合规
代码生成	Claude Code / Copilot	Qwen3-Coder / Kimi Code	本地化 + 成本
学术研究	Gemini / Claude	DeepSeek R1	开源可复现
金融分析	Claude / GPT	Kimi / DeepSeek	中文财报理解
教育辅导	GPT / Gemini	Qwen / Kimi	政策合规 + 免费

其他值得关注的中国模型

MiniMax M2.5：SWE-bench Verified 达 80.2%，以 1/20 成本匹敌前沿模型
智谱 GLM-5：SWE-bench 76-78%，Agent 原生设计
百川 Baichuan-M3：医疗 AI 垂直领域突破

六、预测：Q2 展望

关键看点

Anthropic Claude 5?——Anthropic 通常每 6-8 个月发布新代际。Claude 4 系列始于 2025 年中，Claude 5 可能在 2026 Q2-Q3 亮相。如果 Claude 5 在多模态上补齐短板（视频、音频），将直接挑战 GPT 和 Gemini 的全模态优势。
Llama 4 Behemoth 正式发布——Meta 的旗舰教师模型仍在训练中，一旦开源将重塑开源模型的天花板。预计 2026 年中发布。
推理成本进一步下降——随着 MoE 架构和稀疏注意力技术成熟，旗舰模型的推理成本可能在 Q2 再下降 30-50%。Google 的 Flash-Lite 系列已经展示了这一方向。
Agent 从 Demo 到 Production——2025 年是 Agent 的"概念年"，2026 年是"落地年"。Claude Code、GitHub Copilot Codex、Kimi Code CLI 的竞争将决定 AI 编程市场的格局。
端侧模型爆发——Qwen3.5 Small（0.8B-9B）、GPT-5.4 Nano、Gemma 3 等小模型将推动 AI 从云端向终端迁移。

可能的格局变化

当前格局（Q1）           可能的 Q2 格局
───────────          ──────────────
旗舰三强固定           旗舰四强？(+DeepSeek V4)
开源追赶闭源           开源在特定任务超越闭源
推理模型独立品类        推理能力内置成标配
百万 token 是溢价       百万 token 是标配
Agent 是新鲜事物        Agent 是基础能力

附录

A. 完整 Benchmark 数据表

模型	SWE-bench V.	GPQA Diamond	AIME 2026	MATH-500	LiveCodeBench v6	HumanEval	MMLU	OSWorld	上下文	发布日期
Claude Opus 4.6	80.8%	91.3%	~90%	97.8%	~78%	95.1%	~92%	76%	1M	2026.03
Claude Sonnet 4.6	79.6%	74.1%	~75%	93.5%	~76%	94.5%	~90%	72.5%	1M	2026.02
GPT-5.4	57.7%*	~82%	~95%	98.0%	~74%	93.8%	~93%	75.0%	922K	2026.03
GPT-5.4 Pro	—	~88%	~98%	99.0%	—	—	~94%	—	922K	2026.03
Gemini 3.1 Pro	80.6%	94.3%	~95%	98.5%	~77%	94.0%	~93%	—	1M	2026.02
Gemini 3 Flash	~60%	~70%	~65%	88.0%	~55%	88.0%	~85%	—	1M	2025.12
DeepSeek V3.2 Sp.	~78%	~85%	~88%	97.3%	~75%	92.5%	~90%	—	128K	2025.12
DeepSeek R1	—	~85%	79.8%†	97.3%	—	—	~88%	—	128K	2025.01
Qwen3.5-Plus	~77%	88.4%	~88%	97.0%	83.6%	93.0%	~91%	—	128K	2026.02
Llama 4 Maverick	~65%	~72%	~70%	90.0%	~60%	89.0%	~86%	—	1M	2025.04
Mistral Large 3	~65%	~75%	~70%	90.0%	~68%	92.0%	85.5%	—	262K	2025.11
Grok 3	~70%	~80%	~82%	95.0%	~68%	91.0%	~88%	—	1M	2025.06

注释：标注 ~ 为基于多源信息的估计值，† 为使用旧版测试集的数据，* 为 SWE-bench Pro（更严格）而非 SWE-bench Verified。各模型的测试条件（采样次数、prompt 工程等）可能不同，跨模型对比需谨慎。

B. 完整定价对比表

模型	输入 ($/1M)	输出 ($/1M)	缓存输入 ($/1M)	批量输入 ($/1M)	上下文
Claude Opus 4.6	$15.00	$75.00	$1.50	$7.50	1M
Claude Sonnet 4.6	$3.00	$15.00	$0.30	$1.50	1M
Claude Haiku 4.5	$0.25	$1.25	$0.025	$0.125	200K
GPT-5.4	$2.50	$15.00	—	$1.25	922K
GPT-5.4 Pro	$15.00	$90.00	—	—	922K
GPT-5.4 Mini	$0.25	$1.00	—	$0.125	128K
GPT-5.4 Nano	—	—	—	—	64K
Gemini 3.1 Pro	$2.00	$12.00	—	—	1M
Gemini 3 Flash	$0.50	$3.00	—	—	1M
Gemini 3.1 Flash-Lite	$0.25	$1.50	—	—	1M
DeepSeek V3.2	$0.28	$0.42	$0.028	—	128K
DeepSeek R1	$0.55	$2.19	—	—	128K
Qwen3.5-Plus	~$0.50	~$2.00	—	—	128K
Mistral Large 3	$0.50	$1.50	—	—	262K
Codestral	$0.20	$0.60	—	—	256K
Grok 3	$3.00	$15.00	—	—	1M

