随着大模型行业从参数竞赛转向基座通用能力深耕，市场亟需直观、可参照的横向测评结果。科技新知聚合自豆包、DeepSeek、元宝三方评测输出，统一基准对多款主流通用基础大模型开展多能力维度测评，兼顾客观基准得分与实际对话表现，梳理形成2026通用基础大模型实力排名，清晰展现国产通用基座的竞争格局与能力差异。

豆包（2026-08-16）：

全球闭源通用基座

Claude Opus 5（Anthropic）

长上下文稳定性、科学推理、文档理解、幻觉控制属于第一梯队，Agent 能力很强；相对来说创意生成表现不算最突出。

GPT‑5.5 Pro（OpenAI）

整体能力非常均衡，数学、多模态、工具调用生态完善，各类通用任务适配面广；大篇幅长文档会出现信息衰减，使用成本偏高。

Gemini 3.1 Pro（Google）

原生多模态能力突出，支持百万级上下文，图文、视频理解速度快；遇到高难度复杂逻辑偶尔会出错。

Claude Sonnet 4.6（Anthropic）

可以看作 Opus 的高性价比平替，整体性能接近旗舰，长文本输出稳定；硬核科研推理略弱于 Opus。

国产闭源通用基础大模型（侧重中文能力）

Seed‑2.1 Pro（字节跳动‑豆包）

中文理解、日常对话、公文写作、幻觉控制处于国内第一梯队；高阶国际科学推理对比海外顶尖模型仍存在差距。

Qwen‑3.7 Max（阿里云‑通义千问）

代码表现亮眼，支持百万上下文，性价比不错，电商、智能代理场景落地成熟；部分文学类生成质感一般。

DeepSeek‑V4 Pro（深度求索）

推理与代码能力突出，国产 MoE 代表，API 调用成本低，对开发者友好；长文本细节偶尔会丢失。

GLM‑5.2 Max（智谱 AI）

同时提供开源权重，数学、代码实力较强，国产化适配做得好；日常闲聊对话体验稍逊色。

Kimi K3（月之暗面）

超长文档解析是强项，百万 token 处理能力国内顶尖；高并发调用的成本较高。

ERNIE 5.1 Max（百度‑文心一言）

中文知识库扎实，搜索增强能力强，企业私有化部署方案成熟；纯数学推理是短板。

主流开源通用基座（可本地部署）

GLM‑5.2 Max：国产开源第一梯队，协议友好，兼顾长文本、代码、推理。

DeepSeek‑V4 Pro：MoE 架构，数学和编程能力很强，很适合开发者二次开发。

Qwen‑3.7 系列：模型尺寸版本齐全，运行速度快，国内开源生态完善。

Llama 4 Maverick（Meta）：国际开源旗舰，综合通用能力很强。

Mistral Large‑3：运行速度快，轻量化，适合边缘设备部署。

评测基准简单说明

LMSYS Chatbot Arena：匿名盲测，偏向真实对话体验。

Artificial Analysis：标准化题库，衡量硬核基座推理能力。

SuperCLUE、C‑Eval：中文专项评测，更适合中文业务评估。

SWE‑bench Verified：考察模型解决真实代码 bug 的能力。

GPQA‑Diamond：研究生难度题库，用来衡量高阶科学逻辑。

DeepSeek（2026-08-16）：

综合能力第一梯队：海外巨头持续领跑

在综合能力上，以OpenAI、Google、Anthropic为代表的海外厂商依旧占据领先地位。

Claude系列：在多个评测中表现突出，被认为是综合能力的顶尖选手。其Claude Mythos Preview被llm-stats.com评为综合能力领先，而Claude Fable 5则在LMSYS Chatbot Arena这类以人类偏好为依据的榜单中位居前列。

OpenAI GPT系列：作为行业标杆持续迭代。GPT-5.5在多份评测中被认为是第一梯队成员，其GPT-5.6 Sol模型也被认为是OpenAI当前最强的模型之一。

Google Gemini系列：在多模态和长文本领域优势显著。Gemini 3.1 Pro被认为是2026年的领先模型之一，在多模态能力上尤其突出。

国产模型奋起直追：稳居全球第二梯队头部

国产模型在2026年进步显著，已稳居全球第二梯队的头部位置，与国际顶尖水平的差距在迅速缩小。

第一阵营：DeepSeek-V4-Pro、Qwen3.7-Max与豆包Seed 2.0 Pro被普遍认为是国产模型的“三驾马车”，全球综合排名稳定在第五位左右。

最新挑战者：更新的模型如Qwen3.8-Max和Kimi-K3展现出强劲势头。在SuperCLUE 2026年8月的评测中，Qwen3.8-Max以71.48分位列第一，Kimi-K3以70.68分紧随其后。

