中国 vs 美国 LLM 大对决（2026）：定价、能力、context window 全面对比

本站收录 228 个美国模型与 128 个中国模型。放在同一张表上会看到清楚的趋势：中国顶规（GLM 5.2、Qwen3.7 Max）在智能指数上已逼近 GPT-5.4，输入价却只要一半、输出价只要约四分之一，coding 指数甚至更高。本文用真实数据拆解两强的定价、能力与 context window，以及怎么依合规与延迟取舍。

1. 全景：一个站上的 228 个美国模型与 128 个中国模型

截至 2026 年 6 月，本站追踪了来自全球各大提供商的 408 个活跃 LLM API 端点。按来源地拆分，结果十分鲜明：228 个来自总部在美国的实验室（Anthropic、OpenAI、Google、Meta、Mistral 及数十家小型团队），128 个来自中国实验室（DeepSeek、阿里 Qwen、MiniMax、月之暗面 Kimi、智谱 GLM、百度等），25 个来自法国，以色列、加拿大各 5 个，其余寥寥无几。两个国家合计贡献了近九成活跃模型端点。

一年前，中美 LLM 格局的叙事是能力鸿沟：美国实验室有能力，中国实验室有价格。这个框架现在已经过时了。2026 年中期真正有意思的问题不再是「中国模型够不够用」——对绝大多数任务答案都是肯定的。真正的问题变成：当中国模型不仅更便宜、有时在特定指标上还更强，应该怎么思考这些权衡，以及哪些运营和合规因素需要纳入决策。

本文使用 Artificial Analysis（AA）智能指数作为能力代理指标——该指数综合了多项基准测试，满分约为 100 分，目前最高分约 60 分——同时使用 AA Coding Index 衡量编程能力，结合本站每日更新的定价数据进行分析。两个指数分别与推理任务和软件工程任务的真实表现高度相关，是目前可获得的最客观、跨模型可比的指标。

2. 顶级模型正面交锋

下表将最强的美国与中国前沿模型并排呈现。价格单位为每 1M tokens 的美元数（输入/输出）。AA = Artificial Analysis 智能指数；Cod = AA Coding 指数；Context 为最大 context window。

几个规律立刻显现。第一，绝对前沿仍由美国把持：Claude Fable 5 以 AA 59.9 领跑，GPT-5.5 以 AA 54.8 紧随，目前没有中国模型能够接近。如果你需要最高的能力上限，答案目前仍是美国。第二，中间前沿带（AA 44–52）是真正的竞争地带。第三，价格带对中国极为有利，非常不对称。

3. 价格差距：相近智能，一小部分价格

表格中最令人瞩目的单一对比是 GLM 5.2 vs GPT-5.4。这两个模型的智能分数几乎相同——AA 51.1 对 AA 51.4，差距在基准误差范围内。但价格差距悬殊：GLM 5.2 的定价是 $1.20 输入 / $4.20 输出，而 GPT-5.4 是 $2.50 输入 / $15.00 输出。

换算下来，GLM 5.2 的输入价约为 GPT-5.4 的一半——但输出端的对比更为触目惊心。GPT-5.4 的输出价是每百万 token $15.00，GLM 5.2 是 $4.20。对于输出 token 占主导地位的工作负载（长篇生成、代码合成、有大量工具响应的 agentic 工作流），你要为基准测试认为「相同智能」的模型多付约 3.6 倍的输出费。每月产出 1 亿个输出 token，月账单差距约为 $1,080——这不是小钱。

这个规律在整个层级中都成立。Qwen3.7 Max（AA 46.0，$1.25/$3.75）在智能指数上高于 Gemini 3.5 Flash，输入价低 17%，输出价低 58%。MiniMax M3（AA 44.4，$0.30/$1.20）与 DeepSeek V4 Pro（AA 44.3，$0.435/$0.87）处于相同 AA 区间——输入价略低但输出价略高——同时比 Gemini 3.5 Flash 便宜约 7.5 倍输出。DeepSeek V4 Flash 以 AA 40.3、$0.09/$0.18 的价格，基本上是目前任何地方最便宜的正经模型。

