Chinese AI Models Narrow the Gap at Lower Cost

•Moonshot AI 的旗艦模型 Kimi K3 是一款擁有 2.8 兆參數的開源模型，截至 2026 年 8 月，它是已發布的最大開源模型，並支援 100 萬個 token 的上下文視窗，能夠原生處理文字、圖像和影片等多模態輸入。
•Z.ai (前身為智譜AI) 的 GLM-5.2 模型是一款 7530 億參數的開源大型語言模型，專為長週期自主編碼和工程任務設計，並提供穩定的 100 萬個 token 上下文視窗，採用 MIT 開源許可證。
•截至 2026 年 7 月，中國大型語言模型在 OpenRouter 等開發者平台上的每週 API 調用量已連續 11 週超越美國開發的 LLM，顯示其在全球開發者社群中的採用率顯著提升。
•Moonshot AI 在 2026 年 2 月完成了一輪超過 7 億美元的融資，投資者包括阿里巴巴集團和騰訊控股，並在 2026 年 7 月進行了 35 億美元的 F 輪融資，估值達到約 200 億美元。
•Z.ai 於 2026 年 1 月 8 日在香港證券交易所進行首次公開募股 (IPO)，成為中國首家進行 IPO 的主要 LLM 公司，募資 5.6 億美元，估值約 67 億美元。

📊 競品分析▸ Show

模型/公司	總參數 (約)	活躍參數 (約)	上下文視窗 (Token)	API 輸入成本 (每百萬 Token)	API 輸出成本 (每百萬 Token)	主要特點/基準	許可證/可用性
Moonshot AI Kimi K3	2.8 兆	1040 億	1,048,576 (1M)	3.00 美元 (快取命中 0.30 美元)	15.00 美元	多模態 (文字、圖像、影片)；在編碼任務中快取命中率高達 90%；與 Claude Fable 5 和 GPT-5.6 Sol 在基準測試中競爭。	開源權重 (Kimi K3 許可證)；API 可用。
Z.ai GLM-5.2	7530 億	440 億 (每 Token)	1,000,000 (1M)	1.40 美元 (快取命中 0.26 美元)	4.40 美元	專為長週期編碼和代理任務設計；IndexShare 架構減少 FLOPs；在 FrontierSWE 基準測試中與 Claude Opus 4.8 和 GPT-5.5 競爭。	MIT 開源許可證；API 可用。
Anthropic Claude Opus 5	未公開	未公開	1,000,000 (1M)	5.00 美元	25.00 美元	高階推理能力；在 SWE-bench Verified 基準測試中表現出色 (Claude Fable 5 達 95.0%)。	專有模型；API 可用。
OpenAI GPT-5.6 Sol	未公開	未公開	1,000,000 (1M)	5.00 美元	30.00 美元	領先的專有模型；廣泛的應用和生態系統。	專有模型；API 可用。

Moonshot AI Kimi K3: 採用 Mixture-of-Experts (MoE) 架構，總參數達 2.8 兆，每 token 啟用 1040 億參數。模型包含 896 個專家，每個 token 選擇 16 個專家，其中 2 個為共享專家。其架構有 93 層 (69 個 KDA + 24 個門控 MLA，1 個密集層)。支援 1,048,576 個 token 的上下文視窗。使用 MXFP4 MoE 專家權重和 MXFP8 激活的量化感知訓練。原生支援文字、圖像和影片等多模態輸入，視覺編碼器為 MoonViT-V2 (4.01 億參數)。
Z.ai GLM 系列 (例如 GLM-4.5, GLM-5.2): 採用 Mixture-of-Experts (MoE) 架構。GLM 4.5 總參數為 3550 億 (推理時活躍 320 億)，GLM 4.5 Air 總參數為 1060 億 (推理時活躍 120 億)。GLM-5.2 總參數為 7530 億，每 token 活躍 440 億參數。訓練數據量龐大，基礎模型首先在 15 兆個 token 的通用文本語料庫上訓練，然後額外在 7 兆個專注於程式碼和推理的 token 上訓練。GLM-5.2 引入了 IndexShare 架構，透過在每四個稀疏注意力層中重複使用相同的索引器，將 100 萬上下文長度下的每 token FLOPs 減少 2.9 倍。模型還採用推測解碼 (Speculative Decoding) 和混合推理 (Hybrid Reasoning) 技術，前者透過輕量級多 token 預測層加速生成，後者提供「思考模式」和「非思考模式」以平衡複雜任務和即時響應。

中國 AI 模型將加速全球 AI 價格戰。

Moonshot 和 Z.ai 等中國公司以顯著更低的成本提供與西方領先模型相媲美的性能，這將迫使 OpenAI 和 Anthropic 等公司進一步調整其定價策略以保持競爭力，從而使 AI 服務對開發者和企業更具成本效益。

中國 AI 模型將在特定應用領域取得更大的全球市場份額，尤其是在開發者工具和企業解決方案方面。

由於其開源策略、具有競爭力的價格以及在編碼和代理任務上的強大性能，中國模型正吸引越來越多的全球開發者，這將推動其在重視成本效率和技術靈活性的企業級應用中的採用。

多模態 AI 能力將成為中國領先 AI 模型的核心競爭力之一。

Kimi K3 和 Z.ai 的 GLM-4.6V 等模型原生支援圖像、影片和文字處理，這表明中國 AI 公司正積極投資於整合多種數據類型的能力，以滿足更廣泛的應用需求。

2019

Z.ai (智譜AI) 成立，由清華大學教授唐傑和李涓子創立。

2023-03

Moonshot AI 成立，由清華大學校友楊植麟、周昕宇和吳育昕創立。

2023-10

Moonshot AI 推出 Kimi 助手，以支援長上下文處理能力而聞名，最初支援 20 萬漢字輸入。

2026-01-08

Z.ai 在香港證券交易所進行首次公開募股 (IPO)，募資 5.6 億美元。

2026-02

Moonshot AI 完成一輪超過 7 億美元的融資，估值達到約 100 億美元。

2026-07-27

Moonshot AI 發布 Kimi K3 的模型權重，這是一款 2.8 兆參數的開源多模態模型。

中國 AI 模型以更低成本縮小效能差距