多模态领先者：智谱GLM在开源智能指数上全球第一，Step-2则被誉为国产多模态黑马。

单项能力榜单：各有所长

在不同细分领域，各家模型展现了各自的优势：

推理能力 (Reasoning)：OpenAI的GPT-5.1在研究生级科学问答(GPQA Diamond)上以88.1%领先；豆包1.5Pro在特定推理测试中曾夺魁；而Kimi K2 Thinking在“人类最后的考试”这类高难度综合测试中表现优异。

编程能力 (Coding)：编程领域是Anthropic的强项。Claude Opus 4.8在SWE-Bench评测中以69.2%的成绩领先。国产的Qwen3-Coder则被誉为“开源代码模型新王”。

多模态能力 (Multimodal)：Google Gemini 3.5 Pro在多模态理解上全面领先；GPT-5o在图像生成和语音交互上体验最佳。

长文本 (Long Context)：Google Gemini 3.5 Pro拥有2M窗口，在长文本任务中断层领先；国产的Qwen3-235B和Kimi k2也是长文本领域的佼佼者。

Agent能力：Claude Opus 4.7在Agent可靠性和工具调用上是标杆；智谱的AutoGLM是国产GUI Agent中的最强选手。

元宝（2026-08-16）：

全球通用基础大模型综合第一梯队

按 OpenCompass 官方闭源评测集（覆盖语言、知识、推理、数学、代码、智能体六大维度）2026 年 5 月的最新综合均分：

GPT-5.4（OpenAI，2026-03-05） — 综合均分 67.3，推理 93.7、代码 72.1，是当前全球综合榜首，推理与知识维度领先明显。

DeepSeek-V4-Pro（深度求索，开源） — 综合均分 65.1，参数量 1.6T，数学 92.1、代码 74.8、智能体 55.3，是开源阵营天花板，性价比维度无敌。

Claude Opus 4.7（Anthropic，2026-04-16） — 综合均分 64.0，智能体 63.7 在榜首梯队中最高，代码 72.4。

Doubao-Seed-2.0-Pro（字节跳动，2026-02-15） — 综合均分 63.5，知识 77.3、代码 77.3，中文知识与代码双高。

Kimi-K2.6（月之暗面，开源，2026-04-20） — 综合均分 63.4，参数量 1T，推理 91.5、代码 76.4。

Gemini-3.1-Pro-Preview（Google，2026-02-19） — 综合均分 63.2，推理高达 95.2（榜内第一），知识 74.8。

Qwen3.6-Max-Preview（阿里巴巴，2026-04-20） — 综合均分 60.8，语言 79.5、智能体 61.6。

DeepSeek-V4-Flash（深度求索，开源） — 综合均分 60.4，智能体 56.4 在开源阵营中靠前。

GLM-5.1（智谱AI，开源） — 综合均分 59.0。

同一时期的 SuperCLUE 3 月榜曾显示 Claude-Opus-4.6（77.02）、Gemini-3.1-Pro-Preview（76.69）、GPT-5.4（72.48）分列前三，海外模型在中文综合测评里也曾领先——但 8 月最新一期中文榜格局已被国产模型改写（见下文）。

中文通用场景最新座次（SuperCLUE 2026-08-11）

进入 2026 年下半年，中文通用榜的头部已经被国产开源/闭源模型包揽，海外模型退到"参考"位次：

并列第一：Qwen3.8-Max（阿里巴巴，即将开源） 与 Kimi-K3（月之暗面，开源），总分分别 71.48 与 70.68。Qwen3.8-Max 的幻觉控制 86.08、智能体任务规划 90.94；Kimi-K3 的代码生成 75.79、智能体任务规划 84.35。

并列第二：Doubao-Seed-2.1-pro（字节跳动，闭源）总分 65.94，DeepSeek-V4-Flash（深度求索，开源）总分 65.60。前者科学推理 77.19，后者数学推理 78.95。

第三：DeepSeek-V4-Pro（深度求索，开源）总分 64.40，精确指令遵循 49.52 在国产模型中最高。

第四：GLM-5.2（智谱AI，开源）总分 63.27。

第五：Hy3（腾讯，开源）总分 62.13，科学推理 75.44。

第六：MiniMax-M3（稀宇科技，开源）总分 56.90。

并列第七：ERNIE 5.1（百度，闭源）总分 54.56，LongCat-2.0（美团，开源）总分 54.22。

第八：MiMo-V2.5-Pro（小米，开源）总分 53.01。

第九：Step-3.7-Flash（阶跃星辰，开源）总分 48.16。

也就是说：中文通用场景里，Qwen3.8-Max 与 Kimi-K3 是当前并列最强的两个基础模型，其后是字节 Seed、DeepSeek V4 系列、智谱 GLM-5.2。

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