客户项目赶在618前上线，要批量生成1000条商品详情和客服话术。我拿文心、通义、智谱、Kimi、DeepSeek这五个国产模型跑同一组prompt，时间、预算、生成要求完全一样。跑完三轮，我直接把三个模型从候选列表里划掉了。
不是能力不行，是“能用”的标准太具体
很多人问大模型排名，总期待一个笼统的"谁最强"。但干活的人知道，没有场景的排名是废的。我定了一个自己的评测维度：长文本生成的结构稳定性、事实错误率、推理API延迟、以及价格。
第一轮：让每个模型生成一篇2000字的猫粮详情页，带成分分析、适用猫龄、与竞品对比的小表格。文心4.0输出最快，但表格第三行少了一列，结构崩了。通义千问2.5结构完整，但把“牛磺酸”写成了“硫磺酸”，这种事实错误在电商场景直接零分。智谱GLM-4表格和事实都对，但语句来回倒腾，编辑花的时间比我自己写还长。
Kimi和DeepSeek顶住了。Kimi用长窗口直接读了我给的三个参考链���，生成的详情页几乎不需要改。DeepSeek-V2表格精准，成分描述专业，但用词偏技术，需要人工降级成大众语言。这一轮下来，结构化长文本场景，Kimi排第一，DeepSeek紧随其后，剩下三个各有硬伤。
第二轮：跑客服QA。我给了50个真实售后提问，涉及退换货、物流、保价规则。要求回答控制在80字内，口语化，带安抚语气。文心这次翻身了，短文本口语感最好，废话最少。通义在口语上还是差点，偶尔冒"请您不必过分担忧"这种书面腔。智谱出现了一次政策误读，把"七天无理由"条件说错了。Kimi和DeepSeek表现中等，没有明显毛病但也不出彩。短客服场景，文心明显占优。
推理延迟：一天2000次调用，省下来的时间都是钱
测试过程中我记了API响应时间。每个模型都用同样配置的云服务器调用，并发固定5 req/s。
DeepSeek这个延迟让我想起之前搞推理优化的经历。当时要把GPT-4级别的模型推理延迟从3秒压到800ms，我们做了什么缓存策略和量化方案，都写在 大模型推理延迟优化 那篇里。国产模型里DeepSeek在延迟上确实下了功夫，对比智谱每千次调用就能省出将近20分钟的等待时间。如果一个日均2000次调用的业务场景，延迟差距直接决定你能不能赶上活动上线的deadline。
钱也是硬指标：百万token多少钱
不做高并发业务可能不敏感。我按各平台官方报价算了一下，同样生成1000条详情页（平均每条2000 token输出），开销如下：
你没看错，DeepSeek的价格是断崖式下跌。但有一点要注意：它的输出偏技术，人工审核修改成本会高，这个隐性成本得自己估。如果只是做内部洗数据、打标、做向量库，那DeepSeek的价格可以直接终结选择困难。
综合来看，我自己的场景排名是动态的
没有万能第一名。我现在接项目的时候选模型，逻辑大概这样：
1. 需要长文本生成+高信息密度+可编辑性：首选Kimi，次选DeepSeek（但需要调整文风）
2. 需要短文本对话、口语化客服：文心4.0最顺手
3. 需要极低延迟、高并发、不在乎口语生硬：DeepSeek-V2，配合 大模型推理延迟优化 方法进一步压缩
4. 企业内部知识库、数据标注：DeepSeek或GLM-4，压成本
5. 需要多模态理解：目前只有通义千问2.5和文心4.0原生支持图片，但能力都不是强项，我一般额外挂一个视觉模型。
备案这东西，直接影响你能用哪个模型
还有个关键点很多人忽略：模型备案。你公司资质、业务场景、数据流向不同，能用的模型是受限的。北京目前已经备案了242个AI大模型，全国第一，这个数字背后是严格的合规要求。我之前写过 北京AI大模型备案分析，如果你做ToB或者金融、医疗相关业务，选模型之前先把备案状态查清楚，不然合同签了发现接口调不通，那不是性能问题，是合规问题。
所以别问“哪个模型最好”。先搞清楚自己一天跑多少token、能接受多少延迟、内容能不能存在公网、人工润色成本多少。这些数算出来，你的排名就自动出来了。