伴随大模型竞争从通用能力比拼转向落地价值博弈，闭源商用模型仍是企业服务、多模态应用等高需求场景的主力选择。科技新知以豆包、DeepSeek、元宝三方输出数据为基础，统一测评基准，剔除开源模型样本，对主流闭源大模型进行能力量化打分与梯队划分，直观呈现2026年闭源AI产品的竞争格局。

豆包（2026-08-16）：

全球第一梯队（国际旗舰闭源，综合能力顶尖）

Claude Opus 4.8（Anthropic）

整体综合实力处于第一梯队头部，长文本处理、指令遵循、代码工程、长篇文档分析能力很强，幻觉控制表现优秀，非常适合合同审阅、大型代码库解析、万字以上创作。短板是音视频多模态能力相比另外两家偏弱，API 响应速度偏慢。

GPT‑5.5 系列（OpenAI）

通用推理、复杂逻辑、Agent 智能体闭环、多模态均衡度很强，工具调用生态最完善，实时语音交互体验优秀，各类通用任务表现稳定。缺点是成本偏高，安全过滤较严格，部分创意内容容易被限制。

Gemini 3.1 Pro（Google）

原生多模态是突出优势，视频、图像、音频理解实力很强，科学推理、数理科研任务表现亮眼，支持百万级超长上下文，API 定价相对友好。短板在于中文理解、中文创作略逊国产头部模型，部分复杂逻辑偶有失误。

Grok 4.5（xAI）

主打超大 200 万 token 上下文窗口，可一次性处理整套书籍、大型代码仓库，接入 X 实时信息流，实时资讯、舆情分析场景很占优势，整体性价比不错。短板是纯学术推理、严谨逻辑任务，和前三款旗舰仍有差距。

全球第二梯队（国产旗舰闭源，中文能力突出）

GLM‑5.1（智谱 AI）

国产闭源第一梯队选手，代码生成、项目调试能力国产闭源里表现突出，中文知识、逻辑推理扎实，深度适配国产算力生态，企业落地友好。短板是原生上下文窗口相比竞品偏小，多模态能力还有提升空间。

豆包 Seed 2.0 Pro（字节跳动）

中文对话、日常创作、多模态视觉、Agent 应用表现均衡，对国内网络语境、网络梗、本土常识理解到位，对话流畅自然，互联网业务场景适配度高，幻觉控制优秀。长文档极限处理略弱 Kimi 系列。

Qwen3‑Max（通义千问，阿里）

综合推理稳定，百万级上下文，电商、行业业务落地成熟，工具调用表现优秀，开源和闭源版本能力对齐，企业微调迁移方便，中文、多语言能力均衡。硬核科研、超大型代码项目略弱海外头部旗舰。

Kimi K3（月之暗面）

超长文本是核心王牌，处理几十上百份 PDF、海量资料汇总、报告提炼体验很好，长文档摘要、信息抽取能力极强，中文阅读体验优秀。纯深度数理推理、复杂代码重构相比第一梯队有差距。

文心一言 5.0（百度）

中文本土知识库积累深厚，国内搜索信息结合能力强，金融、工业、政企行业落地案例多，合规体系完善，多模态图文能力成熟。硬核数学推理、高级代码能力相比头部还有差距。

第三梯队（商用主力闭源，主打性价比与垂直场景）

Mistral Large 3、百川 4、混元大模型、MiniMax M3，这类模型综合能力够用，各有侧重，适合企业业务、垂直领域、高并发 API 调用，日常对话、文案、简单代码完全够用，但面对极强的复杂推理、超大规模科研任务会逊色于上面梯队。

DeepSeek（2026-08-16）：

第一名：Claude Opus 5（Anthropic）

在Artificial Analysis Intelligence Index（8月）中以60.7%的得分登顶，同时在AA Agentic Index中也位居榜首。该模型在智能体编程和综合能力上表现尤为突出，被认为是当前能力最强的闭源模型之一。

第二名：Claude Fable 5（Anthropic）

紧随Opus 5之后，在Artificial Analysis Intelligence Index中以59.9%的得分位列第二。同样来自Anthropic，属于最高能力层级的模型。

第三名：GPT-5.6 Sol（OpenAI）

在Artificial Analysis Intelligence Index中以58.9%的得分排名第三。在LLM Stats总榜中排名第一（57.9分），推理能力尤为突出，GPQA Diamond得分达94.1%。

