中国AI云平台对比:百度智能云 vs 阿里云 vs 腾讯云 vs 火山引擎
四大中国云厂商 AI 平台的模型服务、推理定价、GPU 供给与开发者体验对比 | 2026-02
一、赛道背景
中国 AI 云平台在 2025-2026 年进入"价格战 + 生态战"双线竞争。各家不仅降价争夺推理流量,更在模型服务、开发工具、行业解决方案上全面角力。
本文对比百度智能云(文心大模型平台)、阿里云(百炼 / PAI)、腾讯云(混元平台)和火山引擎(豆包大模型平台)。
二、平台架构对比
2.1 平台定位
| 维度 |
百度智能云 |
阿里云 |
腾讯云 |
火山引擎 |
| AI 平台名称 |
千帆大模型平台 |
百炼 + PAI |
混元大模型平台 |
豆包大模型平台 |
| 自研模型 |
文心 ERNIE |
通义千问 Qwen |
混元 Hunyuan |
豆包 Doubao |
| 模型市场 |
千帆 ModelBuilder |
百炼模型市场 |
混元模型广场 |
火山方舟 |
| 训练平台 |
千帆 SFT |
PAI-DLC |
TI-ONE |
方舟训练平台 |
| 推理服务 |
千帆 API |
百炼 API |
混元 API |
方舟 API |
| 应用开发 |
AppBuilder |
百炼应用 |
混元应用引擎 |
扣子(Coze) |
| RAG 方案 |
千帆知识库 |
百炼知识库 |
混元知识引擎 |
扣子知识库 |
2.2 技术栈对比
Platform Architecture Comparison
百度智能云 (Baidu Cloud):
PaddlePaddle (自研框架)
|
ERNIE Models -> 千帆 API -> 千帆 AppBuilder
| |
昆仑芯 (自研芯片) 百度搜索生态
阿里云 (Alibaba Cloud):
PyTorch + PAI Framework
|
Qwen Models -> 百炼 API -> 百炼应用开发
| |
平头哥 (含光 800) 阿里电商/钉钉生态
腾讯云 (Tencent Cloud):
PyTorch + Angel Framework
|
Hunyuan Models -> 混元 API -> 混元应用
| |
紫霄 (自研芯片) 微信/企微生态
火山引擎 (Volcengine):
PyTorch + MegEngine
|
Doubao Models -> 方舟 API -> 扣子(Coze)
| |
字节跳动芯片 抖音/飞书生态
三、模型服务能力
3.1 自研模型对比
| 维度 |
文心 ERNIE 4.5 |
通义 Qwen-Max |
混元 Turbo |
豆包 Pro |
| 模型规模 |
未公开 |
MoE(大) |
未公开 |
未公开 |
| 上下文窗口 |
128K |
128K |
256K |
128K |
| 中文能力 |
优秀 |
优秀 |
良好 |
良好 |
| 代码能力 |
良好 |
优秀 |
良好 |
良好 |
| 推理能力 |
良好 |
优秀 |
中等 |
良好 |
| 多模态 |
是 |
是 |
是 |
是 |
| Function Calling |
是 |
是 |
是 |
是 |
3.2 第三方模型支持
| 第三方模型 |
百度千帆 |
阿里百炼 |
腾讯混元 |
火山方舟 |
| DeepSeek-V3 |
是 |
是 |
是 |
是 |
| DeepSeek-R1 |
是 |
是 |
是 |
是 |
| Qwen 系列 |
否 |
原生 |
是 |
是 |
| GLM-4 |
是 |
是 |
否 |
是 |
| Llama 3 |
是 |
是 |
是 |
是 |
| Mixtral |
是 |
是 |
否 |
是 |
| 开源模型自部署 |
是 |
是 |
是 |
是 |
四、推理定价对比
4.1 主力模型定价(每百万 token,人民币)
| 模型 |
输入 |
输出 |
上下文缓存 |
平台 |
| ERNIE-4.5-8K |
2.0 |
6.0 |
N/A |
百度 |
| ERNIE-Speed |
免费 |
免费 |
N/A |
百度 |
| Qwen-Max |
2.0 |
6.0 |
0.5 |
阿里 |
| Qwen-Plus |
0.8 |
2.0 |
0.2 |
阿里 |
| Qwen-Turbo |
0.3 |
0.6 |
0.05 |
阿里 |
| Hunyuan-Turbo |
1.5 |
5.0 |
N/A |
腾讯 |
| Hunyuan-Lite |
免费 |
免费 |
N/A |
腾讯 |
| Doubao-Pro-128K |
0.8 |
2.0 |
N/A |
火山 |
| Doubao-Lite-32K |
0.3 |
0.6 |
N/A |
火山 |
4.2 成本对比场景计算
# Monthly cost estimation for typical RAG application
# Assumptions: 100K queries/month, avg 2K input + 500 output tokens per query
def calculate_monthly_cost(
queries: int,
avg_input_tokens: int,
avg_output_tokens: int,
input_price_per_million: float,
output_price_per_million: float,
) -> float:
input_cost = (queries * avg_input_tokens / 1_000_000) * input_price_per_million
