我叫聞柏，供職于一家做企業(yè)智能化轉型的技術(shù)咨詢(xún)公司，崗位名片上寫(xiě)著(zhù)「大模型解決方案架構師」。過(guò)去兩年，我和各家大模型廠(chǎng)商打交道的時(shí)間，大概比和朋友聚餐的時(shí)間還多：比價(jià)、測評、踩坑、上線(xiàn)，日復一日。 很多企業(yè)的技術(shù)負責人加我微信時(shí)，第一句話(huà)往往是：“現在ai大模型有哪些？我們到底該選誰(shuí)？”——這篇文章，就當是我把這兩年踩過(guò)的坑、看過(guò)的數據、見(jiàn)過(guò)的項目，集中說(shuō)清楚。 時(shí)間是2026年，為了不誤導你，文中涉及的數據和案例，都以2026年公開(kāi)報道和廠(chǎng)商披露為準，有些做了取整和脫敏處理，但結論不會(huì )偏離事實(shí)。 問(wèn)“ai大模型有哪些”，如果只是羅列一堆名字，對你一點(diǎn)幫助都沒(méi)有。 對我們這種要落地項目的人來(lái)說(shuō)，更關(guān)心的是：誰(shuí)在卷通用能力、誰(shuí)在卷行業(yè)深度、誰(shuí)在卷成本和算力。 大致可以這么分幾類(lèi)，你先有個(gè)腦圖： 然后再往里看具體玩家。 通用對話(huà)型這條線(xiàn)，是最“眼熟”的： 垂直行業(yè)模型就更碎片化一些： 開(kāi)源和自建這塊，2026 年變化更明顯： 如果只用一句話(huà)概括現在的格局： 大模型不再是少數巨頭的舞臺，而是一張立體棋盤(pán)：有巨頭、開(kāi)源社區、行業(yè)玩家，各自盯著(zhù)不同的格子在下。 你真正想聽(tīng)的，可能是更直接的那句：那到底有哪些具體模型？ 我按“你可能會(huì )考慮用”的實(shí)際視角，把 2026 年主流大模型簡(jiǎn)單歸個(gè)類(lèi)，只挑對落地有參考意義的說(shuō)。 一、通用大模型（對話(huà)、辦公、創(chuàng )作）這類(lèi)基本是大部分企業(yè)摸索期上手的第一站。 GPT 系列（海外） 2026 年，GPT-5 在多輪復雜對話(huà)、代碼生成和工具調用上的能力相對上一代進(jìn)一步提升，官方宣稱(chēng)在長(cháng)上下文推理任務(wù)上，綜合評分提高了 20% 左右。我們服務(wù)的一家跨境電商，用 GPT 系列做多語(yǔ)言客服，統計半年數據后，平均工單響應時(shí)間縮短了 35%，人工坐席減少了約 20%。 Claude 系列 以“安全”和“穩健”著(zhù)稱(chēng)，長(cháng)文本處理能力強，適合做長(cháng)文檔總結、合同比對之類(lèi)。2026 年一些海外律所披露，使用 Claude 處理法律文書(shū)后，摘要時(shí)間從原來(lái)的每份 40 分鐘壓縮到 10 分鐘左右，人力成本按年計算節省超過(guò) 30%。 Gemini 系列 多模態(tài)能力領(lǐng)先，尤其擅長(cháng)圖文理解、代碼和多語(yǔ)言。2026 年多家出?；ヂ?lián)網(wǎng)公司在開(kāi)發(fā)者大會(huì )上提到，用多模態(tài)模型自動(dòng)生成 UI 文案、設計草圖和測試腳本，開(kāi)發(fā)迭代周期縮短約 15%-25%。 國內頭部通用模型（文心、通義、星火等） 這幾個(gè)名字你在新聞里肯定見(jiàn)過(guò)。2026 年的特點(diǎn)是： 二、行業(yè)/垂直大模型這塊名字很多，我不逐一列產(chǎn)品名，而是從行業(yè)角度說(shuō)“常見(jiàn)形態(tài)”。 醫療大模型
