一張坐標系，拆解國產大模型玩家“明牌”與“暗牌”

拆解5家頭部國產大模型2026年到底在布什么局？

文｜趙艷秋

編｜牛慧

今年開年以來，國產大模型企業的動作密度之高、變化起伏之大，連業內人士都直言“看不清”。新模型口碑轉化、上市公司市值暴增、大廠組織重組……信號混雜，讓人難以判斷這些動作背后的原因。

一位業內資深人士告訴數智前線，看清楚的方式之一，是先建坐標系。主流國產大模型的戰略重心，可以用兩組維度交叉劃分：國內vs國外、B端vsC端——由此構成四象限，每家公司取舍邏輯一目了然。

在這個坐標系內，2025年全球大模型市場已跑出三條最賺錢的路徑：以OpenAI為代表的通用助手路線，率先完成C端規模化；以Anthropic Claude為代表的代碼與智能體路線，Claude Code的爆發成為當下最有商業價值的賽道；視頻生成作為Token消耗第一大戶，也是正在高速兌現的第三極，三條路徑目前并列領跑。

國產模型企業如何在這張圖上布局自己的位置？數智前線進行了逐一拆解。

01

MiniMax：從C端信仰者到B端入局者

港股上市的MiniMax股價很猛，引發業界關注。去年以來，其商業版塊處于調整中——以海外ToC產品起家后，開始發力企業級市場。2025年，其社交應用Talkie等C端產品占公司收入七成，企業級市場增長至三成。

今年3月，MiniMax亮相華為合作伙伴大會，這是一個聚焦政企業務的生態大會。近期有消息稱，原華為云中國區副總裁胡維琦加入MiniMax，分析認為她的加盟或將加強MiniMax的企業級業務及中國區市場。

MiniMax商業版塊調整的原因在于加強造血能力。接近MiniMax的人士告訴數智前線，盡管C端產品具有規模化潛力，但海外C端用戶付費也有增長天花板，且毛利率不高，不容易建立如抖音般流量規模和印鈔機的安全邊際，難以支撐公司持續規模化盈利能力，正如OpenAI的ARR收入被Anthropic趕超。在這種情況下，MiniMax加大了B端市場開拓。

值得注意的是，MiniMax創立初期，曾主動回避企業級市場。創始團隊閆俊杰和贠燁祎曾完整經歷了AI 1.0時期的發展歷程，認為國內ToB市場常陷入做重度定制的泥潭，投入產出比極低。他們也期望避免讓大模型淪為像人臉識別算法那樣沒有壁壘、免費附送的技術。因此，MiniMax早期定位C端，起用95后產品經理，選擇字節也沒有必勝把握的社交產品，找到能讓用戶買單的差異化路徑。

而從目前MiniMax在企業級市場的拓展來看，一個業務是視頻生成，布局路徑與字節旗下產品有所類似。例如與芒果TV合作文化出海，通過音視頻融合技術讓出海熱劇不僅“講外語”，口型也能對得上；與優酷合作，上線純AI短劇；在央視節目中，利用視頻模型“海螺”為歌手生成AI的動態背景。

另一業務是ARC（Agent、Reasoning、Coding），其為國產大模型帶來了新的ToB商業模式——從之前定制化的重資產模式，走向輕量級標準化API調用。這為國產大模型企業開拓ToB市場帶來有利條件。MiniMax M2.5在開發者聚合平臺OpenRouter的模型輸出價格，是Claude Opus 4.6的1/20左右，定價策略反映其積極布局姿態。據OpenRouter數據，MiniMax有兩款模型在本周的調用量位居前五。

而隨著業務量攀升，單純依賴公有云已面臨性價比和效率瓶頸，難以針對自身模型靈活調整訓推框架。為此，MiniMax也在投入線下數據中心建設，部分轉向自研訓練和推理框架的AI Infra。

02

智譜：從什么都做到專注代碼

今年開年以來，智譜在Coding模型上的聲勢持續升溫。GLM-5.1發布后，配套的Coding Plan訂閱一度“瞬間斷貨”，每天定時搶購，大量用戶搶購不上，需求明顯大于供給。然而，在OpenRouter上，智譜GLM-5系列定價在3到4美元/百萬Token，高于多數國產模型，其OpenRouter調用量已不在前十之列。

接近智譜的資深人士告訴數智前線，這是智譜的渠道策略，OpenRouter作為補充渠道，核心流量導向自家平臺。從財務數據來看，Coding相關收入增速較高，產品口碑被認為已反超國內幾家大廠。但幾家頭部國產Coding模型與全球領先的Claude仍有較大差距。

