以任务为导向的研究与对比
按真正关键的约束条件选择中国 AI 模型
可以从编码、上下文、延迟测量、视频或性价比入手。每条路径都会把当前的模型事实与你仍需自行测试的决策区分开来。Standard token 模型价格按厂商国际刊例价的 100% 执行；部分模型在首次充值后另有 Paid 价。媒体模型条目展示透明的美元服务价格；任何服务毛利均已包含在展示价格中。
这是一个选型决策中心，而不是热度或质量排行榜。我们只发布当前的目录事实：上下文窗口、美元标价、模态和声明的能力。如需独立的质量基准测试，请参见 Artificial Analysis。
从决策出发
五条路径，一套证据标准
路径卡片会说明我们掌握的证据、这些证据在什么情况下有用，以及适用范围止于何处。卡片链接到相关的模型事实，以及唯一一个带 UTM 标记的注册入口。
编码与 Agent
从当前描述或能力中明确提到编码、工具、Agent、工程、规划或结构化工作的模型入手。
- 适用情形： 当工具调用、代码生成或 Agent 循环成为瓶颈时，选用这条路径。
- 限制： 能力标签描述的是声明的适配度，而不是实测的编码质量评分。
长上下文
先用当前的上下文窗口字段缩小候选范围，再评估检索质量、提示词结构和总 token 成本。
- 适用情形： 处理大型代码仓库、长文档和多步骤知识工作时，选用这条路径。
- 限制： 上下文窗口更大，并不能证明召回、推理或延迟表现更好。
低延迟
ChinaAPI 目前尚未发布跨区域延迟排名。这条路径提供一种可重复的方法，让你针对自己的提示词、区域和流式输出模式进行测量。
- 适用情形： 当交互耗时或首 token 时间是发布门槛时，选用这条路径。
- 限制： 不要根据标价、上下文或单次请求推断延迟。
视频生成
在测试你自己的提示词和时长之前，先对比当前各视频模型的模态、能力，以及按计费单位列出的透明美元服务价格。
- 适用情形： 有剧情、运动、参考图和音频方面的需求时，选用这条路径。
- 限制： 该目录并非视觉质量或任务成功率排名。
性价比
以输入标价作为成本筛选条件，再结合你的工作负载、重试次数、输出长度和运行约束，测试每个合格结果的成本。
- 适用情形： 当预算是硬约束、且直接比较价格有参考价值时，选用这条路径。
- 限制： 最低的输入标价并不代表质量、延迟或总成本方面的结论。
按任务查看模型事实
先用事实筛出候选，再验证你的工作负载
同一模型可能出现在多个分组中。在这些精简表格中，各行先按上下文窗口从大到小、再按输入标价从低到高排序。
编码与 Agent
描述或能力中提及编码、Agent、工具、工程、规划或办公工作的 LLMs。这是目录层面的证据，不是实测的质量排名。
| 模型 | 厂商 | 上下文 | 输入 $/1M |
|---|---|---|---|
| mimo-v2.5 | Xiaomi | 1M | $0.14 |
| glm-5.3-flash | Zhipu AI | 1M | $0.15 |
| qwen3.8-flash | Alibaba | 1M | $0.15 |
| deepseek-flash | DeepSeek | 1M | $0.3 |
| LongCat-2.0 | Meituan | 1M | $0.3 |
| mimo-v2.5-pro | Xiaomi | 1M | $0.435 |
| hy4-preview | Tencent | 1M | $0.8889 |
| MiniMax-M3 | MiniMax | 1M | $0.9 |
| qwen3.6-flash | Alibaba | 1M | $1 |
| step-5-preview | StepFun | 1M | $1 |
| qwen3.7-plus | Alibaba | 1M | $1.2 |
| deepseek-v4-pro | DeepSeek | 1M | $1.32 |
| glm-5.2 | Zhipu AI | 1M | $1.4 |
| glm-5.3 | Zhipu AI | 1M | $1.4 |
| qwen3.6-plus | Alibaba | 1M | $2 |
| qwen3.8-max | Alibaba | 1M | $2 |
| qwen3.7-max | Alibaba | 1M | $2.5 |
| kimi-k3 | Moonshot | 1M | $3 |
| step-3.5-flash | StepFun | 256K | $0.1 |
| step-3.5-flash-2603 | StepFun | 256K | $0.1 |
| hy3 | Tencent | 256K | $0.1481 |
| step-3.7-flash | StepFun | 256K | $0.2 |
| doubao-seed-2-1-turbo-260628 | ByteDance | 256K | $0.4444 |
| doubao-seed-2-1-pro-260628 | ByteDance | 256K | $0.8889 |
| kimi-k2.6 | Moonshot | 256K | $0.95 |
| kimi-k2.7-code | Moonshot | 256K | $0.95 |
| kimi-k2.7-code-highspeed | Moonshot | 256K | $1.9 |
| MiniMax-M2.7 | MiniMax | 200K | $0.3 |
| MiniMax-M2.7-highspeed | MiniMax | 200K | $0.6 |