國家衛健委 2026 年的數字醫療評估里提到，在部分三甲醫院試點(diǎn)中，使用大模型輔助撰寫(xiě)出院小結后，醫生平均在電腦前的文書(shū)時(shí)間縮短了約 25%。
金融大模型
- 典型應用包括投研報告生成、輿情分析、風(fēng)險提示、合規條款審查等。
- 2026 年頭部券商和基金的人工客服接入大模型后，據行業(yè)協(xié)會(huì )統計，智能問(wèn)答對話(huà)的用戶(hù)滿(mǎn)意度提升到 85% 以上。
法律大模型
- 以合同條款審閱、法律風(fēng)險提示、裁判文書(shū)分析為主，有的對接公開(kāi)裁判文書(shū)和法規庫進(jìn)行強化訓練。
- 2026 年某大型律所在公開(kāi)分享中提到，大模型參與的合同首輪審閱，能在幾分鐘內給出高風(fēng)險條款列表，減少大量機械性工作。
教育與內容生產(chǎn)大模型
- 做個(gè)性化作業(yè)講解、試題解析、課程規劃，給老師生成教案、練習題。
- 2026 年一些在線(xiàn)教育平臺公布數據，使用大模型生成講解后，學(xué)生對“講解易懂度”的評價(jià)提升了約 15 個(gè)百分點(diǎn)。
三、開(kāi)源與自建模型這塊說(shuō)的是“ai大模型有哪些可以拿回公司自己管起來(lái)”的那一類(lèi)。
國際開(kāi)源社區模型
- 多個(gè) 7B、13B、70B 級模型迭代成熟，社區提供了大量微調方案和部署工具。
- 2026 年，參數規模在 30B 以上的開(kāi)源模型，在標準英文基準上與一些商業(yè)小模型的差距明顯縮小，適合技術(shù)團隊強、對數據安全敏感的企業(yè)。
國內開(kāi)源 / 企業(yè)自研模型
- 一些互聯(lián)網(wǎng)大廠(chǎng)、科研機構開(kāi)放自研模型的部分版本，允許企業(yè)在本地或私有云部署。
- 對監管較嚴的行業(yè)來(lái)說(shuō)，這類(lèi)模型往往和本土的合規框架結合得更緊，比如支持本地審計、敏感詞過(guò)濾、日志留存等。
落到落地層面，很多客戶(hù)的組合是：
通用商用模型 + 行業(yè)大模型 API + 一到兩個(gè)開(kāi)源模型自建能力，通過(guò)網(wǎng)關(guān)統一管控。
知道ai大模型有哪些，只是第一步。
作為內部人，我更習慣反問(wèn)客戶(hù)：“你要用它干嘛？你手上有什么數據？你能承受多大的試錯？”
因為不同的答案，會(huì )直接改變你應該關(guān)注的大模型維度。
維度一：效果，不只看“分數”2026 年幾乎每家大模型發(fā)布會(huì )，都會(huì )秀一堆評測榜單：MMLU、C-Eval、CMMLU、GAOKAO-Bench 等等。
這些分數有參考價(jià)值，但真正落地時(shí)，我們更看重三件事：
場(chǎng)景貼合度
一家制造企業(yè)用某通用模型做設備故障問(wèn)答，評測分數很漂亮，但上線(xiàn)后，員工問(wèn)“不起動(dòng)了怎么辦”，模型能寫(xiě)出一大段安全生產(chǎn)原則，就是給不出具體的按鈕位置和操作順序。
后來(lái)?yè)Q成針對工業(yè)知識強化過(guò)的模型，分數從基準看并不“更高”，但故障解決率直接從 40% 提升到 70%。
穩定性
大模型有一點(diǎn)像“靈感型員工”，狀態(tài)好時(shí)驚艷，狀態(tài)不好時(shí)離譜。
