“模型超市”越開越多：字節、阿里、騰訊競相整合 大模型公司“管道化”博弈全面升溫

《科創板日報》4月24日訊（記者 王耐）字節跳動火山引擎方舟Coding Plan近日正式上線 GLM-5.1，官方表示“對齊原廠滿血能力，不限購”。在此之前，火山的Coding Plan長期僅有GLM-4.7等較老模型。此次更新不僅引入了GLM-5.1，同時集成了Minimax M2.7、Kimi k2.6、DeepSeek-V3.2等多款最新國產大模型。

這意味著，開發者只需一份訂閱費，即可同時調用多家頭部模型。從市場反饋來看，這種“打包模式”極大地降低了開發者的試錯成本。目前Lite套餐價格在每月40元，Pro套餐價格在每月200元，讓不少開發者愿意“先買個占坑”。

智譜GLM-5.1本身在2026年4月初的一次更新中，已經展現出令人印象深刻的工程能力。在智譜發布的兩個官方視頻中，“8小時從零構建Linux桌面”、“655輪迭代，將向量數據庫的查詢吞吐提升到初始正式版本的6.9倍”，重新刷新了大眾對于大模型“8小時有效執行”的想象。

記者實探開發者社區 多數用戶表示“不耐用”

記者進入一個方舟Coding開發者交流群中，發現用戶在分享體驗感受的帖子之外，大量用戶反饋了實際體驗的落差。刷幾頁交流社區就會發現，投訴、申請售后退錢的帖子非常多，有不少網友直呼“感覺被騙”。

爭議主要有兩點：

一個是關于限額使用過快的問題。一位名為“哈基米”的用戶發帖稱“一個任務幾輪對話 5小時限制就快用完了”，還有另一位網友發布了自己“5小時限額觸發的原因”是因為賬號在連續5小時內連續滑動窗口，實際請求數已超過6004次，超過了系統限額。

二是算力調度承壓導致的體驗下降。大量用戶反映遇到429錯誤（請求過多），以及高峰期“首字延遲1分鐘以上是常態”。有用戶直言：“5小時限額觸發太頻繁，沒法用來做正經開發。”

與此同時，在Coding Plan每月40元的低價背后，也隱藏著套餐內關于“一次調用請求”引向不同抵扣系數的"暗流"。比如一位用戶在開發者交流群發布了“調用不同模型抵扣系數差異”的圖片。比如豆包全系列、Qwen系列抵扣系數是1次，DeepSeek系列是2次，MiniMax-M2.7、Kimi-K2.6、GLM-5.1系列是5次。

這也反映出，“模型超市”的搭建并沒有想象中容易，開發者被“性價比”吸引而來，但初期暴露出的算力調度等方面的短板，也讓很多開發者嘗試之后選擇卻步。這也暴露了“打包模式”初期的陣痛。隨著用戶的涌入，算力平臺的承載能力面臨挑戰。如何在低價吸引與服務質量之間找到可持續的平衡點，將是火山引擎及跟進者需要解決的長期命題。

云廠商集體轉向“模型超市” 分層固化初現

火山引擎Coding Plan的這次“整合式”更新，也并非孤立事件。

自2026年初以來，阿里云、百度智能云、騰訊云等主流云廠商均在推進多模型整合布局。比如阿里云作為行業先行者，較早推出多模型訂閱套餐“百煉Coding Plan”。目前支持千問系列和kimi-k2.5、glm-5、MiniMax-M2.5等模型。目前Pro價格為每月200元，Lite 套餐自3月20日起已停止新購，4月13日起停止續費與升級。

騰訊云大模型Coding Plan訂閱服務于2026年3月全面上新，支持 Tencent HY 2.0 Instruct、GLM-5、Kimi-K2.5、MiniMax-M2.5 等多個最新模型。百度千帆于2026年2月正式推出AI編碼訂閱服務Coding Plan，也是國內較早推出此類服務的云廠商之一。

“模型超市”模式，并非一家之選，而正在成為云廠商競相布局的賽道。但撕開云廠商聚合策略的外衣，誰能提供更穩定的服務、更透明的額度規則、更靈活的容災機制，誰能在編程之外，延展出更多企業級服務能力，續費率能不能跟得上，都成為新的競爭核心。

國際上，亞馬遜 Bedrock、微軟 Azure的模型聚合服務平臺，與國內Coding訂閱模式場景不同，但同屬整合趨勢。

整體來看，行業競爭也從“單一模型能力比拼”轉向“平臺整合能力+生態服務能力”的比拼，行業集中度將快速提升。

國信證券首席資產配置分析師王開告訴記者，雖然行業分化在加速，但整合期的判斷可能為時稍早。“更準確地說，這是產業鏈分工的細化和迭代。模型廠商聚焦算法，云廠商聚焦工程交付，各自發揮主業優勢。”他認為，無論其他云廠商是否跟進，競爭格局都將從單打獨斗向生態位分化演變。

大模型公司 “管道化” 壓力加劇？

所謂“管道化”，并非指模型公司消失，而是指其喪失產品溢價、用戶連接權與話語權，利潤向算力平臺方轉移，成為“被支配”的角色。

云廠商的聚合浪潮之下，“管道化”也正在成為懸在獨立大模型公司頭頂的達摩克利斯之劍。這場無聲的博弈中，智譜AI、月之暗面（Kimi）、MiniMax等頭部玩家，并未選擇被動妥協，而是從基因中各自生長，給出了不同的突圍路徑。

智譜AI CEO張鵬在4月8日的公開對話中，他明確表示，智譜的終極目標從來不是成為一款“可被隨意替換的調用工具”，而是構建全自治智能體（Autonomous Agent）。這一定位試圖讓智譜從“模型供應商”升級為“任務執行者”，從而繞過純API管道的低價陷阱。

月之暗面（Kimi）則采取“分散布局+深耕長文本”的策略。同步接入火山引擎、阿里云等多家主流云平臺，實現算力多源供給、不被單一渠道綁定，保障服務穩定性與成本可控。2026年4月推出的Kimi K2.6 采用混合專家（MoE）架構，標準上下文窗口達256K tokens。

MiniMax則將將核心資源投入到內容創作、智能客服、教育、企業服務、娛樂社交等垂直領域，尤其在游戲AI、數字人、多模態交互等場景重點布局，打造“云平臺難以替代的定制化能力”。

大廠的平臺整合會加速模型公司被“管道化”嗎？國信證券首席資產配置分析師王開認為，需區分長短期視角。

“短期看，分發渠道被平臺掌控、定價權部分讓渡，模型廠商利潤向入口方轉移是商業規律。但長期而言，通用模型易同質化，金融、醫療、法律等垂直場景的深度學習模型，專業壁壘不是集中聚合就能抹平的。”他認為。

在應對被平臺化風險方面，還可以參考OpenAI和Anthropic的策略，一方面強化直面終端用戶的渠道，比如ChatGPT與Claude的獨立運營本質是在建立繞過平臺的用戶連接。另一方面技術迭代速度與用戶品牌認知是兩條有效護城河，因此模型公司需要兼顧研發投入與產品化布局。

這場“管道化與平臺化”的博弈終局，可能不是誰吃掉誰，而是分工的進一步清晰。云廠商做管道，模型公司做技術，雙方在博弈中逐漸找到各自的生存邊界。

至于誰吃掉誰，在目前這個階段，還遠未到故事的結局。