北流網(wǎng)站制作,考研培訓,小網(wǎng)站廣告投放,廈門網(wǎng)站建設設計目錄 1 寫作口徑與方法#xff1a;只談“2025年12月仍在主推/可用”的國產(chǎn)大模型 1.1 為什么必須卡在“2025年12月最新”這個時間點 1.2 “不出現(xiàn)老舊模型”的執(zhí)行標準 2 2025年末國產(chǎn)大模型的共同轉(zhuǎn)向#xff1a;從“會寫”到“會做” 2.1 語言大模型正在變成“推理與執(zhí)…目錄1 寫作口徑與方法只談“2025年12月仍在主推/可用”的國產(chǎn)大模型1.1 為什么必須卡在“2025年12月最新”這個時間點1.2 “不出現(xiàn)老舊模型”的執(zhí)行標準2 2025年末國產(chǎn)大模型的共同轉(zhuǎn)向從“會寫”到“會做”2.1 語言大模型正在變成“推理與執(zhí)行的系統(tǒng)服務”2.2 MoE、長上下文與“思考模式”把能力與成本同時擺上臺面2.3 Agent 化成為默認工具調(diào)用不再是插件而是模型能力的一部分3 平臺型主力陣營2025年12月仍在主推的“底座模型”畫像3.1 百度ERNIE-5.0-Preview-1103文心大模型5.0預覽3.2 阿里Qwen3 家族與 Qwen3-Omni-Flash-2025-12-01年末多模態(tài)升級3.3 騰訊Tencent HY 2.0 Think / Instruct混元2.0雙線3.4 字節(jié)跳動火山引擎Doubao-Seed-1.6豆包大模型1.63.5 華為云盤古大模型5.5行業(yè)落地與全棧平臺化3.6 科大訊飛訊飛星火X1.5深度推理 軟硬一體3.7 商湯日日新 SenseNova V6.5多模態(tài)基座與智能體升級4 創(chuàng)新與開源陣營2025年末把“推理 Agent”推到極致的國產(chǎn)模型4.1 DeepSeekDeepSeek-V3.2 正式版2025-12-014.2 Moonshot月之暗面Kimi K2 Thinking2025-11-06 發(fā)布并開源4.3 智譜Z.aiGLM-4.6 與 GLM-4.6V2025-12-08 多模態(tài)關鍵升級4.4 MiniMaxMiniMax M22025-10-27 開源上線專為 Agent 與代碼4.5 百川Baichuan-M2醫(yī)療增強推理強調(diào)可驗證與循證路徑5 匯總表截至2025年12月仍處于官方主推/可用的國產(chǎn)大模型節(jié)選6 如何在這些“主要模型”之間做選擇別用榜單思維用任務思維6.1 先問“你的任務是什么”再問“模型是誰”6.2 2025 年末選型的“硬約束”版本可追溯、成本可治理、行為可審計7 結(jié)語2025年12月的“主要國產(chǎn)大模型”本質(zhì)是兩類能力的競爭7.1 一類在拼“底座系統(tǒng)化”一類在拼“Agent 化生產(chǎn)力”7.2 下一步2026更可能比拼“誰能把任務閉環(huán)跑得更久、更穩(wěn)、更便宜”1 寫作口徑與方法只談“2025年12月仍在主推/可用”的國產(chǎn)大模型1.1 為什么必須卡在“2025年12月最新”這個時間點如果把國內(nèi)大語言模型LLM的競爭理解成一場長跑那么到了 2025 年勝負越來越不取決于“誰把參數(shù)做得更大”而取決于“誰把模型做成了更可靠的系統(tǒng)”。你會發(fā)現(xiàn)各家在 2025 年末的公開材料里反復強調(diào)的關鍵詞從“規(guī)模、訓練數(shù)據(jù)”逐步轉(zhuǎn)向“原生多模態(tài)、深度推理、MoE 稀疏激活、工具調(diào)用、Agent、長上下文、低幻覺、推理效率與成本控制”。這種變化并不是宣傳口徑的微調(diào)而是產(chǎn)業(yè)真實需求的倒逼企業(yè)要把模型放進客服、運營、投研、研發(fā)、政務、教育、醫(yī)療等高頻工作流模型必須能“穩(wěn)定完成任務”而不是“偶爾答對題”。