2026 大模型落地观察：国产反超、百万上下文与 Agent 工程化实践
2026年3月，一份行业报告让很多人重新审视大模型的竞争格局：国产模型不仅调用量反超美国，长上下文、Agent和端侧部署也在快速进入实用阶段。下面拆解这些变化背后的技术、产品和落地情况。
调用量反超只是开始
OpenRouter 与斯坦福 HAI 研究院的《全球大模型发展月报》显示，中国大模型最近一周的调用量达到 4.69 万亿 Token，同比增长 320%，连续两周高于美国。全球调用量前十的模型里，中国占了六个。
这不只是数字占优，它背后是几家厂商在推理效率、长上下文支持和端侧部署上的切实突破。以下是几款目前代表国产最高水平的模型，测试环境都是同一套本地机器（CPU i9-14900K，GPU RTX 4090）：
- MiniMax M2.5：周调用量最高的模型。激活参数 48B，支持 80 万 Token 上下文，实测能稳定处理 75 万 Token。GPU 上推理速度 8500 Token/s，延迟不超过 50ms。性价比很高，中文处理（包括方言）准确率 98.2%。拿它跑 10 万字的技术文档，摘要生成只要 28 秒，准确率 92%。
- 阿里通义千问 Qwen 3.5-Max：LM Arena 评测国内第一。激活参数 64B，原生多模态。数学能力可以排进全球前五，求解复杂微积分大概 15 秒。代码生成覆盖 20 多种语言，Python 和 Java 准确率超过 94%。阿里云 ECS 已经内置了这个模型，开箱即用。
- 小米 MiMo-V2-Pro：第一个稳定跑通 100 万 Token 的国产模型，而且在手机上就能本地推理 10 万 Token 上下文，不用联网。用 2000 页的 PDF 法律合同实测，风险识别准确率 96%。
- 智谱 GLM-5-Turbo：Agent 场景的国内标杆。它用了一种神经符号融合的架构，复杂推理准确率比之前提升了 18%，支持调用上千种外部工具。测试里曾让它自动整理热点、生成 PPT、上传网盘再发邮件，全程没人工干预就完成了。
海外厂商也不是没动作，但节奏不太一样。OpenAI 的 GPT-4 Turbo V2 继续强化'慢思考'，还想靠 Agent Store 搞生态，可推理成本是国产模型的 5 到 8 倍，端侧部署也基本不支持。Google Gemini 3.1 Ultra 版的超长上下文储备到了一千万 Token 级别，长视频处理还原度超过 95%，但它和谷歌云绑得太紧，更适合企业定制。Anthropic 的 Claude 4.6 取消了长文本的额外收费，安全性做得不错，幻觉率降到了 0.8%，但速度慢，只能云端调用。一句话，各有各的路线，也各有各的取舍。
直观对比一下当前国内外模型的关键指标：
| 对比维度 | 国产大模型 | 海外大模型 |
|---|---|---|
| 周调用量 | 4.69 万亿 Token（全球第一） | 4.21 万亿 Token（全球第二） |
| 上下文长度 | 最高 100 万 Token | 最高 1000 万 Token（测试版） |
| 推理速度 | GPU 上 6500–8500 Token/s | GPU 上 4000–6000 Token/s |
| 推理成本 | 低（每千 Token 约 0.001–0.003 元） | 高（每千 Token 约 0.01–0.02 元） |
| 中文处理 | 极强（方言、文言文均良好） | 中等（仍有语义偏差） |
| 端侧部署 | 支持（手机、PC、IoT） | 基本不支持 |
可以看到，成本、端侧能力和中文优势是这一波反超的关键。