output_cost = (queries * avg_output_tokens / 1_000_000) * output_price_per_million
return input_cost + output_cost
# 100K queries, 2K input, 500 output tokens each
scenarios = {
"ERNIE-4.5": calculate_monthly_cost(100_000, 2000, 500, 2.0, 6.0), # 700 RMB
"Qwen-Max": calculate_monthly_cost(100_000, 2000, 500, 2.0, 6.0), # 700 RMB
"Qwen-Plus": calculate_monthly_cost(100_000, 2000, 500, 0.8, 2.0), # 260 RMB
"Hunyuan-Turbo": calculate_monthly_cost(100_000, 2000, 500, 1.5, 5.0), # 550 RMB
"Doubao-Pro": calculate_monthly_cost(100_000, 2000, 500, 0.8, 2.0), # 260 RMB
"ERNIE-Speed": 0.0, # Free tier
"Qwen-Turbo": calculate_monthly_cost(100_000, 2000, 500, 0.3, 0.6), # 90 RMB
}
for model, cost in sorted(scenarios.items(), key=lambda x: x[1]):
print(f"{model:20s}: {cost:>8.0f} RMB/month")
# Output:
# ERNIE-Speed : 0 RMB/month
# Qwen-Turbo : 90 RMB/month
# Qwen-Plus : 260 RMB/month
# Doubao-Pro : 260 RMB/month
# Hunyuan-Turbo : 550 RMB/month
# ERNIE-4.5 : 700 RMB/month
# Qwen-Max : 700 RMB/month
五、GPU 与训练基础设施
5.1 GPU 供给情况
| 维度 |
百度智能云 |
阿里云 |
腾讯云 |
火山引擎 |
| A100 80G |
有(有限) |
有 |
有 |
有 |
| A800 80G |
有 |
有 |
有 |
有 |
| H100/H800 |
极少 |
有限 |
极少 |
有限 |
| 昆仑芯/含光/紫霄 |
昆仑芯 3 |
含光 800 |
紫霄 |
字节自研 |
| 按需实例 |
困难 |
困难 |
困难 |
相对易得 |
| 竞价实例 |
有 |
有 |
有 |
有 |
| 训练集群 |
千帆 SFT |
PAI-DLC |
TI-ONE |
方舟训练 |
5.2 微调服务对比
| 维度 |
百度千帆 |
阿里 PAI |
腾讯 TI |
火山方舟 |
| SFT 微调 |
是 |
是 |
是 |
是 |
| LoRA 微调 |
是 |
是 |
是 |
是 |
| RLHF |
是 |
是 |
有限 |
是 |
| 自定义数据格式 |
JSONL |
JSONL |
JSONL |
JSONL |
| 最小数据量 |
20条 |
10条 |
50条 |
20条 |
| 训练可视化 |
是 |
是(TensorBoard) |
是 |
是 |
| 一键部署 |
是 |
是 |
是 |
是 |
六、开发者体验
6.1 SDK 与文档质量
| 维度 |
百度 |
阿里 |
腾讯 |
火山 |
| Python SDK |
千帆 SDK |
百炼 SDK |
腾讯云 SDK |
火山 SDK |
| OpenAI 兼容 |
是 |
是 |
是 |
是 |
| 文档质量 |
良好 |
优秀 |
良好 |
良好 |
| 示例代码 |
丰富 |
丰富 |
中等 |
丰富 |
| 社区活跃度 |
中等 |
高 |
中等 |
高 |
| Playground |
是 |
是 |
是 |
是 |
6.2 API 统一接入示例
// Unified access to all four platforms via OpenAI-compatible API
import OpenAI from "openai";
const platforms = {
baidu: new OpenAI({
apiKey: process.env.BAIDU_API_KEY,
baseURL: "https://qianfan.baidubce.com/v2",
}),
aliyun: new OpenAI({
apiKey: process.env.DASHSCOPE_API_KEY,
baseURL: "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
}),
tencent: new OpenAI({
apiKey: process.env.TENCENT_API_KEY,
baseURL: "https://api.hunyuan.cloud.tencent.com/v1",
}),
volcengine: new OpenAI({
apiKey: process.env.ARK_API_KEY,