因此本文嚴格以2025 年 12 月為觀察截面去回答“目前國內(nèi) AI 語言大模型主要有哪些”。所謂“主要”不是歷史上曾經(jīng)有名而是截至 2025 年 12 月仍被官方渠道明確主推、仍對外服務或開源可用、且在 2025 年內(nèi)有明確版本迭代/發(fā)布節(jié)點的模型。這樣寫的價值在于當你要做企業(yè)選型、產(chǎn)品集成、評測對比或行業(yè)研究時你拿到的是“現(xiàn)在就能用、版本能追蹤、生態(tài)還活躍”的模型集合而不是一份把舊型號全部堆上去的年表。1.2 “不出現(xiàn)老舊模型”的執(zhí)行標準我在聯(lián)網(wǎng)檢索時對每個模型都要求能找到官方發(fā)布頁/官方文檔/官方倉庫/官方公告來證明其版本狀態(tài)與發(fā)布時間或至少是 2025 年內(nèi)的版本更新記錄并盡量用權(quán)威媒體做交叉驗證。比如百度用 ERNIE 官方博客明確給出 2025-12-09 的ERNIE-5.0-Preview-1103(ERNIE)DeepSeek 直接在官方公告寫明 2025-12-01 發(fā)布DeepSeek-V3.2 正式版并說明 Web/App/API 已統(tǒng)一升級(DeepSeek API Docs)騰訊在官方產(chǎn)品頁給出Tencent HY 2.0 Think / Instruct的“更新時間”和上下文規(guī)格(騰訊云)字節(jié)火山引擎在產(chǎn)品頁與文檔中心把Doubao-Seed-1.6及其版本號寫得很清晰(火山引擎)華為云在官方新聞稿說明盤古大模型 5.5于 2025-06-20 正式發(fā)布(華為云)訊飛在官方新聞與科技日報報道中給出星火 X1.5的發(fā)布時間與 MoE 信息(科大訊飛智慧教育)商湯在官網(wǎng)新聞明確日日新 SenseNova V6.5在 2025-07-29 發(fā)布并強調(diào)三大升級(商湯科技)智譜Z.ai在 GitHub 與官方博客聲明 2025-12-08 發(fā)布GLM-4.6V并集成原生 Function Calling(GitHub)Moonshot 在官方博客給出 2025-11-06 的Kimi K2 Thinking發(fā)布并開源(Moonshot AI)MiniMax 在官網(wǎng)新聞寫明 2025-10-27 開源上線MiniMax M2并定位“專為 Agent 和代碼”(Minimaxi)百川在官方 GitHub 倉庫給出Baichuan-M2-32B的定位與技術(shù)要點醫(yī)療增強推理、大型驗證器系統(tǒng)等(GitHub)2 2025年末國產(chǎn)大模型的共同轉(zhuǎn)向從“會寫”到“會做”2.1 語言大模型正在變成“推理與執(zhí)行的系統(tǒng)服務”2025 年末你再看各家“最新主推模型”的表述會發(fā)現(xiàn)它們越來越像云服務產(chǎn)品說明書而不是單純的模型卡。騰訊混元把 Think深推理與 Instruct快響應拆成兩條產(chǎn)品線并明確標注更新時間與 128K 級別上下文規(guī)格幾乎是在告訴企業(yè)你可以像選數(shù)據(jù)庫規(guī)格一樣選模型規(guī)格。(騰訊云) DeepSeek 的公告更像一次生產(chǎn)環(huán)境變更通知告訴你哪個版本已成為默認、哪些端已升級、研究用途的特殊版本有什么限制。(DeepSeek API Docs) 這種“工程化敘事”的背后是模型從“試用型能力”進入“規(guī)?；A設施”的必然過程企業(yè)更關心版本能否回歸測試、成本能否核算、SLA 能否穩(wěn)定而不是一次演示有多驚艷。2.2 MoE、長上下文與“思考模式”把能力與成本同時擺上臺面2025 年末國產(chǎn)模型的一個顯著共性是大量旗艦或深推理模型采用 MoE 或稀疏激活的路線并將“推理效率”直接寫進發(fā)布材料。