[问与答] 国产 glm kimi deepseek qwen 怎么排位？

一句话看懂：V2EX 社区用户近期发起了一场关于国产大模型 GLM、Kimi、DeepSeek 和 Qwen 的排位讨论，尽管观点分化，但 DeepSeek 在综合体验（尤其是写小说、报告）上获得最多“第一”推荐，而 GLM 在编程领域仍有稳固口碑。

事件核心：发生了什么

2025 年 4 月 14 日，V2EX 用户 jakeyfly 发帖询问国产 GLM、Kimi、DeepSeek 和 Qwen 的排位。帖子在 3 小时内吸引超过 500 次浏览和 14 条回复。多位用户给出了具体的使用排序：
– 在编程日常体验中，用户 0x663 给出的排序为 GLM-5.1 > DeepSeek-4-Pro > GLM-4.7 > Kimi-2.6 > Minimax > Qwen。
– 原始发帖人 jakeyfly 认为 GLM 有类似 GPT-4.5 的感觉，但包括 anmie 在内的多名用户认为 DeepSeek 在写小说和分析报告方面“断层领先”，综合第一。
– 用户 Bisn 和 lancevps 提到 GLM-5.1 存在抢不到和响应慢的问题。

为什么重要

这场自发的用户讨论暴露了当前国产大模型竞争的两个核心矛盾：
1. 技术路线分化： GLM 以编程为切入最早推出付费套餐，获得了开发者群体的先发优势；DeepSeek 从 V4 版本开始重点优化编程与长上下文专注力，并适配国产芯片，从“写小说”等非结构化创作领域建立口碑；Kimi K2.6 表现均衡但推理不稳定；Qwen 则依靠开源生态贡献“出圈”。
2. 用户体验与可得性之间的差距： GLM-5.1 虽然性能评价高，但用户反映抢不到、响应慢，这种供需失衡可能导致口碑优势被 DeepSeek 的快速可用性反超。

对用户/开发者/创作者的影响

对编程开发者： GLM-5.1 仍是当前国产编码体验最强的选择，但抢不到资源时应考虑 DeepSeek V4 Pro 作为后备方案。
对内容创作者（写小说/报告）： DeepSeek 被多位用户提及在创意写作和分析报告中表现最佳，且响应速度快，是当前最实用的选项。
对企业选型者： 如果追求推理稳定性，Kimi 2.6 虽然均衡但有“陷入死胡同”的风险，需要评估业务场景的容错度；若重视开源可定制性，Qwen 的开源模型家族仍是首选。
对算力/平台方： GLM 的抢不到问题暗示国产模型对推理侧算力的弹性需求正在快速上升，封闭的高负荷 API 会损失用户。

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值得关注的后续

1. GLM 能否缓解排队问题？ 如果 GLM-5.1 不能快速扩容，其程序员社区的领先地位可能被 DeepSeek 蚕食。
2. DeepSeek 的长上下文与多模态迭代： 用户 soulflysimple123 指出 DeepSeek 尚未支持原生多模态，这是其下一步能否对标 GLM 编程优势的关键。
3. 开源生态的商业化变现： Qwen 在开源界贡献巨大，但讨论中几乎无人将其排在实用第一位，说明开源模型如何转化为竞争力仍是未解难题。

来源：V2EX (创意工作者社区)

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