国产大模型横评：Qwen vs DeepSeek vs GLM vs Yi

原创灵阙教研团队

A 推荐进阶 | 约 8 分钟阅读更新于 2026-02-28

AI 导读

国产大模型横评：Qwen vs DeepSeek vs GLM vs Yi 四大国产基座模型的架构设计、能力边界与工程化选型指南 | 2026-02 一、背景与选型动机 2025-2026 年是国产大模型从"追赶"走向"差异化"的关键周期。阿里通义千问（Qwen）、深度求索（DeepSeek）、智谱（GLM）、零一万物（Yi）四家在开源策略、架构创新、中文能力上各走出不同路线。...

国产大模型横评：Qwen vs DeepSeek vs GLM vs Yi

四大国产基座模型的架构设计、能力边界与工程化选型指南 | 2026-02

一、背景与选型动机

2025-2026 年是国产大模型从"追赶"走向"差异化"的关键周期。阿里通义千问（Qwen）、深度求索（DeepSeek）、智谱（GLM）、零一万物（Yi）四家在开源策略、架构创新、中文能力上各走出不同路线。

本文从架构设计、基准评测、API 工程化、部署成本、生态完整度五个维度做横向对比，为企业技术选型提供可操作的决策依据。

二、架构设计对比

2.1 基座架构概览

维度	Qwen2.5	DeepSeek-V3	GLM-4	Yi-Lightning
架构类型	Dense Transformer	MoE (Mixture of Experts)	Dense Transformer	Dense Transformer
参数规模	0.5B-72B	671B (37B active)	9B-130B	6B-34B
上下文窗口	128K	128K	128K	200K
训练数据量	18T tokens	14.8T tokens	10T+ tokens	3T tokens
注意力机制	GQA	MLA (Multi-head Latent Attention)	Multi-Query	GQA
位置编码	RoPE + YaRN	RoPE	RoPE + 自适应	RoPE + ABF

2.2 DeepSeek MoE 架构详解

DeepSeek-V3 的 MoE 架构是这一轮竞争中最大的技术亮点。其核心创新在于辅助无损负载均衡策略，避免了传统 MoE 中 expert 利用不均的问题。

DeepSeek-V3 MoE Architecture
+----------------------------------+
|         Input Tokens             |
+----------------------------------+
           |
           v
+----------------------------------+
|    Shared Expert (1, always on)  |
+----------------------------------+
           |
           v
+----------------------------------+
|   Router (Top-K, K=8 of 256)    |
|   Auxiliary-loss-free balancing  |
+----------------------------------+
     |    |    |    |    |    |
     v    v    v    v    v    v
  +----+----+----+----+----+----+
  | E1 | E2 | E8 |....|E255|E256|
  +----+----+----+----+----+----+
           |
           v
+----------------------------------+
|    Aggregate + Residual          |
+----------------------------------+

关键设计决策：

MLA（Multi-head Latent Attention）：将 KV cache 压缩到低秩空间，推理时 KV cache 仅需传统 MHA 的 5-13%
无辅助损失负载均衡：通过在 expert 级别引入 bias 项实现均衡，不需要额外的辅助损失函数
FP8 混合精度训练：在 2048 张 H800 上用 FP8 完成全量训练，训练成本约 $5.5M

2.3 Qwen 的工程化优势

Qwen 系列的核心竞争力不在单一架构创新，而在全尺寸覆盖 + 工具生态完整度：

# Qwen2.5 全家族覆盖示例
QWEN_FAMILY = {
    "qwen2.5-0.5b": {"use_case": "edge_device", "vram": "1GB"},
    "qwen2.5-1.5b": {"use_case": "mobile_agent", "vram": "2GB"},
    "qwen2.5-3b":   {"use_case": "local_assistant", "vram": "4GB"},
    "qwen2.5-7b":   {"use_case": "general_purpose", "vram": "8GB"},
    "qwen2.5-14b":  {"use_case": "code_generation", "vram": "16GB"},
    "qwen2.5-32b":  {"use_case": "reasoning_heavy", "vram": "32GB"},
    "qwen2.5-72b":  {"use_case": "enterprise_grade", "vram": "80GB"},
    # Specialized variants
    "qwen2.5-coder-32b": {"use_case": "code_specialist"},
    "qwen2.5-math-72b":  {"use_case": "math_specialist"},
    "qwq-32b":           {"use_case": "reasoning_specialist"},
}

