国产精品大模型API价格对比：通义千问 Max、字节跳动Doubao 1.5 pro 256k、DeepSeek V3

还在纠结选哪款AI大模型？我们为您详细对比了 DeepSeek V3、通义千问 Max 和 Doubao 1.5 pro 256k 三大热门模型！涵盖核心功能亮点、技术细节、价格方案以及28项关键参数，并附上服务商特色、API费用和性能测试数据，让您一目了然，轻松选出最适合的AI助手！

Deepseek

1.服务商优势

• 全天候客户服务支持：提供24小时在线客服。
• 强劲的市场表现：网站流量达到97.5M用户。
• 多国市场覆盖：中国流量占比25.54%。

通义千问

1.服务商优势

• 网站流量优势：月均访问量达1260万。
• 国际市场覆盖：美国流量占比达2.6%。

字节豆包

1.服务商优势

• 全天候客户服务支持：提供24小时电话支持。
• 市场表现优异：中国用户流量占比89.57%。

DeepSeek V3

DeepSeek-V3 是由深度求索（DeepSeek）公司开发的一款先进的开源大语言模型，采用混合专家（MoE）架构，拥有 671B 总参数，其中每 token 激活 37B 参数。模型在 14.8 万亿高质量 token 上进行预训练，并通过监督微调和强化学习进一步优化。

通义千问 Max

通义千问-Max，即Qwen2.5-Max，是阿里云通义千问旗舰版模型，于2025年1月29日正式发布。该模型预训练数据超过20万亿tokens，在多项公开主流模型评测基准上录得高分，位列全球第七名，是非推理类的中国大模型冠军。它展现出极强劲的综合性能，特别是在数学和编程等单项能力上排名第一。

Doubao 1.5 pro 256k

Doubao 1.5 pro 256k 是字节跳动推出的豆包大模型的升级版本，基于稀疏 MoE 架构，性能杠杆达 7 倍，仅用稠密模型七分之一的参数量就超越了 Llama-3.1-405B 等大模型的性能。它支持 256k 上下文窗口的推理，输出长度最大支持 12k tokens，在推理和创作任务中表现出色。该模型在多模态任务上也有显著提升，视觉推理和文档识别能力增强，可处理复杂场景下的图像和文档，

既然我们已经掌握了各大服务商的API市场概况，那么接下来，让我们把目光投向更具体的产品层面。本次对比将围绕 DeepSeek V3、通义千问 Max 和 Doubao 1.5 pro 256k 展开，重点考察：

• ✅ API价格对比——哪家更具成本优势？
• ✅ 基础参数对比——模型的核心规格差异
• ✅ 性能基准测试——实际表现是否符合预期？

AI大模型多维度对比分析

1.基础参数对比

DeepSeek V3以开源和64K上下文长度为特点，适合文本生成任务；通义千问 Max支持多模态输出和联网搜索，适合复杂场景需求；Doubao 1.5 pro 256k以超长上下文长度和流式输出支持为优势，适合大规模文本处理。整体对比显示，各模型在上下文处理和多模态支持上有明显区别，建议根据具体需求选择合适模型。

2.API模型价格对比

DeepSeek V3提供最多的免费试用额度，输入缓存命中价格最低，适合高频调用场景；通义千问 Max适合短期使用，赠送额度有效期180天，价格相对稳定；Doubao 1.5 pro 256k价格最高，适合小规模、高价值输出场景。整体来看，选择应考虑需求频率与预算，适宜场景包括高频数据处理、短期项目和精细化分析。

3.性能基准测试对比

数学推理能力

• DeepSeek V3
  在GSM8K（小学数学应用题）和C-Eval的数学相关任务中表现突出，FlagEval评测显示其数学能力得分领先，尤其在多步运算和逻辑验证上准确性高。例如，在解方程题时能清晰展示推导步骤并验证结果（如解出 $$ x = 0.1 $$ 并验证正确性）。
• 通义千问 Max
  Chatbot Arena榜单显示其在数学和编程任务中排名第一，但FlagEval指出其数学能力略逊于DeepSeek V3，部分题目需依赖更复杂的逻辑推导，且存在步骤解释不充分的问题（如未明确排除无效解 $$ x = 0.7 $$）。
• Doubao 1.5 pro 256k
  未明确提及GSM8K或C-Eval数学表现，但其长上下文设计可能支持复杂数学问题的分步解析，实际效果需进一步验证。

科学推理能力

• DeepSeek V3
  MMLU（涵盖STEM科目）Base模型得分47.86，科学类任务表现稳定；AGIEval评测中在物理、化学等学科表现接近GPT-4，但未公开具体排名。
• 通义千问 Max
  MMLU-Pro和GPQA-Diamond等科学基准测试中超越DeepSeek V3，尤其在跨学科知识整合（如生物与化学交叉问题）上表现优异，Chatbot Arena评价其“专业技术向能力强劲”。
• Doubao 1.5 pro 256k
  缺乏公开科学评测数据，但长上下文可能辅助多学科知识关联推理。

代码生成能力

• DeepSeek V3
  HumanEval未公开分数，但SuperCLUE代码任务得分超80分，优于Claude 3.7 Sonnet；支持多语言代码生成且结构清晰，适合工业级开发。
• 通义千问 Max
  Chatbot Arena和LiveCodeBench评测中代码能力排名第一，尤其在算法优化和复杂函数实现上表现突出，但部分场景需依赖详细注释。
• Doubao 1.5 pro 256k
  未提及代码专项测试，但256K上下文可能支持长代码段生成与调试。

多步骤推理能力

• DeepSeek V3
  SuperCLUE-Math6多轮追问测试综合得分87.76，两轮准确率差异仅8.12%，稳定性极佳；C-Eval工程数学题中能连贯拆解复杂问题。
• 通义千问 Max
  Arena-Hard评测中多步推理排名第二，擅长结合上下文进行渐进式分析（如储蓄罐问题中同时给出直接答案与扩展解释）。
• Doubao 1.5 pro 256k
  长窗口设计理论上支持多轮交互连贯性，但未公开具体评测数据。

事实准确性

• DeepSeek V3
  C-Eval和MMLU的事实类题目（历史、法律）准确率超50%，Base模型社会科学得分54.44；动态知识更新机制增强时效性。
• 通义千问 Max
  知识库更新频率高，FlagEval评测中知识运用得分领先，但部分场景需平衡详细解释与简洁性（如翻译任务简化了“alchemy of memory”的隐喻）。
• Doubao 1.5 pro 256k
  训练数据覆盖高考题库（Gaokao-Bench），可能强化事实检索，但未明确提及评测结果。

综合评论

• DeepSeek V3：数学与代码能力突出，适合结构化任务；科学和事实准确性均衡，多步推理稳定性最佳。
• 通义千问 Max：综合性能强，知识密集型任务（如科学、代码）优势明显，但数学严谨性稍弱。
• Doubao 1.5 pro 256k：长上下文设计潜力大，但需更多评测验证其实际能力边界。

总结

上面重点对比了DeepSeek V3、通义千问 Max、Doubao 1.5 pro 256k服务商优势、API模型价格、基础参数以及性能基准测试，若要查看其他2025国内AI大模型对比情况包括Deepseek，通义千问，字节豆包等主流供应商。请点此查看完整报告或可以自己选择期望的服务商制作比较报告