2026 年不少廠(chǎng)商開(kāi)始在宣傳中強調“穩定版本”，也就是在關(guān)鍵場(chǎng)景下大量做 A/B 測試，降低“突然胡說(shuō)八道”的概率。
我們做選型時(shí)，會(huì )要求廠(chǎng)商提供過(guò)去一兩個(gè)月的日志和誤答率描述，用真實(shí)業(yè)務(wù)問(wèn)題跑一輪，看波動(dòng)大小。
可控性
很多行業(yè)（政府、金融、醫療）關(guān)系到合規和安全，更在意能不能“關(guān)住嘴”。
- 有沒(méi)有完善的內容安全策略
- 是否支持在企業(yè)側做二次規則校驗
- 模型輸出是否易于解釋和追溯
這些，在廠(chǎng)商的技術(shù)白皮書(shū)和 2026 年的多次行業(yè)合規檢查中，都被反復強調。
維度二：成本，別只盯“按量?jì)r(jià)格”許多企業(yè)剛接觸大模型，會(huì )第一時(shí)間問(wèn)“1k token 多錢(qián)”。
到了 2026 年，單價(jià)確實(shí)已經(jīng)大幅下降，有的廠(chǎng)商公開(kāi)宣稱(chēng)，單位算力成本較 2024 年降低了 70% 左右。
但在真實(shí)項目里，影響預算的，還包括：
- 接入和改造成本：改系統、做知識庫、調接口、寫(xiě)中間層
- 運維成本：監控、日志、版本升級、模型切換
- 培訓與變更成本：內部員工適應大模型工作流的過(guò)程
我們做過(guò)一個(gè)粗略統計：
在中型企業(yè)的典型項目里，直接的模型調用費用往往只占總成本的 20%-30% 左右。
這意味著(zhù)你選大模型時(shí)，單價(jià)不是越低越好，而是要綜合看：效果 × 穩定性 × 運維難度 × 單價(jià) 這個(gè)“乘積”。
維度三：安全與合規，這幾年是真的變嚴了2026 年，關(guān)于數據跨境、個(gè)人信息保護、算法治理的一系列新規開(kāi)始落地執行。
對你來(lái)說(shuō)，有兩件事一下子變得很現實(shí)：
數據是否會(huì )“出境”
- 用海外大模型 API 時(shí)，很多企業(yè)需要單獨評估數據出境風(fēng)險，有的甚至要求“僅能傳脫敏后的文本”。
- 國內一些大模型廠(chǎng)商則提供“境內算力、境內存儲”的合規聲明，配合第三方審計報告。
模型是否支持本地部署或專(zhuān)有云
- 金融、醫療、政務(wù)等，對“可控性”越來(lái)越敏感，2026 年不少項目的招標要求里，明確寫(xiě)著(zhù)“支持私有化部署或專(zhuān)有云環(huán)境”。
- 這類(lèi)項目往往會(huì )優(yōu)先考慮本土模型和開(kāi)源自建方案。
你在問(wèn)“ai大模型有哪些”的時(shí)候，最好同步問(wèn)一句：哪幾種，是合規紅線(xiàn)之內的可選項？
我在項目里觀(guān)察到的一個(gè)小趣事：同樣一張“大模型生態(tài)地圖”，給不同行業(yè)的人看，關(guān)注點(diǎn)會(huì )完全不一樣。
所以干脆把這部分單獨拉出來(lái)，也許你能對號入座。
技術(shù)團隊：在意“能不能折騰”技術(shù)負責人往往會(huì )關(guān)注：
- 有哪些開(kāi)源模型、權重是否開(kāi)放、社區活躍度如何
- 是否支持本地 GPU、Kubernetes 部署、量化加速
- API 標準是否統一，后續便于模型切換
2026 年，很多技術(shù)團隊會(huì )優(yōu)先考慮：