三、基准评测对比

3.1 核心能力矩阵

评测集	Qwen2.5-72B	DeepSeek-V3	GLM-4-Plus	Yi-Lightning
MMLU	86.1	88.5	82.3	80.1
MMLU-Pro	71.1	75.9	67.8	64.2
MATH-500	80.0	90.2	72.5	68.3
HumanEval	86.6	82.6	78.0	75.2
C-Eval	89.5	86.3	87.1	82.7
CMMLU	90.2	88.8	88.5	83.1
LiveCodeBench	42.5	49.1	35.8	31.2
GPQA-Diamond	49.0	59.1	42.3	38.5

3.2 中文能力专项

中文能力是国产模型的核心竞争力。在 C-Eval 和 CMMLU 之外，我们关注以下实际工程场景：

场景	Qwen2.5-72B	DeepSeek-V3	GLM-4-Plus	Yi-Lightning
中文长文写作（连贯性）	A	A-	A	B+
中文代码注释生成	A	A	B+	B
中文法律文书理解	A-	A	A-	B
中文财务报表分析	A	A	B+	B-
多轮中文对话一致性	A	A-	A-	B+
中文指令遵循度	A	A	A-	B+

3.3 推理能力专项

DeepSeek-R1 和 QwQ 的出现标志着国产模型进入"思维链推理"竞争阶段：

# Reasoning model comparison
REASONING_MODELS = {
    "DeepSeek-R1": {
        "base": "DeepSeek-V3",
        "method": "RL (GRPO) + cold start data",
        "math500": 97.3,
        "aime2024": 79.8,
        "codeforces": 2029,  # ELO rating
        "cost": "same as V3",
    },
    "QwQ-32B": {
        "base": "Qwen2.5-32B",
        "method": "RL-based reasoning",
        "math500": 90.6,
        "aime2024": 50.0,
        "codeforces": 1316,
        "cost": "32B inference cost",
    },
    "GLM-Zero": {
        "base": "GLM-4",
        "method": "Process reward model",
        "math500": 82.1,
        "aime2024": 35.0,
        "codeforces": "N/A",
        "cost": "similar to GLM-4",
    },
}

四、API 与工程化对比

4.1 API 定价（每百万 token，人民币）

模型	输入价格	输出价格	上下文缓存	备注
Qwen-Plus	0.8	2.0	0.2	阿里云百炼
Qwen-Max	2.0	6.0	0.5	阿里云百炼
DeepSeek-V3	1.0	2.0	0.1	缓存命中 0.1
DeepSeek-R1	4.0	16.0	1.0	推理 token 计费
GLM-4-Plus	5.0	5.0	N/A	智谱开放平台
Yi-Lightning	0.99	0.99	N/A	零一万物平台

4.2 API 兼容性

// All four providers support OpenAI-compatible API format
import OpenAI from "openai";

// Qwen via Alibaba Cloud
const qwen = new OpenAI({
  apiKey: process.env.DASHSCOPE_API_KEY,
  baseURL: "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
});

// DeepSeek
const deepseek = new OpenAI({
  apiKey: process.env.DEEPSEEK_API_KEY,
  baseURL: "https://api.deepseek.com/v1",
});

// GLM via Zhipu
const glm = new OpenAI({
  apiKey: process.env.ZHIPU_API_KEY,
  baseURL: "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4",
});