| glm-5 | Zhipu AI | 200K | $1 |
| glm-5-turbo | Zhipu AI | 200K | $1.2 |
| glm-5.1 | Zhipu AI | 200K | $1.4 |
| stepaudio-2.5-chat | StepFun | $1.5 |
最适合推理
LLMs 中标记为 Reasoning 的模型（以当前数据源为准）。
| 模型 | 厂商 | 上下文 | 输入 $/1M |
|---|---|---|---|
| mimo-v2.5 | Xiaomi | 1M | $0.14 |
| glm-5.3-flash | Zhipu AI | 1M | $0.15 |
| qwen3.8-flash | Alibaba | 1M | $0.15 |
| deepseek-flash | DeepSeek | 1M | $0.3 |
| LongCat-2.0 | Meituan | 1M | $0.3 |
| mimo-v2.5-pro | Xiaomi | 1M | $0.435 |
| hy4-preview | Tencent | 1M | $0.8889 |
| MiniMax-M3 | MiniMax | 1M | $0.9 |
| qwen3.6-flash | Alibaba | 1M | $1 |
| step-5-preview | StepFun | 1M | $1 |
| qwen3.7-plus | Alibaba | 1M | $1.2 |
| deepseek-v4-pro | DeepSeek | 1M | $1.32 |
| glm-5.2 | Zhipu AI | 1M | $1.4 |
| glm-5.3 | Zhipu AI | 1M | $1.4 |
| qwen3.6-plus | Alibaba | 1M | $2 |
| qwen3.8-max | Alibaba | 1M | $2 |
| qwen3.7-max | Alibaba | 1M | $2.5 |
| kimi-k3 | Moonshot | 1M | $3 |
| step-3.5-flash | StepFun | 256K | $0.1 |
| step-3.5-flash-2603 | StepFun | 256K | $0.1 |
| hy3 | Tencent | 256K | $0.1481 |
| step-3.7-flash | StepFun | 256K | $0.2 |
| doubao-seed-2-1-turbo-260628 | ByteDance | 256K | $0.4444 |
| doubao-seed-2-1-pro-260628 | ByteDance | 256K | $0.8889 |
| kimi-k2.6 | Moonshot | 256K | $0.95 |
| kimi-k2.7-code | Moonshot | 256K | $0.95 |
| kimi-k2.7-code-highspeed | Moonshot | 256K | $1.9 |
| MiniMax-M2.7 | MiniMax | 200K | $0.3 |
| MiniMax-M2.7-highspeed | MiniMax | 200K | $0.6 |
| glm-5 | Zhipu AI | 200K | $1 |
| glm-5-turbo | Zhipu AI | 200K | $1.2 |
| glm-5.1 | Zhipu AI | 200K | $1.4 |
| stepaudio-2.5-chat | StepFun | $1.5 |
长上下文
所有具备 1M 上下文窗口的 LLMs，按输入标价从低到高排序。
| 模型 | 厂商 | 上下文 | 输入 $/1M |
|---|---|---|---|
| mimo-v2.5 | Xiaomi | 1M | $0.14 |
| glm-5.3-flash | Zhipu AI | 1M | $0.15 |
| qwen3.8-flash | Alibaba | 1M | $0.15 |
| deepseek-flash | DeepSeek | 1M | $0.3 |
| LongCat-2.0 | Meituan | 1M | $0.3 |
| mimo-v2.5-pro | Xiaomi | 1M | $0.435 |
| hy4-preview | Tencent | 1M | $0.8889 |
| MiniMax-M3 | MiniMax | 1M | $0.9 |
| qwen3.6-flash | Alibaba | 1M | $1 |
| step-5-preview | StepFun | 1M | $1 |
| qwen3.7-plus | Alibaba | 1M | $1.2 |
| deepseek-v4-pro | DeepSeek | 1M | $1.32 |
| glm-5.2 | Zhipu AI | 1M | $1.4 |
| glm-5.3 | Zhipu AI | 1M | $1.4 |
| qwen3.6-plus | Alibaba | 1M | $2 |
| qwen3.8-max | Alibaba | 1M | $2 |
| qwen3.7-max | Alibaba | 1M | $2.5 |
| kimi-k3 | Moonshot | 1M | $3 |
多模态
LLMs，筛选条件为 vision=true。纯文本模型不列入此分组。
