截至 2026 年 9 月，全球大模型竞争已基本收敛为中美两条主线。本文按公司梳理双方主流模型与能力边界，供选型与理解格局时参考（版本号与参数均来自公开报道，迭代很快，以官方发布为准）。
一、美国阵营：闭源旗舰 + 生态整合
OpenAI 是目前最激进的多档位策略。2026 年 7 月发布的 GPT-5.6 系列分为 Sol（旗舰）、Terra（均衡）、Luna（轻量高并发）三档，能力重心已从“对话”转向长链路 Agent 任务：复杂推理、科研辅助、编程、网络安全，以及 Computer Use（直接操作电脑界面）和任务失败后的自我纠错。
Anthropic 的 Claude 5 系列（Sonnet 5 与 Opus 5）主打代码理解与长代码库分析，配合 Claude Code 成为工程师日常工具，强项是长时间运行的工具调用与文档处理。
Google 走原生多模态路线。Gemini 3.7 Flash 与统一的 Gemini Omni 可同时处理文本、图像、音频、视频、网页与代码，最大优势是与搜索、YouTube、Chrome、Gmail、Maps、Cloud 的产品级整合。
xAI 的 Grok 4.6 强调实时互联网信息与长时间 Agent、视觉任务。Meta 的 Llama 与 Mistral 则代表开源与私有化部署路线，适合对数据主权敏感的企业。
二、中国阵营：开源突围 + 性价比与多模态并进
DeepSeek 于 2026 年 4 月发布 V4 系列，含 V4 Pro（复杂推理、科研、编程、长文本）与 V4 Flash（低延迟、低成本、高并发），继续以 MoE 架构和极低推理成本作为核心武器，也是“中国模型被硅谷广泛调用”的代表。
阿里巴巴 Qwen 是最完整的开源矩阵。Qwen3.8-Max 总参数约 2.4T，支持最高 100 万 Token 上下文，开放权重版本 Qwen3.8-2.4T-A95B 每次推理仅激活约 95B；模型家族覆盖语言、视觉、音频、图像与视频（Wan）。
月之暗面 Kimi K3（2026 年 7 月）约 2.8 万亿参数、支持原生视觉，主打长上下文、长周期编程与 Agent Swarm 多智能体并行协作，权重亦计划开放。
智谱 GLM 的 GLM-5.3-Flash（总参数 320B、激活 18B，稀疏加线性注意力混合架构）与 GLM-5.2（1M 上下文）偏重编程、长周期开发与国产算力生态适配。
字节跳动 Seed 走多模态矩阵路线：Seed 2.1（Agent、编程、跨工具任务）加 Seedream 图像、Seedance 2.5 视频（单次最长 30 秒）、Seed Audio、Seed3D，已在豆包与 TRAE 中落地。
百度 ERNIE 5.0 以约 2.4T 参数把文字、图像、视频、音频统一进单一自回归模型，ERNIE 5.1 强化 Agent 与深度搜索；腾讯混元 依托微信、企业微信、腾讯文档等生态；MiniMax 的 M3 支持 1M 上下文与 Computer Use 并开放权重，H3 视频生成最高 2K、15 秒并支持原生立体声。
三、能力对比：真正拉开差距的是四件事
第一是长上下文。中美头部模型普遍把 100 万 Token 作为门槛，胜负转向“读得多还找得准”，长文本检索精度比窗口标称值更重要。
第二是Agent 与工具使用。2026 年的核心命题已从回答问题变成完成任务：GPT-5.6、Claude 5、Grok 4.6、Kimi K3、MiniMax M3 均把长时间执行、Computer Use、多智能体协作作为主打。
第三是编程能力。Claude 5 与 GPT-5.6 在复杂工程上仍占优，但 GLM、DeepSeek V4、Qwen、Kimi 在长周期编程和中文语境代码库上追赶明显，且价格优势显著。
第四是开源与成本。这是中美格局最直观的分野：美国头部能力大多闭源，中国则把 Qwen、DeepSeek、Kimi、GLM、MiniMax 陆续开放权重，配合国产算力，让企业能以更低成本自建。
四、趋势判断
到 2026 年，中美差距不在“谁更聪明”的单点分数上，而在生态与工程化：美国厂商强在底层架构、产品整合与开发者工具链；中国厂商强在开源供给、推理成本控制、多模态生成与本土场景落地。对个人与企业用户而言，务实的选择是：中文长文档处理与私有化部署优先考虑 Qwen、DeepSeek、GLM、Kimi 的开放权重版本；对代码质量、跨应用 Agent 可靠性要求极高的场景，则用 GPT-5.6、Claude 5、Gemini 3.7 兜底。多模型混用、按任务路由，已经是 2026 年的标准姿势。
说明：以上模型版本与参数信息整理自 2026 年 8—9 月的公开报道与第三方榜单，实际能力请以各厂商官方文档和 API 为准。