// Yi via Lingyiwanwu
const yi = new OpenAI({
  apiKey: process.env.YI_API_KEY,
  baseURL: "https://api.lingyiwanwu.com/v1",
});

// Unified interface works across all four
async function chat(client: OpenAI, model: string, prompt: string) {
  const response = await client.chat.completions.create({
    model,
    messages: [{ role: "user", content: prompt }],
    temperature: 0.7,
  });
  return response.choices[0].message.content;
}

4.3 工程化成熟度对比

维度	Qwen	DeepSeek	GLM	Yi
OpenAI 兼容 API	Yes	Yes	Yes	Yes
Function Calling	Yes（稳定）	Yes（稳定）	Yes	Yes（基础）
Vision API	Yes（Qwen-VL）	Yes（Janus）	Yes（GLM-4V）	Yes（Yi-VL）
Batch API	Yes	Yes	No	No
上下文缓存	Yes（Prefix Cache）	Yes（Disk Cache）	No	No
Embedding 模型	Yes（多尺寸）	No（第三方）	Yes	No
开源权重	Yes（Apache 2.0）	Yes（MIT）	Yes（部分）	Yes（Apache 2.0）
量化支持	GPTQ/AWQ/GGUF	GPTQ/AWQ/GGUF	GPTQ	GPTQ/AWQ/GGUF

五、私有化部署对比

5.1 硬件需求估算

Model Size vs GPU Memory (FP16 / INT4 quantized)

Qwen2.5-7B:    14GB / 5GB    -> 1x RTX 4090 (INT4)
Qwen2.5-14B:   28GB / 10GB   -> 1x RTX 4090 (INT4)
Qwen2.5-32B:   64GB / 20GB   -> 1x A100-80G (FP16) or 1x RTX 4090 (INT4)
Qwen2.5-72B:  144GB / 42GB   -> 2x A100-80G (FP16) or 1x A100-80G (INT4)

DeepSeek-V3:   Active 37B params, but full model needs
               ~1.2TB FP16 -> 8x H100 minimum (FP16)
               INT4: ~300GB -> 4x A100-80G

GLM-4-9B:      18GB / 6GB    -> 1x RTX 4090
Yi-34B:        68GB / 22GB   -> 1x A100-80G (FP16)

5.2 推理框架适配

框架	Qwen	DeepSeek-V3	GLM-4	Yi
vLLM	Day-0 支持	需专用分支	支持	支持
SGLang	支持	官方推荐	支持	支持
TensorRT-LLM	支持	部分支持	支持	支持
llama.cpp	支持（GGUF）	社区适配中	部分	支持（GGUF）
Ollama	支持	支持（MoE 慢）	支持	支持

六、生态与社区

6.1 开源生态完整度评分

Ecosystem Completeness (0-10)

                Qwen    DeepSeek  GLM    Yi
Base Models:     10       9        7      6
Specialized:      9       7        5      4
(Code/Math/VL)
Fine-tune:        9       8        7      6
Community:        9       9        6      5
Documentation:    8       7        6      5
HuggingFace:     10       9        7      6
ModelScope:      10       7        8      5
--------------------------------------------
Total:           65/70   56/70    46/70  37/70

6.2 下游工具链集成

工具/框架	Qwen 适配	DeepSeek 适配	GLM 适配	Yi 适配
LangChain	原生支持	原生支持	原生支持	社区
LlamaIndex	原生支持	原生支持	社区	社区
Dify	内置	内置	内置	内置
FastGPT	内置	内置	内置	社区
Ollama	官方模型	官方模型	官方模型	官方模型
vLLM	Day-0	需适配	支持	支持

七、选型决策矩阵

7.1 按场景推荐

Scenario -> Recommended Model

Enterprise RAG (Chinese):
  First: Qwen2.5-72B (best Chinese + complete ecosystem)
  Alt:   DeepSeek-V3 (better reasoning, higher infra cost)