智譜能在Coding上突破，有多重因素疊加：其一，智譜是國內最早布局大模型和Coding模型的企業之一，核心實驗室團隊規模達兩百多人，人才密度較高。其二，2025年DeepSeek爆火后，國內多家公司反思基礎模型研發的重要性，智譜也加大了基礎模型投入。其三，戰略層面主動收縮。此前智譜內部對標OpenAI，廣泛布局各類模型，業務分散，去年起逐步聚焦，將資源集中于代碼方向，轉成為“中國版Anthropic”的B端服務敘事。

在其去年發表的論文中，有業內人士發現其重點探討了ARC（Agent、Reasoning、Coding）。技術節點上，GLM-4.7于2025年12月發布，在編程與推理上實現躍升，是其口碑開始上升的重要節點。

商業化層面，智譜此前企業級收入高度依賴項目定制開發，本地化部署占2025年營收的73.7%（約5.34億元）。但數智前線獲悉，智譜唐杰教授團隊對MaaS平臺長期價值比較堅定，雖然這一模式在國內市場此前推進并不順暢。Coding需求爆發成為轉折點，標準化API訂閱快速放量，為MaaS路徑打通了商業閉環，也為智譜等國內模型企業提供了更具說服力的增長敘事。目前智譜定制化業務維持現金流，API訂閱作為第二增長曲線開拓。

值得關注的是，需求快速增長也對智譜基礎設施提出挑戰，宕機與響應變慢的問題時有發生，算力擴容與運維能力仍是待補的短板。

03

字節："控價保利"押注兩大高Token場景

今年開年，字節在AI商業化的核心敘事，仍高度集中于Token消耗規模。4月于武漢舉辦的火山引擎開年巡展上，字節公布截至2026年3月，豆包大模型日均Token使用量突破120萬億，這一全口徑數據涵蓋豆包App、火山引擎API、字節系產品內嵌AI及企業客戶調用的全部消耗量。

在模型方面，字節將模型支撐重心明確指向兩大高Token消耗場景：視頻創作與智能體應用。其中在視頻方向上，春節前發布的Seedance 2.0是關鍵節點。此前受制于20%~30%的“抽卡率”，AI短劇與漫劇難以實現全自動化投產。字節內部人士曾告訴數智前線，“抽卡率跨過50%，才能產生顯著商業價值”。Seedance 2.0發布后，抽卡率有明顯改善，具備突破這一商業化門檻的可能。

Seedance 2.0在企業級市場開放經歷了一段合規準備期——初期以嵌入即夢、豆包等自有C端產品的形式對外提供服務，待版權IP等保護機制逐步完善后，火山引擎于4月2日開放API公測，并于4月14日全面上線。

智能體方向，字節也將OpenClaw類應用列為重點押注場景。火山引擎CEO譚待介紹，目前國內該類產品用戶盤仍在百萬量級，但面向中國職場人群的龐大基數，規模化增長空間較大。值得關注的是，在龍蝦應用中，字節仍優先推薦自家大模型，被業界解讀為在基礎模型層構建核心壁壘的長線布局。

大廠能否在AI時代真正拿到競爭“船票”，必須具備較強的模型。業界觀察到，字節在大模型上并未操之過急，依然在做原創和基礎性研究。一個例子是DeepSeek的mHC論文，即在字節2024年提出的HC（超連接）技術基礎上完成關鍵優化。但業界也認為，包括字節在內的國內大廠目前在ARC（Agent、Reasoning、Coding）方向上的投入仍不足。

從模型調用來看，據媒體報道，字節旗下云業務火山引擎2026年MaaS業務收入目標已從2025年的20億元量級，大幅上調至百億元規模，大模型及相關AI工具銷售成為銷售端核心考核指標。為在生態層面占據主導，火山引擎近期宣布贊助支持OpenClaw官方技能商店ClawHub的中國鏡像搭建，意在借助這一全球熱門平臺爭奪開發者心智。

定價策略上，字節出現轉向。過去兩年，火山引擎在春季持續推出API調用降價，以價換量擴大市場份額。今年，在多家大廠相繼宣布漲價的背景下，火山引擎轉向“控價保利”——收緊優惠、暫停首購特惠、取消部分補貼等，Seedance 2.0價格也高于前代。這一轉變意味著，模型帶來的價值更高，變現效率的優先級也正在提升。