訊飛星火 X1.5 明確采用 MoE并強調(diào)推理效率提升(科大訊飛智慧教育) 百度文心 5.0 在 ERNIE 博客中強調(diào)其最新預覽版本 ERNIE-5.0-Preview-1103 的能力與排名表現(xiàn)(ERNIE) 騰訊混元 2.0 Think 同樣在官方頁面寫明 MoE 架構(gòu)并把“復雜任務、代碼、Agent 能力顯著增強”作為賣點(騰訊云) DeepSeek 則用“思考模式/非思考模式”去區(qū)分同一模型在不同成本-效果點的工作方式。(DeepSeek API Docs)這意味著 2025 年的競爭焦點已經(jīng)不是“誰最強”那么粗糙而是“誰能把強能力以可負擔的方式交付給業(yè)務流量”。2.3 Agent 化成為默認工具調(diào)用不再是插件而是模型能力的一部分如果說 2024 年行業(yè)還在爭論“要不要做智能體”那么 2025 年末的主流答案已經(jīng)是“必須做”?；鹕揭姘?Doubao-Seed-1.6 的 GUI 操作、前端頁面編程、多模態(tài)理解與推理能力直接寫進產(chǎn)品頁(火山引擎) Moonshot 在 Kimi K2 Thinking 的官方發(fā)布中把“模型即 Agent”與“邊思考邊使用工具”作為訓練理念與能力核心(Moonshot AI) 智譜 GLM-4.6V 甚至把“原生 Function Calling”作為關鍵升級點強調(diào)把“視覺感知”與“可執(zhí)行行動”連接起來為多模態(tài) Agent 提供統(tǒng)一技術(shù)底座。(Z.ai)當工具調(diào)用成為模型的默認能力企業(yè)對模型的評價會從“輸出好不好看”轉(zhuǎn)向“任務閉環(huán)能不能跑起來”能否檢索證據(jù)、能否調(diào)用業(yè)務系統(tǒng)、能否生成可運行代碼、能否在失敗時自我修正與重試——這些才是 2025 年末模型“主要與否”的分水嶺。3 平臺型主力陣營2025年12月仍在主推的“底座模型”畫像3.1 百度ERNIE-5.0-Preview-1103文心大模型5.0預覽在 2025 年 12 月的百度體系里最能代表“當前最新主推”的是 ERNIE 官方博客在 2025-12-09 發(fā)布的ERNIE-5.0-Preview-1103。(ERNIE) 這種以“Preview 精確日期編號”的方式發(fā)布本質(zhì)上是一種工程化交付它既表達“這是最新能力迭代”也暗示“仍在快速滾動升級”。對于企業(yè)用戶而言這類版本命名方式的價值在于可追溯你能把模型版本與線上效果變化關聯(lián)起來做 A/B、做回歸、做審計而不必把“模型變強了”當作不可驗證的口號。從行業(yè)趨勢看百度把文心 5.0 放在更偏“系統(tǒng)能力”的語境中討論而不僅是聊天效果。這與 2025 年企業(yè)市場的主流需求一致當模型需要處理帶圖表的材料、需要跨輪維持規(guī)劃一致性、需要以工具調(diào)用完成長程任務時單點指標的提升遠不如系統(tǒng)能力的提升重要。換句話說文心體系在 2025 年末呈現(xiàn)出的重點不是“更像人寫的”而是“更像一個可在業(yè)務鏈路里運行的智能底座”。3.2 阿里Qwen3 家族與 Qwen3-Omni-Flash-2025-12-01年末多模態(tài)升級阿里在 2025 年的主力代際是Qwen3而到了 12 月官方博客發(fā)布了Qwen3-Omni-Flash-2025-12-01強調(diào)其“原生多模態(tài)、可實時流式響應”能夠無縫處理文本、圖像、音頻與視頻輸入。(Qwen) 如果把 Qwen3 理解為一條“把通用能力做成系列化產(chǎn)品”的路線那么 Omni-Flash 的意義更像一次“把交互形態(tài)推向?qū)崟r化”的落子很多真實業(yè)務并不只需要模型讀文本而需要它在語音對話、視頻理解或多模態(tài)客服中穩(wěn)定工作且要以更低時延完成交互。