| 模型 | 厂商 | 上下文 | 输入 $/1M |
|---|---|---|---|
| mimo-v2.5 | Xiaomi | 1M | $0.14 |
| glm-5.3-flash | Zhipu AI | 1M | $0.15 |
| qwen3.8-flash | Alibaba | 1M | $0.15 |
| deepseek-flash | DeepSeek | 1M | $0.3 |
| mimo-v2.5-pro | Xiaomi | 1M | $0.435 |
| MiniMax-M3 | MiniMax | 1M | $0.9 |
| qwen3.6-flash | Alibaba | 1M | $1 |
| step-5-preview | StepFun | 1M | $1 |
| qwen3.7-plus | Alibaba | 1M | $1.2 |
| qwen3.6-plus | Alibaba | 1M | $2 |
| qwen3.8-max | Alibaba | 1M | $2 |
| kimi-k3 | Moonshot | 1M | $3 |
| step-3.7-flash | StepFun | 256K | $0.2 |
| doubao-seed-2-1-turbo-260628 | ByteDance | 256K | $0.4444 |
| doubao-seed-2-1-pro-260628 | ByteDance | 256K | $0.8889 |
| kimi-k2.6 | Moonshot | 256K | $0.95 |
| kimi-k2.7-code | Moonshot | 256K | $0.95 |
| kimi-k2.7-code-highspeed | Moonshot | 256K | $1.9 |
从候选清单到落地实施
选定模型，核实接入路径，然后注册
模型卡片用于缩小目录范围；集成指南提供下一步的配置方法。只有具备带日期验证记录的工具才会显示指南链接，因此目录中的能力标签绝不会被表述为兼容性保证。
低延迟验证
测量你真正要上线的工作流
我们不发布跨区域延迟排名，因为当前目录中没有可重复的多区域延迟数据集。测试时，请固定模型、提示词、请求结构、区域、并发和流式输出模式。
可重复的延迟检测
在多次运行中记录首 token 时间和总完成时间。只比较提示词和输出上限都相同的运行，并将原始测量数据连同测试日期和区域一并保存。
限制： 单次请求、厂商规格说明或标价都不足以支撑延迟方面的结论。在有文档说明的探测公布样本量和区域之前，本中心不会把任何模型标注为延迟最低的选项。
最长上下文窗口
所有 LLMs 按上下文排序
先按上下文窗口降序、再按输入标价升序排列。按 token 计费的模型会显示输出价格。
| 排名 | 模型 | 厂商 | 上下文 | 输入 $/1M | 输出 $/1M |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | mimo-v2.5 | Xiaomi | 1M | $0.14 | $0.28 |
| 2 | glm-5.3-flash | Zhipu AI | 1M | $0.15 | $0.5 |
| 3 | qwen3.8-flash | Alibaba | 1M | $0.15 | $0.47 |
| 4 | deepseek-flash | DeepSeek | 1M | $0.3 | $1.2 |
| 5 | LongCat-2.0 | Meituan | 1M | $0.3 | $1.2 |
| 6 | mimo-v2.5-pro | Xiaomi | 1M | $0.435 | $0.87 |
| 7 | hy4-preview | Tencent | 1M | $0.8889 | $2.6667 |
| 8 | MiniMax-M3 | MiniMax | 1M | $0.9 | $3.6 |
| 9 | qwen3.6-flash | Alibaba | 1M | $1 | $4 |
| 10 | step-5-preview | StepFun | 1M | $1 | $2.7 |
| 11 | qwen3.7-plus | Alibaba | 1M | $1.2 | $4.8 |
| 12 | deepseek-v4-pro | DeepSeek | 1M | $1.32 | $3.96 |
| 13 | glm-5.2 | Zhipu AI | 1M | $1.4 | $4.4 |
| 14 | glm-5.3 | Zhipu AI | 1M | $1.4 | $4.4 |
| 15 | qwen3.6-plus | Alibaba | 1M | $2 | $6 |
| 16 | qwen3.8-max | Alibaba | 1M | $2 | $6 |
| 17 | qwen3.7-max | Alibaba | 1M | $2.5 | $7.5 |
| 18 | kimi-k3 | Moonshot | 1M | $3 | $15 |
| 19 | step-3.5-flash | StepFun | 256K | $0.1 | $0.3 |
| 20 | step-3.5-flash-2603 | StepFun | 256K | $0.1 | $0.3 |
| 21 | hy3 | Tencent | 256K | $0.1481 | $0.5926 |
| 22 | step-3.7-flash | StepFun | 256K | $0.2 | $1.15 |
