# 豆包 vs 通义 vs Kimi vs DeepSeek：国产大模型横评，普通人该选哪个

> 发布 2026-10-13 · 原始页面 https://www.lpuuu.com/articles/chinese-llm-comparison-2026

豆包、通义千问、Kimi、DeepSeek 四款国产大模型横向对比：写作、代码、长文档、多模态、价格五个维度实测，告诉你不同场景该选哪个。

一句话结论：**没有最好，只有最适合**。写作选豆包，办公选通义，长文档选 Kimi，代码选 DeepSeek。四款都装着，按场景切换是最优解。

## 一、对比说明

本次横评选了四款用户量最大的国产大模型：**豆包（字节）、通义千问（阿里）、Kimi（月之暗面）、DeepSeek**。

从 5 个维度实测打分（满分 5 星）：中文写作、代码能力、长文档处理、多模态、性价比。

## 二、中文写作：豆包最会"说人话"

🥇 豆包 ★★★★★

最接地气，口语化能力强，文案、段子、小红书风都拿手

🥈 通义千问 ★★★★☆

偏正式，适合公文、报告、商务文案

🥉 Kimi ★★★★☆

中规中矩，长文连贯性好

DeepSeek ★★★☆☆

偏技术范，文采一般

**实测感受：**让四款写一篇小红书种草文，豆包的语气最像真人， emoji 用得恰到好处；通义写得太"正经"；Kimi 中规中矩；DeepSeek 读着像技术文档。

## 三、代码能力：DeepSeek 最懂程序员

🥇 DeepSeek ★★★★★

代码补全准确，调试能力强，对小众框架支持好

🥈 通义千问 ★★★★☆

配合通义灵码体验好，企业级代码规范

🥉 豆包 ★★★☆☆

简单代码没问题，复杂逻辑偶尔出错

Kimi ★★★☆☆

代码能力中等，胜在能读长代码文件

**实测感受：**让四款修复一个 React 组件的 bug，DeepSeek 定位最准，给出的修改方案能直接用；通义也不错但偶尔过度设计；豆包和 Kimi 需要多轮提示才能改对。

## 四、长文档处理：Kimi 的主场

🥇 Kimi ★★★★★

长上下文是看家本领，百万字文档也能处理

🥈 通义千问 ★★★★☆

10 万字内稳定，细节召回一般

🥉 DeepSeek ★★★★☆

长代码处理强，长文档一般

豆包 ★★★☆☆

长文档处理是短板，容易遗漏

**实测感受：**丢一份 5 万字的合同进去问细节，Kimi 答得最准，基本不用回去翻原文；通义能答但偶尔串段落；豆包直接说"文档太长"建议拆分。

## 五、多模态：通义领先

🥇 通义千问 ★★★★☆

截图表格识别准确，图片理解能力强

🥈 豆包 ★★★★☆

图片理解不错，生图能力强

🥉 Kimi ★★★☆☆

支持图片但体验一般

DeepSeek ★★☆☆☆

多模态支持较弱

**实测感受：**截图一张数据表格让四款识别，通义准确率最高，能把数值列出来；豆包也不错；Kimi 和 DeepSeek 经常丢列或串行。

## 六、性价比：DeepSeek 最香

🥇 DeepSeek ★★★★★

API 价格极低，开源可本地部署

🥈 Kimi ★★★★☆

网页版免费额度大，长文档免费

🥉 豆包 ★★★★☆

免费功能多，会员价格适中

通义千问 ★★★☆☆

免费够用，高级功能收费

**实测感受：**日常用四款免费额度都够。如果要调 API，DeepSeek 的价格是真便宜，适合开发者批量调用。

## 七、场景推荐表

| 场景 | 首选 | 备选 |
| 写文案/小红书/公众号 | 豆包 | 通义 |
| 办公文档/会议纪要 | 通义 | 豆包 |
| 写代码/调试 | DeepSeek | 通义 |
| 读长文档/论文 | Kimi | 通义 |
| 截图识别/表格 | 通义 | 豆包 |
| API 调用/批量 | DeepSeek | Kimi |

## 八、常见问题

**Q：国产大模型哪个最好？** 没有最好，只有最适合。写作选豆包，办公选通义，长文档选Kimi，代码选DeepSeek。

**Q：免费额度够用吗？** 日常使用四款免费额度都够。重度用户（每天几十次以上）可能需要开会员。

**Q：能替代 GPT-4 吗？** 中文场景差距已经很小，部分任务甚至更好。复杂推理和英文任务还有差距。

## 九、总结建议

- **普通用户：**装豆包 + 通义两个就够了，覆盖 80% 场景
- **学生/研究者：**加个 Kimi，读论文和长文档神器
- **程序员：**加个 DeepSeek，写代码效率提升明显
- **别纠结选一个：**四款免费，都装着按场景切换，才是最优解

国产大模型这两年进步真的快，日常使用已经完全不需要"翻墙用 GPT"了。选哪个不重要，用起来才重要。

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