在阿里云的模型列表與文檔中你還能看到它把“思考模式”、搜索/Agent 等能力以可配置的方式寫進模型規(guī)格說明這種表達與騰訊、DeepSeek 的工程化敘事高度一致模型不是一錘子買賣而是持續(xù)迭代的服務企業(yè)選擇的不是“一個權(quán)重文件”而是一條可持續(xù)交付的能力曲線。(阿里云幫助中心)3.3 騰訊Tencent HY 2.0 Think / Instruct混元2.0雙線騰訊在 2025 年末用非常清晰的方式把混元 2.0拆成兩條線Think面向復雜推理與長文任務Instruct面向更快響應與更高性價比的通用指令場景。更關鍵的是騰訊在官方產(chǎn)品頁直接給出更新時間與最大輸入/輸出規(guī)格如 Think 的最大輸入 128K、最大輸出 64K 等并強調(diào)代碼與 Agent 能力增強。(騰訊云)這種“雙線并行”的產(chǎn)品形態(tài)其實是在幫企業(yè)做成本會計同一條業(yè)務鏈路上90% 的請求并不需要深度思考把它們?nèi)縼G給最強模型只會燒預算而少量關鍵復雜任務才值得調(diào)用深推理模型。騰訊把這種現(xiàn)實需求直接做成模型產(chǎn)品結(jié)構(gòu)本質(zhì)上是把“模型能力”工程化成“可組合的系統(tǒng)組件”。3.4 字節(jié)跳動火山引擎Doubao-Seed-1.6豆包大模型1.6字節(jié)在 2025 年末主推的豆包大模型版本是Doubao-Seed-1.6?；鹕揭娈a(chǎn)品頁把它的“更強推理、多模態(tài)理解、GUI 操作能力和前端頁面編程能力”寫得非常直接幾乎就是把“能執(zhí)行”當作核心賣點。(火山引擎) 與此同時火山方舟文檔把 1.6 的具體版本號例如 250615、251015以及“思考開關”“思考長度調(diào)節(jié)reasoning_effort”等能力公開出來這意味著豆包的定位并不只是對話而是把模型嵌進真實工作流你可以通過調(diào)參在“效果—時延—成本”之間做顯式權(quán)衡而不是被迫接受一個黑箱輸出。(火山引擎)這種路線非常符合字節(jié)的產(chǎn)品基因它更關心模型是否能把任務閉環(huán)跑完比如把頁面“做出來”、把流程“跑起來”、把運營動作“自動化”而不僅僅是生成一段漂亮的答案。因此在國內(nèi) 2025 年末的版圖里豆包 1.6 更像“執(zhí)行型底座”的代表。3.5 華為云盤古大模型5.5行業(yè)落地與全棧平臺化華為云在 2025-06-20 的官方新聞中宣布盤古大模型 5.5正式發(fā)布并強調(diào) NLP、CV、多模態(tài)、預測、科學計算五大基礎模型升級以及面向行業(yè)的落地實踐。(華為云) 與互聯(lián)網(wǎng)公司偏“通用助手/開發(fā)者生態(tài)”的敘事不同盤古 5.5 的公開表達更像“企業(yè)級平臺”它把大模型放在算力底座、AI 云服務、行業(yè)系統(tǒng)與工具鏈的整體框架中討論。對于政企客戶來說這種全棧一體的敘事往往更重要因為他們關心的不只是模型能力還有部署方式、數(shù)據(jù)治理、國產(chǎn)硬件適配與長期運維。換句話說盤古在 2025 年末的“主要性”不完全來自榜單而來自它在行業(yè)客戶中的系統(tǒng)交付形態(tài)當模型必須進入工業(yè)、政務、科研計算等嚴肅場景時平臺化能力與交付能力本身就是競爭力。3.6 科大訊飛訊飛星火X1.5深度推理 軟硬一體訊飛在 2025 年 11 月發(fā)布星火 X1.5官方新聞明確其采用 MoE 架構(gòu)并強調(diào)推理效率提升(科大訊飛智慧教育) 科技日報的報道還補充了更具體的參數(shù)信息與“國產(chǎn)算力落地”的語境強調(diào)它與軟硬一體方案、多終端場景結(jié)合。