04

阿里：組織重構，從“賣算力”到“賣Token”

今年開年以來，阿里圍繞AI展開了一次大規模組織重構。3月16日，集團宣布成立ATH組織（Alibaba Technology Holdings），由CEO吳泳銘掛帥，將通義實驗室、MaaS業務線、C端千問事業部、B端悟空事業部及AI創新事業部整合于一體，目標指向“創造Token、輸送Token、應用Token”。

外界認為此次調整最具信號意義的是，通義實驗室從阿里云下屬研究部門升格為與電商、云并列的獨立事業部，MaaS也從云業務中獨立拆分——過去AI能力附屬于云計算體系，此番戰略調整將AI升級為集團層面的核心。同時，阿里設立“集團技術委員會”，將AI決策權與資源調配提升至集團最高層。數智前線了解到，自去年下半年起，阿里已著手圍繞AI整合內部分散條線，核心命題是商業模式從“算力即服務”向“Token即服務”的轉型。

模型層面，今年3月底至4月初短短四天內，阿里接連發布三款模型，并優先接入悟空、Qoder、千問App等內部生態，以內部消耗的方式驗證模型商業價值。閉源API調用的業務邊界擴大，業內看法不一：有人擔憂開源路線收縮；有人認為純開源難以直接轉化為商業收益，阿里轉向分層次開閉源是變現邏輯下的現實選擇；也有資深人士指出，開源本質上是追趕者的競爭策略，對全球頭部模型公司而言從未是核心戰略重心，Anthropic未官宣開源，OpenAI與谷歌雖有過開源，但均為內部小團隊行為，且不具持續性。

在更長周期的目標上，阿里制定了未來五年云與AI商業化年收入突破1000億美元的目標，對應需維持47%以上的年均復合增長率。這一數字意味著，阿里需要將前期大規模研發投入，轉化為可持續的規模化營收，破解此前“叫好不叫座”的局面。

05

DeepSeek：慢或是假象，留人才是真問題

DeepSeek最近又被催更。過去一年多，DeepSeek未推出大版本更新，技術迭代節奏慢于業界預期。但以豆包1.0到2.0歷時21個月為參照，DeepSeek的節奏并不算異常。2月已將上下文窗口擴展至100萬Token；3月底長達12小時的服務中斷，外界有判斷是新舊架構切換，是主動升級的代價；4月8日灰度上線的“快速模式”與“專家模式”，應用體驗提升，也被業內認為是下一代旗艦模型V4發布前的關鍵預熱。過去一段時間，論文產出呈現出較踏實的基礎研究風格。

資深人士看到，DeepSeek最初從Coding模型起步，經數學模型到大語言模型和推理模型突破，技術路線清晰。V4將是一個萬億參數級別、支持文本、圖像、視頻等多模態的產品。

然而，值得關注的是最近曝出的人才流失。2026年3月，DeepSeek核心模型主力作者之一郭達雅離職，隨后加入字節跳動Seed團隊。此人是DeepSeek-R1的第一作者。

一些資深人士認為，這指向了一個結構性問題：DeepSeek無上市計劃，也未啟動外部融資，在激勵層面很難發力。在一個頂尖AI研究員身價堪比球星的市場，這套機制難以支撐長期留人。同時，團隊對外部交流管理較嚴，商業化路徑戰略不足，或讓年輕研究員心存發展顧慮。業界有判斷，一旦啟動融資，其估值不會低于MiniMax與智譜。有業界人士認為，能否在人才與商業化上適度打開局面，或許是梁文鋒下一階段需要思考的命題之一。

此外，騰訊方面，去年將年輕研究員姚順雨引入并賦予高度自主權，主導自研模型，業界在等待其新模型發布；同時，騰訊在AI基礎設施上也需要追趕其他幾家大廠。

華為盤古經歷了一輪內部職能重組，大模型研發一部分劃入2012實驗室，另一部分并入終端業務線，華為云同時提出“行業AI夢工廠”，布局具身智能、智能制造等垂直領域。業界也提到，大模型與華為此前的業務類型，一種靠快速迭代創新，一種靠流程制度保障極致可靠安全，如何平衡讓年輕的AI人才保持活力、發揮價值需要探索。

百度方面，4月14日發布新一代多模態基礎模型等，并推進昆侖芯和“龍蝦”為代表的智能體應用。這幾家大模型企業的動向值得進一步跟蹤觀察。