| 23 | doubao-seed-2-1-turbo-260628 | ByteDance | 256K | $0.4444 | $2.2222 |
| 24 | doubao-seed-2-1-pro-260628 | ByteDance | 256K | $0.8889 | $4.4444 |
| 25 | kimi-k2.6 | Moonshot | 256K | $0.95 | $4 |
| 26 | kimi-k2.7-code | Moonshot | 256K | $0.95 | $4 |
| 27 | kimi-k2.7-code-highspeed | Moonshot | 256K | $1.9 | $8 |
| 28 | MiniMax-M2.7 | MiniMax | 200K | $0.3 | $1.2 |
| 29 | MiniMax-M2.7-highspeed | MiniMax | 200K | $0.6 | $2.4 |
| 30 | glm-5 | Zhipu AI | 200K | $1 | $3.2 |
| 31 | glm-5-turbo | Zhipu AI | 200K | $1.2 | $4 |
| 32 | glm-5.1 | Zhipu AI | 200K | $1.4 | $4.4 |
| 33 | stepaudio-2.5-chat | StepFun | $1.5 | $3.5 |
性价比筛选
LLMs 按输入标价排序
按每 1M tokens 的输入美元标价升序排列。请把它当作成本筛选条件，而不是质量、延迟或合格结果成本的排名。
| 排名 | 模型 | 厂商 | 上下文 | 输入 $/1M | 输出 $/1M |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | step-3.5-flash | StepFun | 256K | $0.1 | $0.3 |
| 2 | step-3.5-flash-2603 | StepFun | 256K | $0.1 | $0.3 |
| 3 | mimo-v2.5 | Xiaomi | 1M | $0.14 | $0.28 |
| 4 | hy3 | Tencent | 256K | $0.1481 | $0.5926 |
| 5 | glm-5.3-flash | Zhipu AI | 1M | $0.15 | $0.5 |
| 6 | qwen3.8-flash | Alibaba | 1M | $0.15 | $0.47 |
| 7 | step-3.7-flash | StepFun | 256K | $0.2 | $1.15 |
| 8 | deepseek-flash | DeepSeek | 1M | $0.3 | $1.2 |
| 9 | LongCat-2.0 | Meituan | 1M | $0.3 | $1.2 |
| 10 | MiniMax-M2.7 | MiniMax | 200K | $0.3 | $1.2 |
| 11 | mimo-v2.5-pro | Xiaomi | 1M | $0.435 | $0.87 |
| 12 | doubao-seed-2-1-turbo-260628 | ByteDance | 256K | $0.4444 | $2.2222 |
| 13 | MiniMax-M2.7-highspeed | MiniMax | 200K | $0.6 | $2.4 |
| 14 | hy4-preview | Tencent | 1M | $0.8889 | $2.6667 |
| 15 | doubao-seed-2-1-pro-260628 | ByteDance | 256K | $0.8889 | $4.4444 |
| 16 | MiniMax-M3 | MiniMax | 1M | $0.9 | $3.6 |
| 17 | kimi-k2.6 | Moonshot | 256K | $0.95 | $4 |
| 18 | kimi-k2.7-code | Moonshot | 256K | $0.95 | $4 |
| 19 | qwen3.6-flash | Alibaba | 1M | $1 | $4 |
| 20 | step-5-preview | StepFun | 1M | $1 | $2.7 |
| 21 | glm-5 | Zhipu AI | 200K | $1 | $3.2 |
| 22 | qwen3.7-plus | Alibaba | 1M | $1.2 | $4.8 |
| 23 | glm-5-turbo | Zhipu AI | 200K | $1.2 | $4 |
| 24 | deepseek-v4-pro | DeepSeek | 1M | $1.32 | $3.96 |
| 25 | glm-5.2 | Zhipu AI | 1M | $1.4 | $4.4 |
| 26 | glm-5.3 | Zhipu AI | 1M | $1.4 | $4.4 |
| 27 | glm-5.1 | Zhipu AI | 200K | $1.4 | $4.4 |
| 28 | stepaudio-2.5-chat | StepFun | $1.5 | $3.5 | |
| 29 | kimi-k2.7-code-highspeed | Moonshot | 256K | $1.9 | $8 |