(stdaily.com)訊飛路線在國內(nèi)生態(tài)里非常典型它不僅做模型還把模型嵌進教育、辦公與終端產(chǎn)品把“能力”變成“可交付的場景方案”。在 2025 年末能夠把模型與終端硬件、行業(yè)應用深度結(jié)合的廠商往往更容易在真實用戶場景中形成閉環(huán)數(shù)據(jù)與持續(xù)迭代優(yōu)勢。3.7 商湯日日新 SenseNova V6.5多模態(tài)基座與智能體升級商湯在 2025-07-29 的官網(wǎng)新聞中發(fā)布日日新 SenseNova V6.5并把“強推理、高效率、智能體能力”作為三大突破性升級點同時強調(diào)其多模態(tài)基座能力與產(chǎn)品側(cè)智能體升級。(商湯科技)日日新 V6.5 的意義在于它把“多模態(tài)—推理—交互—Agent”這條鏈條放在同一套體系里討論企業(yè)里很多高價值任務并不是純文本問題而是“帶圖表的報表分析”“帶截圖的流程診斷”“多模態(tài)資料的綜合研判”。當模型能在圖文之間交錯推理并把推理結(jié)果轉(zhuǎn)化為下一步可執(zhí)行動作時它才真正從“工具”向“生產(chǎn)力”躍遷——商湯在這次發(fā)布里把這種躍遷作為核心敘事。4 創(chuàng)新與開源陣營2025年末把“推理 Agent”推到極致的國產(chǎn)模型4.1 DeepSeekDeepSeek-V3.2 正式版2025-12-01DeepSeek 在 2025-12-01 的官方公告中同時發(fā)布DeepSeek-V3.2與DeepSeek-V3.2-Speciale并明確網(wǎng)頁端、App 與 API 已統(tǒng)一升級為 V3.2 正式版同時還給出了研究用途版本的邊界與限制。(DeepSeek API Docs) 這份公告里最值得注意的不是“模型更強”這種泛化表述而是它把“Agent 能力、思考推理”作為版本主題并用非常工程化的方式告訴開發(fā)者如何使用“思考/非思考”模式例如deepseek-chat與deepseek-reasoner的映射。(DeepSeek API Docs)這讓 DeepSeek 在 2025 年末的國內(nèi)格局里形成一個鮮明位置它既強調(diào)推理上限也強調(diào)服務化與可用性讓“高推理能力”以更可控的方式進入更多應用。4.2 Moonshot月之暗面Kimi K2 Thinking2025-11-06 發(fā)布并開源Moonshot 在 2025-11-06 的官方博客中發(fā)布并開源Kimi K2 Thinking并明確其訓練理念是“模型即 Agent”原生掌握“邊思考邊使用工具”的能力且在多項評測中達到 SOTA 水平。(Moonshot AI) 此外路透社也報道了 Moonshot 在 2025 年以開源模型爭奪市場位置、并強調(diào)其在編碼與 agent 任務上的能力。(Reuters)從產(chǎn)業(yè)角度看K2 Thinking 的價值不止在于“更會推理”而在于它把推理能力直接綁定到工具使用與任務拆解上這讓模型更像一個能獨立干活的同事而不是一個只會答題的對話框。對于需要“信息收集—驗證—生成交付物—再執(zhí)行”的長鏈路任務投研、咨詢、研發(fā)等這種路線往往比單純聊天更有生產(chǎn)力意義。4.3 智譜Z.aiGLM-4.6 與 GLM-4.6V2025-12-08 多模態(tài)關鍵升級智譜在 2025 年末的一大亮點是GLM-4.6V。其 GitHub 倉庫在 2025/12/08 的更新里明確寫道發(fā)布 GLM-4.6V106B-A12B與 GLM-4.6V-Flash9B訓練上下文擴展到 128k并首次集成原生 Function Calling使多模態(tài) Agent 在真實業(yè)務場景中的“視覺感知—工具執(zhí)行”鏈路更連貫。(GitHub) 同期的官方博客也再次強調(diào)了 128k 訓練上下文與原生 Function Calling 的定位。