这背后的原因是什么？中国实验室面临的成本结构根本不同。受益于国内 GPU 供应链和能源成本，中国的推理算力成本更低。更重要的是，领先的中国模型——DeepSeek 的 Mixture-of-Experts 架构、Qwen3.7 的混合推理设计——从一开始就针对推理效率进行了工程优化，这是早期美国前沿模型所不具备的。DeepSeek V4 的 MoE 方案在每次前向传播时只激活一部分参数，大幅降低了每 token 的算力成本。

这是结构性优势，不是临时促销价格。可以预期，AA 40–52 区间的价格差距在可预见的未来仍将持续。

4. 编程与 agentic 能力——谁才是真正的赢家

AA Coding Index 讲述了比通用智能指数更有趣的故事。在编程领域，GLM 5.2 得分 68.8——高于 GPT-5.4 的 57.2，与 Gemini 3.1 Pro Preview 名义相同的 68.8 持平（但后者定价 $2.00/$12.00，接近 GLM 成本的两倍）。Claude Fable 5 以 76.5 领跑，GPT-5.5 以 74.9 紧随，但两者的价格都明显更高。

具体到软件工程工作——代码生成、审查、重构、测试编写——GLM 5.2 是编程得分超过 65 的所有模型中性价比最高的，同时还维持着 1M token 上下文。这个组合对 agentic 编程工作流至关重要：长上下文让模型能够在窗口中保持整个代码库结构，高 coding 指数意味着每次调用的输出质量高。以 GLM 5.2 的费率（$1.20 输入，$4.20 输出）运行两小时 agentic 编程会话，比以 Claude Opus 4.8 的费率（$5.00/$25.00）运行，在大型上下文读取和详细代码输出两方面都能节省费用。

具体来说：一次消耗 50 万输入 token 和 20 万输出 token 的编程 agent 会话，在 GLM 5.2 上的成本是 $0.60 + $0.84 = $1.44，在 Claude Opus 4.8 上是 $2.50 + $5.00 = $7.50，在 GPT-5.4 上是 $1.25 + $3.00 = $4.25。GLM 5.2 比 Opus 4.8 便宜 5 倍，比 GPT-5.4 便宜 3 倍——而且编程基准得分还高于两者。

诚实的补充说明：基准测试无法捕捉所有内容。Claude Opus 4.8 和 GPT-5.5 在真实世界的长时间 agentic 任务中表现出更强的可靠性——遵循复杂的多步骤指令、从意外的中间结果中优雅恢复、在很长的 agent 循环中保持连贯性。这些品质很难用静态基准衡量，对于真正复杂的、需要数小时的任务，它们是值得付费的。对于较短、较结构化的编程任务，GLM 5.2 的基准优势很可能转化为真实表现。

MoonshotAI Kimi K2.6 在 agentic 使用场景值得单独提及。尽管 AA 分数较低（42.8），它专为工具调用和多步骤 agent 模式设计，实践者反馈它在结构化 agentic 流水线中的表现超出基准分数的预期。262K 的上下文小于其他中国旗舰模型的 1M，限制了超大代码库的工作，但对于范围明确的 agent 任务，它具有竞争力且成本低廉（$0.67/$3.50）。

5. Context window：顶级模型已趋同

2024 年曾有一种说法：美国模型在上下文长度上保持着明显领先。这个故事现在基本已经翻篇了。中国顶规模型——GLM 5.2、Qwen3.7 Max、MiniMax M3、DeepSeek V4（两个版本）——全部提供 1M token 上下文窗口。这与 GPT-5.x 和 Gemini 3.x 提供的 1.05M 上下文基本持平，完全满足全仓库代码任务、长文档分析和多小时 agentic 运行的需求。