C. 术语表

术语	含义
MoE	Mixture of Experts，混合专家架构，每次推理仅激活部分参数
Dense	密集架构，每次推理激活全部参数
SWE-bench	软件工程基准测试，测试模型解决 GitHub Issue 的能力
GPQA	Graduate-level PhD Questions & Answers，博士级科学问答
AIME	美国邀请赛数学考试，衡量高中竞赛数学能力
MRCR	Multi-turn Retrieval in Context Recall，长上下文检索可靠性
MCP	Model Context Protocol，模型上下文协议（Anthropic 发起）
Extended Thinking	扩展思考，模型在回答前进行内部推理的能力
Computer Use	计算机使用，模型直接操作鼠标键盘的能力
Compaction API	上下文压缩 API，自动摘要旧对话以支持无限长对话

数据来源：本文数据综合自各公司官方发布、Artificial Analysis、LLM Stats、BenchLM、PricePerToken 等第三方评测平台，以及 VentureBeat、The New Stack、DeepLearning.AI 等媒体报道。标注估计值（~）的数据基于多源交叉验证，但可能与官方数据存在偏差。
免责声明：AI 领域变化极快，本文数据截至 2026 年 3 月 27 日。部分模型可能在发布后持续更新，实际表现可能与本文记录有差异。
参考链接：
Anthropic Claude 定价页
OpenAI GPT-5.4 发布公告
Google Gemini 2.5 / 3 系列
DeepSeek 模型文档
Qwen3.5 GitHub
Mistral AI 模型定价
BenchLM 全模型对比
Artificial Analysis 模型排名

2026 Q1 大模型竞争格局全景横评 ​

引言：Q1 的三件大事 ​

一、性能矩阵：谁在领跑？ ​

🟢 通俗版 ​

🔴 深入版 ​

1.1 编码能力对比 ​

1.2 推理能力对比 ​

1.3 多模态能力对比 ​

1.4 长上下文能力对比 ​

综合能力雷达图 ​

二、定价战争：成本如何重塑市场 ​

🟢 通俗版 ​

🔴 深入版 ​

2.1 旗舰模型 API 定价表（截至 2026 年 3 月） ​

2.2 DeepSeek 的价格冲击 ​

2.3 免费/开源 vs 闭源商业 ​

性价比象限图 ​

三、技术路线分野 ​

🟢 通俗版 ​

🔴 深入版 ​

3.1 闭源巨头：Anthropic / OpenAI / Google ​

3.2 开源生态：Meta / DeepSeek / Qwen / Mistral ​

3.3 推理专用模型 ​

3.4 MoE vs Dense 架构选择 ​

四、生态与工具 ​

🟢 通俗版 ​

🔴 深入版 ​

4.1 Agent / Tool Use 能力对比 ​

4.2 IDE 集成：AI 编程三巨头 ​

4.3 API 生态成熟度 ​

五、中国市场特别观察 ​

🟢 通俗版 ​

🔴 深入版 ​

5.1 DeepSeek / Qwen / Kimi 三足鼎立 ​

5.2 政策影响 ​

5.3 应用场景差异 ​

其他值得关注的中国模型 ​

六、预测：Q2 展望 ​

关键看点 ​

可能的格局变化 ​

附录 ​

A. 完整 Benchmark 数据表 ​

B. 完整定价对比表 ​

C. 术语表 ​

2026 Q1 大模型竞争格局全景横评

引言：Q1 的三件大事

一、性能矩阵：谁在领跑？

🟢 通俗版

🔴 深入版

1.1 编码能力对比

1.2 推理能力对比

1.3 多模态能力对比

1.4 长上下文能力对比

综合能力雷达图

二、定价战争：成本如何重塑市场

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🔴 深入版

2.1 旗舰模型 API 定价表（截至 2026 年 3 月）

2.2 DeepSeek 的价格冲击

2.3 免费/开源 vs 闭源商业

性价比象限图

三、技术路线分野

🟢 通俗版

🔴 深入版

3.1 闭源巨头：Anthropic / OpenAI / Google

3.2 开源生态：Meta / DeepSeek / Qwen / Mistral

3.3 推理专用模型

3.4 MoE vs Dense 架构选择

四、生态与工具

🟢 通俗版

🔴 深入版

4.1 Agent / Tool Use 能力对比

4.2 IDE 集成：AI 编程三巨头

4.3 API 生态成熟度

五、中国市场特别观察

🟢 通俗版

🔴 深入版

5.1 DeepSeek / Qwen / Kimi 三足鼎立

5.2 政策影响

5.3 应用场景差异

其他值得关注的中国模型

六、预测：Q2 展望

关键看点

可能的格局变化

附录

A. 完整 Benchmark 数据表

B. 完整定价对比表

C. 术语表