baseURL: "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3",
}),
};
// Model name mapping
const modelMap = {
baidu: "ernie-4.5-8k-latest",
aliyun: "qwen-max",
tencent: "hunyuan-turbo",
volcengine: "doubao-pro-128k",
};
async function queryPlatform(platform: keyof typeof platforms, prompt: string) {
const client = platforms[platform];
const model = modelMap[platform];
const response = await client.chat.completions.create({
model,
messages: [{ role: "user", content: prompt }],
temperature: 0.7,
max_tokens: 2048,
});
return {
platform,
model,
content: response.choices[0].message.content,
usage: response.usage,
};
}
七、应用开发平台
7.1 低代码 / 应用构建对比
| 维度 |
百度 AppBuilder |
阿里百炼应用 |
腾讯混元应用 |
扣子(Coze) |
| 可视化编排 |
是 |
是 |
是 |
是(最强) |
| RAG 知识库 |
是 |
是 |
是 |
是 |
| Agent 构建 |
是 |
是 |
是 |
是(丰富) |
| 插件生态 |
中等 |
中等 |
少 |
丰富 |
| 多轮对话 |
是 |
是 |
是 |
是 |
| 发布渠道 |
API/Web |
API/钉钉/Web |
API/企微/Web |
抖音/飞书/Web |
| 免费额度 |
有 |
有 |
有 |
有(较多) |
7.2 生态绑定深度
Ecosystem Lock-in Depth
百度智能云:
Search -> ERNIE -> 千帆 -> AppBuilder -> 百度系分发
Lock-in: Medium (OpenAI-compatible API available)
阿里云:
电商 -> Qwen -> 百炼 -> 钉钉 -> 阿里系企业服务
Lock-in: Low (most open ecosystem, standard APIs)
腾讯云:
微信 -> 混元 -> 混元应用 -> 企业微信 -> 腾讯系社交
Lock-in: High (WeChat ecosystem deeply integrated)
火山引擎:
抖音 -> 豆包 -> 方舟 -> 扣子 -> 字节系内容
Lock-in: Medium-High (Coze has strong standalone value)
八、行业解决方案
8.1 垂直行业覆盖
| 行业 |
百度 |
阿里 |
腾讯 |
火山 |
| 金融 |
强(银行合作多) |
强(蚂蚁生态) |
中 |
中 |
| 电商 |
中 |
强(自有生态) |
中 |
强(抖音电商) |
| 教育 |
强 |
中 |
强(腾讯教育) |
中 |
| 医疗 |
中 |
中 |
强(腾讯健康) |
中 |
| 政务 |
强 |
强 |
强 |
中 |
| 制造 |
中 |
强(工业大脑) |
中 |
中 |
| 内容/媒体 |
中 |
中 |
强(视频号) |
强(抖音) |
九、选型决策
9.1 按场景推荐
| 场景 |
首选 |
理由 |
| 成本敏感的 RAG |
阿里百炼 Qwen-Turbo |
最低价,质量可接受 |
| 最强中文能力 |
阿里百炼 Qwen-Max |
C-Eval/CMMLU 最高 |
| 微信生态集成 |
腾讯混元 |
企微/小程序原生支持 |
| 内容创作/短视频 |
火山引擎 |
抖音生态 + Coze |
| 企业搜索增强 |
百度千帆 |
搜索技术积累 |
| 开发者友好度 |
阿里百炼 |
文档最好,生态最开放 |
| 低代码应用构建 |
扣子(Coze) |
最成熟的可视化编排 |
| 私有化部署 |
阿里 PAI |
模型最开放,工具链最全 |
9.2 综合评分
| 维度(权重) |
百度 |
阿里 |
腾讯 |
火山 |
| 模型能力(25%) |
8.0 |
9.5 |
7.5 |
8.0 |
| 价格竞争力(20%) |
8.0 |
9.0 |
7.0 |
8.5 |
| 开发者体验(20%) |
7.5 |
9.0 |
7.0 |
8.0 |
| 生态完整度(15%) |
7.5 |
9.0 |
8.0 |
8.5 |
| GPU 供给(10%) |
7.0 |
7.5 |
6.5 |
7.5 |
| 行业深度(10%) |
8.0 |
8.5 |
8.0 |
7.0 |
| 加权总分 |
7.8 |
8.9 |
7.3 |
8.0 |
十、总结
中国 AI 云平台的竞争格局已经清晰:阿里云以 Qwen 模型的开源策略和百炼平台的开放生态占据领先,火山引擎以扣子(Coze)和字节生态形成差异化,百度在搜索增强和企业服务上保有优势,腾讯依托微信生态在社交场景不可替代。
选型建议:技术选型选阿里,生态绑定看业务。如果你的用户在微信里,选腾讯;在抖音里,选火山;需要最强模型,选阿里。
Maurice | maurice_wen@proton.me