一個(gè)商用大模型 + 兩三個(gè)開(kāi)源備選模型 + 自建統一網(wǎng)關(guān)。
這樣做的好處是，一旦哪個(gè)模型價(jià)格調整或效果落后，可以通過(guò)配置直接切換，而不用整個(gè)系統推翻重來(lái)。
業(yè)務(wù)部門(mén)：更關(guān)心“有沒(méi)有類(lèi)似案例”銷(xiāo)售總監、人力負責人、客服主管，問(wèn)的大多是：
- 誰(shuí)已經(jīng)在用？效果怎么樣？
- 有沒(méi)有我這行業(yè)、我這規模公司的落地案例？
- 能幫我減少多少人工，或提升多少效率？
2026 年不少廠(chǎng)商開(kāi)始在官網(wǎng)掛“真實(shí)客戶(hù)數據”：
某客服大模型項目顯示，“AI 自助解決率提升到 65%，平均處理時(shí)長(cháng)縮短 30%”，這種數字對業(yè)務(wù)負責人比任何技術(shù)參數都更有說(shuō)服力。
所以你在挑選時(shí)，不妨要求對方給到同類(lèi)企業(yè)的具體數據和改造方案，而不是一堆抽象的宣傳。
管理層：看長(cháng)期風(fēng)險與戰略空間老板們提的問(wèn)題又不太一樣：
- 會(huì )不會(huì )被某一家廠(chǎng)商鎖死？
- 三年后，這個(gè)架構還撐得住嗎？
- 是否有自研能力的空間，還是永遠買(mǎi)服務(wù)？
這也是 2026 年“多模型策略”被頻繁提起的原因。
很多大公司會(huì )在內部建立一個(gè)“模型中臺”，對上是統一的智能服務(wù)，對下可以接多家模型供應商和開(kāi)源模型，逐步形成“自己的知識和能力資產(chǎn)”。
寫(xiě)到這里，你大概已經(jīng)發(fā)現，“ai大模型有哪些”這個(gè)問(wèn)題，在 2026 年已經(jīng)不適合用一張簡(jiǎn)單名單來(lái)回答。
在我看來(lái)，更貼切的答案是：
- 有一批通用大模型，幫你解決寫(xiě)文案、做文檔、編代碼、查資料、開(kāi)會(huì )總結這些日常問(wèn)題；
- 有一批行業(yè)大模型，把法條、病歷、財報、設備手冊“吃進(jìn)去”，在專(zhuān)業(yè)場(chǎng)景里變成懂行的助手；
- 有一批開(kāi)源和自建模型，讓你在安全、合規和成本可控的前提下，真正把大模型變成“自己的一部分”；
- 它們組合起來(lái)，才是你所在行業(yè)的那套“模型清單”。
作為一個(gè)每天和這些模型打交道的人，我會(huì )給正在做選擇的你三個(gè)小建議：
先想清楚你的問(wèn)題，而不是先記住所有模型的名字
是客服壓力大？是合規檢查不過(guò)？還是知識沉淀混亂？不同的問(wèn)題，鎖定的大模型范圍完全不一樣。
多要真實(shí)案例，少聽(tīng)純演示
演示環(huán)境永遠是精心設計的，而日志里的錯誤、客服的抱怨、員工的使用頻率，才是真實(shí)世界。
留一點(diǎn)機動(dòng)空間給未來(lái)
大模型迭代的速度，在 2026 年依然是“按月算”的。你今天選的“最優(yōu)”，半年后可能就只是“還可以”。
架構上給自己留一點(diǎn)切換的余地，比賭某一家“一勞永逸”，要穩得多。
如果你所在的公司準備上馬大模型項目，或者還在糾結階段，也可以把你所在的行業(yè)、公司規模和主要需求梳理成三五句話(huà)，再來(lái)重新問(wèn)一遍“ai大模型有哪些適合我”。
到那時(shí)候，這個(gè)問(wèn)題的答案，才真正和你有關(guān)系。