Complex Reasoning / Math:
  First: DeepSeek-R1 (SOTA reasoning at lower cost)
  Alt:   QwQ-32B (lighter weight, still strong)

Code Generation:
  First: Qwen2.5-Coder-32B (specialized, strong HumanEval)
  Alt:   DeepSeek-V3 (excellent LiveCodeBench)

Edge / Mobile Deployment:
  First: Qwen2.5-3B or 7B (most size options)
  Alt:   GLM-4-9B (good quality at 9B)

Budget-Sensitive API:
  First: DeepSeek-V3 API (best price/performance)
  Alt:   Yi-Lightning (cheapest per token)

Private Deployment (Single GPU):
  First: Qwen2.5-14B INT4 (fits RTX 4090)
  Alt:   GLM-4-9B (smaller, decent quality)

7.2 综合评分

维度（权重）	Qwen2.5	DeepSeek-V3	GLM-4	Yi
中文能力（25%）	9.5	9.0	8.5	7.5
推理能力（20%）	8.5	9.5	7.5	7.0
工程化成熟度（20%）	9.5	8.0	7.0	6.0
部署灵活性（15%）	9.5	6.5	7.5	8.0
API 性价比（10%）	8.0	9.5	6.0	9.0
生态完整度（10%）	9.5	8.0	6.5	5.5
加权总分	9.1	8.5	7.4	7.0

八、工程实践建议

8.1 多模型路由策略

在生产环境中，不建议绑定单一模型，而是按任务类型做路由：

from enum import Enum
from dataclasses import dataclass

class TaskType(Enum):
    CHINESE_RAG = "chinese_rag"
    COMPLEX_REASONING = "complex_reasoning"
    CODE_GENERATION = "code_generation"
    SIMPLE_QA = "simple_qa"
    SUMMARIZATION = "summarization"

@dataclass
class ModelRoute:
    primary: str
    fallback: str
    max_tokens: int
    temperature: float

ROUTING_TABLE: dict[TaskType, ModelRoute] = {
    TaskType.CHINESE_RAG: ModelRoute(
        primary="qwen-max",
        fallback="deepseek-chat",
        max_tokens=4096,
        temperature=0.3,
    ),
    TaskType.COMPLEX_REASONING: ModelRoute(
        primary="deepseek-reasoner",
        fallback="qwq-32b",
        max_tokens=8192,
        temperature=0.0,
    ),
    TaskType.CODE_GENERATION: ModelRoute(
        primary="qwen2.5-coder-32b",
        fallback="deepseek-chat",
        max_tokens=4096,
        temperature=0.2,
    ),
    TaskType.SIMPLE_QA: ModelRoute(
        primary="deepseek-chat",  # Best price/performance
        fallback="yi-lightning",
        max_tokens=2048,
        temperature=0.7,
    ),
    TaskType.SUMMARIZATION: ModelRoute(
        primary="qwen-plus",
        fallback="glm-4-flash",
        max_tokens=4096,
        temperature=0.3,
    ),
}

8.2 成本优化实践

缓存策略：DeepSeek 的 Disk Cache 和 Qwen 的 Prefix Cache 可节省 80-95% 的重复前缀计算成本
尺寸梯度：先用小模型（7B）处理简单任务，仅将复杂任务路由到大模型
批量处理：利用 Batch API（Qwen/DeepSeek 支持）可获得约 50% 的价格折扣
量化部署：INT4 量化在大多数场景下性能损失 < 3%，但显存减少 75%

九、总结

国产大模型格局已从"谁更大"转向"谁更有用"。Qwen 以全尺寸覆盖和工程化生态领先，DeepSeek 以 MoE 架构创新和推理能力突破取胜，GLM 在学术场景保有优势，Yi 在性价比赛道有一席之地。

对于企业技术选型，核心建议是：不要选一个模型，设计一套路由。利用各模型的比较优势，按任务类型做智能分发，才是 2026 年大模型工程化的正确打开方式。

Maurice | maurice_wen@proton.me