第四名：Kimi K3（月之暗面）

在Artificial Analysis Intelligence Index中以57.1%的得分位列第四，在LLM Stats总榜中也高居第四（55.2分）。

第五名：Claude Opus 4.8（Anthropic）

在Artificial Analysis Intelligence Index中以55.7%的得分排名第五，在LLM Stats总榜中位列第七（52.6分）。

第六名：GPT-5.6 Terra（OpenAI）

在Artificial Analysis Intelligence Index中以55.0%的得分排名第六，在LLM Stats总榜中位列第五（53.1分）。

第七名：GPT-5.5（OpenAI）

在Artificial Analysis Intelligence Index中以54.8%的得分排名第七，在LLM Stats总榜中位列第十（48.8分）。

第八名：Grok 4.5（xAI）

在Artificial Analysis Intelligence Index中以53.8%的得分排名第八，在LLM Stats总榜中位列第九（49.0分）。

第九名：Claude Sonnet 5（Anthropic）

在Artificial Analysis Intelligence Index中以53.4%的得分排名第十，在LLM Stats总榜中位列第八（51.0分）。

第十名：GPT-5.4（OpenAI）

在Artificial Analysis Intelligence Index中以51.4%的得分排名第十一，在3月SuperCLUE中文测评中位列海外闭源模型前三。

元宝（2026-08-16）：

综合实力 Top 5：Anthropic 与 OpenAI 的"双雄会"

1. Claude Opus 5（Anthropic）— 硬指标之王

AA 智能指数 60.7%，168 个测试模型中排名第 1。它在 ARC-AGI-3 上拿到 30.2%，而第二名仅 7.78%，在"未见过的规则系统中现学现用"这件事上存在代差级领先。代价是极慢（约 21 tok/s）且贵（max 档每任务约 $2.34）。

2. Claude Fable 5（Anthropic）— 人类盲测之王

AA 指数 59.9%，LMArena 文本、编码、视觉三个分榜同时第一，Elo 1507。它定义了什么叫"人用着最顺手"——跑分略低于 Opus 5，但实际对话体验公认最佳。

3. GPT-5.6 Sol（OpenAI）— 抽象推理与生态王者

AA 指数 58.9%。ARC-AGI-2 拿到 92.5%（人类面板 100%），编码智能体指数 80 为 SOTA；但 SWE-Bench Pro 仅 64.6%，被 Fable 5 的 80.0% 甩开 15 分——纯推理强、真实仓库改代码弱，是它最真实的画像。

4. GPT-5.6 Terra（OpenAI）

AA 指数 55.0%，属于 GPT-5.6 同代三档（Sol/Terra/Luna）中的中间档，定价 $3.11/M tok，是 OpenAI 体系里真正该跑量的档位。

5. Claude Opus 4.8（Anthropic）

AA 指数 55.7%，实测编码与计算机操作（computer use）强项，是生产级 Agent 工作流的主力。

第二梯队：xAI、Meta、Google 的角力

6. Grok 4.5（xAI / SpaceXAI）

AA 指数 53.8%，上下文仅 500K（前十里最小），但凭借 X 平台实时数据独家接入，在舆情监测和实时事件分析上几乎没有替代品。需注意：Terminal-Bench 官方榜给它标注了 9.0% 的 hacks 扣分，远高于其他模型。

7. Muse Spark 1.1（Meta Superintelligence Labs）

AA 指数 50.6%，Meta 已经从开源 Llama 路线转向闭源。它在 OSWorld（80.7%）和 SWE-bench Pro（61.5%）这两个最难作弊的独立榜单上同时登顶。

8. Gemini 3.6 Flash（Google DeepMind）

AA 指数 50.1%。Google 的 Pro 档目前停滞——Gemini 3.5 Pro 仍在"合作伙伴测试"中，目前 GA 的最强通用模型是 Flash 档。但它握有独门底牌：1M token 处的检索准确率 54%，第二名仅 26.6%，超长上下文这块无人能及。

9. Gemini 3.1 Pro（Google DeepMind）

AA 指数 46.5%，2 月发布。多模态视觉理解（MMMU-Pro 等）仍是 Google 的护城河，原生支持图/音/视频/PDF 输入。

10. Claude Sonnet 5（Anthropic）

AA 指数 53.4%，是"最被低估的生产力选择"，促销价 $2/$10 至 8 月底。

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