在超长端，美国仍有突出产品：Llama 4 Scout 支持 10M token，Grok 4.x 达到 2M。这些主要适用于需要将整个语料库放入单个 prompt 的细分文档处理工作负载——学术文献综述、法律文件集、全代码库分析——而非典型的生产 agent 任务。对于 99% 能舒适放进 1M token 的生产工作负载，上下文长度不再是中美旗舰模型的区分因素。

Kimi K2.6 的例外（262K）实际影响比初看小得多：月之暗面专为使用工具调用和检索管理上下文的 agentic 结构化任务而构建。实践中，它的 262K 很少成为其设计适用场景的瓶颈。

仍然存在差异的是上下文定价。在美国旗舰价格下，长上下文任务的费用增长很快。在 1M 输入 token 的每次调用中，Claude Opus 4.8 以 $5.00/M 计算，仅输入就需要 $5.00。GLM 5.2 以 $1.20/M 计算，只需 $1.20。每天运行 50 次此类调用的工作流，月度输入成本分别为 $7,500 与 $1,800——相同的上下文长度能力，差距 $5,700/月。

6. 如何选择：合规、延迟与数据驻留

上述定价与基准对比为众多对成本敏感的工作负载指向了中国模型。但有些真实考量单纯看数字无法呈现，仅凭基准成本比率做工程决策而忽视这些因素，会在生产中造成麻烦。

数据驻留与合规。如果你的应用处理受 GDPR、HIPAA、CCPA、SOC 2 或金融/医疗行业特定法规约束的数据，问题不只是 API 调用发往哪里，还包括推理在哪里执行、日志是否被保留。美国提供商（Anthropic、OpenAI、Google）提供数据处理协议（DPA）、面向 HIPAA 的 BAA、欧盟区域托管及企业合规认证，中国提供商在面向非中国客户时尚未达到同等水平。对于美国和欧盟的受监管工作负载，这可能是不考虑价格的硬性阻碍。

区域延迟。从美国基础设施到 GLM 5.2、DeepSeek 或路由经过中国数据中心的 Kimi 端点，API 延迟明显高于美国本地提供商——通常会增加 200–400 毫秒的往返时间，取决于路由方式。OpenRouter 和其他聚合器通过边缘缓存和区域代理缓解了部分问题，但对于交互式、延迟敏感的应用（实时聊天、语音助手后端、需要 100 毫秒以下的工具链），这个延迟下限可能让中国提供商直接出局，与成本无关。对于异步工作负载（批量作业、夜间分析、后台 agent），延迟通常无关紧要。

提供商可靠性与 SLA。中国前沿模型提供商正在快速扩张基础设施，面向西方客户的可靠性记录短于已规模化服务企业客户多年的 OpenAI 和 Anthropic。这不意味着它们不可靠——DeepSeek 和 MiniMax 通过 OpenRouter 都保持了稳固的运行时间——但对于 SLA 要求严格的生产系统，风险状况确实不同。如果可靠性是硬性要求，可以考虑在中国主力和美国备用之间进行 A/B 流量分配。

实用决策树。先过合规关：如果你的数据受需要美国或欧盟数据驻留和处理协议的法规约束，使用美国提供商，到此为止。如果延迟是低于约 300ms 往返的硬性约束（从美国基础设施算起），使用美国提供商。如果两者都不适用——批量工作负载、内部工具、开发环境、非受监管应用——那么上面的基准和定价为 AA 50 层级的 GLM 5.2 提供了有力的理由，以及 AA 44 层级的 DeepSeek V4 Pro 或 MiniMax M3。对于基准上限至关重要的绝对前沿工作，Claude Fable 5 或 GPT-5.5 仍是唯一选择。

最简单的总结：本站的最高性价比排行先按质量门槛、再按每美元智能排序。中国模型主导价值层。美国模型主导绝对前沿。大多数工作负载处于价值层。用费用计算器输入你的实际 token 用量，让对比更具体。

本文由 Allen Pan 撰写。如有勘误或想交流，欢迎来信 allen@xyzsleep.com。