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
Function Calling

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
DeepSeek-R1
Qwen 系列 原生
GLM-4
Llama 3
Mixtral
开源模型自部署

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)
A800 80G
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
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
LoRA 微调
RLHF 有限
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(TensorBoard)
一键部署

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
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 中等
Playground

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(最强)
RAG 知识库
Agent 构建 是(丰富)
插件生态 中等 中等 丰富
多轮对话
发布渠道 API/Web API/钉钉/Web API/企微/Web 抖音/飞书/Web
免费额度 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)
电商 强(自有生态) 强(抖音电商)
教育 强(腾讯教育)
医疗 强(腾讯健康)
政务
制造 强(工业大脑)
内容/媒体 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