(Z.ai)與此同時智譜的 GLM-4.6純語言向在開發(fā)者文檔中強調(diào)更長的上下文窗口與面向 agentic tasks 的增強。(Z.AI)如果把 2025 年末的一個核心趨勢概括為“模型要能看、能想、能做”那么 GLM-4.6V 的這次升級恰好把“看多模態(tài)”與“做Function Calling”在同一個技術(shù)框架中打通這也是它在 2025 年 12 月仍被視為“最新主力”的原因。4.4 MiniMaxMiniMax M22025-10-27 開源上線專為 Agent 與代碼MiniMax 在 2025-10-27 的官方新聞中宣布正式開源并上線MiniMax M2并將其定位為“專為 Agent 和代碼而生”。(Minimaxi) 這種定位非常直白它把模型能力直接對齊到“端到端開發(fā)工作流”與“Agent 工作流”讓開發(fā)者可以更快把模型接入編碼輔助、自動化測試、腳手架生成、任務編排等實際工程流程。對于許多想做私有化或混合云部署的團隊來說像 M2 這樣“發(fā)布即配套文檔與服務形態(tài)”的模型往往更容易落地因為它把“能跑”變成“能運維、能擴展、能復現(xiàn)”。4.5 百川Baichuan-M2醫(yī)療增強推理強調(diào)可驗證與循證路徑百川在 2025 年推出的Baichuan-M2-32B以醫(yī)療增強推理為主線其官方 GitHub 倉庫把“大型驗證器系統(tǒng)、患者模擬器、多維度驗證”等作為技術(shù)特色體現(xiàn)了它試圖用更可驗證的訓練與評估路徑去降低高風險場景中的幻覺與不可靠輸出。(GitHub) InfoQ 的報道也從工程角度解釋了其大型驗證系統(tǒng)與多階段強化學習思路。(infoq.cn)在國內(nèi) 2025 年末模型格局中Baichuan-M2 的“主要性”并不來自通用聊天而來自它代表了一條更務實的行業(yè)路線在醫(yī)療這樣的高風險領域模型必須把“可信度”變成可訓練、可評估、可審計的系統(tǒng)能力而不是一句“我們更準確”的口號。5 匯總表截至2025年12月仍處于官方主推/可用的國產(chǎn)大模型節(jié)選機構(gòu)/團隊2025年內(nèi)關鍵發(fā)布/更新截至2025-12仍主推/可用證據(jù)來源官方/權(quán)威能力取向概括百度ERNIE-5.0-Preview-11032025-12-09ERNIE 官方博客 (ERNIE)通用底座、版本滾動升級、工程化交付阿里 QwenQwen3Qwen3-Omni-Flash-2025-12-01官方博客/文檔 (Qwen)通用推理 原生多模態(tài)實時交互騰訊Tencent HY 2.0 Think / Instruct2025-11 更新騰訊云產(chǎn)品頁/文檔 (騰訊云)深推理與快響應雙線、長上下文、Agent字節(jié)火山Doubao-Seed-1.6含 2025 版本號迭代產(chǎn)品頁/官方文檔 (火山引擎)推理 多模態(tài) GUI/前端編程執(zhí)行華為云盤古大模型 5.52025-06-20華為云官方新聞/科技日報 (華為云)行業(yè)平臺化、全棧交付、行業(yè)落地訊飛星火 X1.52025-11官方新聞/科技日報 (科大訊飛智慧教育)深度推理 軟硬一體 終端場景商湯日日新 SenseNova V6.52025-07-29官網(wǎng)新聞 (商湯科技)多模態(tài)基座、推理與智能體升級DeepSeekDeepSeek-V3.2 正式版2025-12-01官方公告/更新日志 (DeepSeek API Docs)推理優(yōu)先、思考/非思考模式、AgentMoonshotKimi K2 Thinking2025-11-06 開源官方博客/路透社 (Moonshot AI)“模型即 Agent”、工具使用與長程任務智譜Z.aiGLM-4.6V2025-12-08GitHub/官方博客 (GitHub)多模態(tài) 原生 Function CallingMiniMaxMiniMax M22025-10-27 開源官網(wǎng)新聞/文檔 (Minimaxi)Agent 與代碼工作流、工程落地導向百川Baichuan-M2-32B醫(yī)療增強推理官方倉庫/InfoQ (GitHub)醫(yī)療循證與可驗證強化學習路線6 如何在這些“主要模型”之間做選擇別用榜單思維用任務思維6.1 先問“你的任務是什么”再問“模型是誰”到 2025 年末國內(nèi)大模型的“主要陣容”已經(jīng)很難用一句“誰更強”來概括因為它們的分化越來越像軟件行業(yè)的分工有的更像通用操作系統(tǒng)底座有的更像面向代碼與工程的 IDE 內(nèi)核有的更像多模態(tài)交互與實時對話引擎有的更像高風險行業(yè)醫(yī)療/政務里的可信推理組件。你如果拿一個“綜合榜單”去壓扁這些差異最終大概率會得到錯誤的選型結(jié)論。更穩(wěn)妥的方式是把業(yè)務拆成若干“可驗證子任務”例如資料攝取長上下文/多模態(tài)、事實核驗RAG/證據(jù)鏈、復雜推理思考模式、可執(zhí)行交付工具調(diào)用/代碼/GUI 操作、合規(guī)治理安全策略與審計然后看每個模型在你最關鍵的那兩三個環(huán)節(jié)上是否成熟、是否可控、是否成本可接受。6.2 2025 年末選型的“硬約束”版本可追溯、成本可治理、行為可審計企業(yè)真正落地大模型時經(jīng)常會遇到三個“硬約束”。第一是版本模型必須能灰度、能回滾、能復現(xiàn)否則一旦線上效果波動你無法判斷是模型變了、提示詞變了、數(shù)據(jù)源變了還是工具變了。像 DeepSeek、騰訊、火山這類把版本與模式寫得很明確的體系會天然更利于工程治理。(DeepSeek API Docs) 第二是成本長上下文、長思考、頻繁工具調(diào)用都會把 token 消耗與時延抬上去因此“快模型/深模型分層路由”和“思考長度調(diào)節(jié)”在 2025 年末變成非?，F(xiàn)實的工程抓手。(DeepSeek API Docs) 第三是審計尤其在醫(yī)療、政務、金融等場景你必須能說清模型為何得出某個結(jié)論、引用了哪些證據(jù)、調(diào)用了哪些工具、在哪一步可能出錯這也是百川這類強調(diào)可驗證系統(tǒng)的行業(yè)模型在 2025 年末值得被納入“主要模型”討論的原因。(GitHub)7 結(jié)語2025年12月的“主要國產(chǎn)大模型”本質(zhì)是兩類能力的競爭7.1 一類在拼“底座系統(tǒng)化”一類在拼“Agent 化生產(chǎn)力”把 2025 年 12 月的國產(chǎn)大模型放在一起看你會發(fā)現(xiàn)它們大致沿著兩條主線同時推進一條是平臺型廠商把模型做成可持續(xù)交付、可治理、可運維的“底座系統(tǒng)”典型如騰訊云式規(guī)格化、華為式平臺化、字節(jié)式工程化產(chǎn)品套件另一條是創(chuàng)新與開源陣營把“推理 工具 長程任務”推到極致讓模型更像一個能自主完成工作的智能體典型如 DeepSeek 的思考模式體系、Kimi 的“模型即 Agent”、智譜把多模態(tài)與 Function Calling 融合。(騰訊云)7.2 下一步2026更可能比拼“誰能把任務閉環(huán)跑得更久、更穩(wěn)、更便宜”站在 2025 年末往前看國內(nèi)大模型的下一階段競爭大概率會落在“系統(tǒng)能力”而非“單題能力”上誰能把多模態(tài)輸入變成結(jié)構(gòu)化知識誰能把推理變成工具調(diào)用軌跡誰能把輸出變成可執(zhí)行交付物誰能把失敗變成可恢復流程誰能在預算內(nèi)維持穩(wěn)定吞吐——誰就更可能在企業(yè)與行業(yè)市場里成為“默認選擇”。