| 30 | qwen3.6-plus | Alibaba | 1M | $2 | $6 |
| 31 | qwen3.8-max | Alibaba | 1M | $2 | $6 |
| 32 | qwen3.7-max | Alibaba | 1M | $2.5 | $7.5 |
| 33 | kimi-k3 | Moonshot | 1M | $3 | $15 |
视频生成模型
Kling、Seedance、Hailuo、Wan 与 HappyHorse
在数据源中，视频模型没有 LLM 那样的上下文窗口。它们按下方所示的单位以美元计费。选定生产方案之前，请先测试提示词、时长、分辨率、参考控制需求和失败模式。
| 模型 | 厂商 | 能力 | 计费方式 |
|---|---|---|---|
| kling-3.0-turbo | Kuaishou | 视频、文生视频、图生视频、音频、快速 | 每次生成 $0.56 |
| MiniMax-H3 | MiniMax | 视频、文生视频、图生视频、参考生视频、音频、开放权重 | 每秒 $0.08 |
| doubao-seedance-2-5-260628 | ByteDance | 视频、文生视频、图生视频 | 每次生成 |
| MiniMax-Hailuo-2.3 | MiniMax | 视频、文生视频、图生视频 | 每次生成 $0.2778 |
| doubao-seedance-2-0-mini-260615 | ByteDance | 视频、文生视频、快速 | 每次生成 |
| kling-v3 | Kuaishou | 视频、文生视频、图生视频、音频 | 每次 5 秒 720p 无声生成 $0.42 |
| kling-v3-omni | Kuaishou | 视频、参考生视频、编辑 | 每次生成 $0.42 |
| MiniMax-Hailuo-02 | MiniMax | 视频、文生视频、图生视频 | 每次生成 $0.2778 |
| doubao-seedance-2-0-260128 | ByteDance | 视频、文生视频、图生视频 | 每次生成 |
| MiniMax-Hailuo-2.3-Fast | MiniMax | 视频、图生视频、快速 | 每次生成 $0.1875 |
| doubao-seedance-2-0-fast-260128 | ByteDance | 视频、文生视频、图生视频、快速 | 每次生成 |
| happyhorse-1.1-t2v | Alibaba | 视频、文生视频 | 每秒 $0.075 |
| happyhorse-1.1-r2v | Alibaba | 视频、参考生视频 | 每秒 $0.075 |
| happyhorse-1.1-i2v | Alibaba | 视频、图生视频 | 每秒 $0.075 |
| wan2.7-t2v | Alibaba | 视频、文生视频 | 每秒 $0.1 |
| wan2.7-r2v | Alibaba | 视频、参考生视频 | 每秒 $0.35 |
| wan2.7-videoedit | Alibaba | 视频、视频编辑 | 每秒 $0.2 |
| wan2.7-i2v | Alibaba | 视频、图生视频、音频 | 每秒 $0.1 |
图像生成模型
Seedream 与 Wan 图像模型
在数据源中，图像模型没有 LLM 那样的上下文窗口。它们按每张图片以美元计费。
| 模型 | 厂商 | 能力 | 计费方式 |
|---|---|---|---|
| doubao-seedream-5-0-260128 | ByteDance | 图像、文生图、图生图、4K | 每张图片 $0.0306 |
| wan2.7-image | Alibaba | 图像、文生图、图像编辑、多图参考 | 每张图片 $0.0278 |
| wan2.7-image-pro | Alibaba | 图像、文生图、图像编辑、多图参考、4K | 每张图片 $0.0694 |
应该如何选择中国 AI 模型？
先选择与你的约束条件相符的路径，再用你自己的提示词和验收标准测试候选模型。本中心发布的是当前的目录事实，而不是通用的质量排行榜。如需独立的质量基准测试，请使用第三方来源，例如 Artificial Analysis。
哪些模型的上下文最长？
当前数据中具备 1M 上下文的 LLMs 有：mimo-v2.5、glm-5.3-flash、qwen3.8-flash、deepseek-flash、LongCat-2.0、mimo-v2.5-pro、hy4-preview、MiniMax-M3、qwen3.6-flash、step-5-preview、qwen3.7-plus、deepseek-v4-pro、glm-5.2、glm-5.3、qwen3.6-plus、qwen3.8-max、qwen3.7-max、kimi-k3。
哪些模型最便宜？
在按 token 计费的 LLMs 中，step-3.5-flash 和 step-3.5-flash-2603 的输入标价并列最低，为每 1M 输入 tokens $0.1。输入标价次低的是 mimo-v2.5，为每 1M 输入 tokens $0.14。
哪个模型的延迟最低？
ChinaAPI 不发布跨区域延迟排名。在把延迟作为生产决策依据之前，请用相同的提示词、区域、并发和流式输出模式进行测量。
开始测试
把决策路径当作候选清单，再测试你自己的工作负载
目录事实可以缩小选择范围。最终选择哪个模型，仍应取决于你的提示词、数据、延迟需求、验收标准，以及每个合格结果的总成本。