国产模型天梯怎么排：维度、证据与不标价原则
天梯榜的国产线口径：智能/代码/Agent 维度来源、快照频率、为什么没核单价前不写 $数。
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## 国产模型天梯怎么排：维度、证据与不标价原则
国产模型天梯榜单是开发者、研究者和中转用户决策的核心工具。它按智能、代码和 Agent 三个维度排序国产开源模型（主要指 Qwen、DeepSeek、GLM、Kimi、MiMo 等厂商的开放权重大模型），为选择 API 中转还是本地部署提供可核验的参考。谁适合使用？适合需要代码补全、长上下文推理或多步 Agent 任务的用户；怎么决策？优先看官方快照数据，结合自身场景比对速度与成本。
我们按固定口径排榜，避免主观排名或未验证的传闻。以下是详细说明和示例。
## 维度
我们划分三个维度，每个维度对应公开可追踪的基准测试。
- 智能：通过聚合公开评测（如 LMSYS Arena、GPQA、HLE 等）与竞技场信号（如 Arena Elo 分数）确定。快照见 GrokCode 综合天梯。这维度衡量通用推理能力，适合长对话或知识问答场景。
- 代码：以仓库级任务和补全基准为主（例如 SWE-Bench Verified 或 HumanEval 等代码生成测试）。单测 demo 不入榜，因为无法复现真实仓库级场景。DeepSeek V4 和 Qwen3 系列在代码维度常领先，适合 Cursor、Claude Code 等 IDE 用户。
- Agent：重点考核多步工具调用成功率，链路长度 ≥3 步才计分。SuperCLUE 等中文 Agent 评测中，MiMo-V2.6 Pro 表现突出，因为它在中文指令跟随和错误排查上更稳。
## 证据链
每条榜单数据都可完整溯源：
- 官方文档 → 官方价表 → 已核观察价（带日期）。
- 三列单价（官方 / 观察 / 中转倍率）没核齐的行，价格列留空——留空比写错便宜更安全。
例如，某模型在官方价表显示 ¥0.50/1M tokens，我们会通过 GrokCode /api-transit/detector 核实实际可用率和延迟，再更新观察价。所有数据以当天快照为准。
## 排除项
- 未官宣型号不进榜，传闻档一律不收。
- 内测免费档不折算成价格优势（无法长期验证）。
这确保榜单只收录工程上可验证的模型，避免数据漂移。
## 国产模型天梯示例（部分快照）
以下是 2026 年 10 月部分国产模型示例（数据来源于 GrokCode 天梯与公开聚合，移动端横向滚动友好）：
| # | 模型 | 厂商 | AA 智力 | 代码基准示例 | Agent 成功率 | 官方价 | 观察价（2026-10-18） | 备注 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | MiMo-V2.6-Pro | Xiaomi | 46.3 | 强（SWE-Bench） | 高（≥3 步） | ¥0.87/M | ¥0.92/M | 中转可用率 98% |
| 2 | Kimi K3 | Moonshot | 57.0 | 中上 | 高 | ¥1.05/M | ¥1.08/M | 长文档优势 |
| 3 | Qwen3.8 Max | Alibaba | 69.7 | 强 | 中高 | ¥0.60/M | ¥0.65/M | 中转倍率稳定 |
| 4 | GLM-5.3 | Z.AI | 67.9 | 中上 | 中 | ¥0.50/M | ¥0.55/M | 中文理解强 |
完整榜单与实时快照可查看 GrokCode 模型天梯。数据每日快照，建议直接在站点核验最新连通性。
## 为什么我们不标价？
我们严格执行「不标价原则」：留空比写错便宜更安全。原因包括：
- 官方价表更新快（半年一轮），我们无法实时覆盖。
- 中转倍率受可用率、延迟和限流影响，同一模型在不同通道差异可达 30%。
- 纯比价长文容易过时且无决策价值，GrokCode 专注工程可核验的维度而非会员比价。
这不是避险，而是让用户自己决策。所有价格以 GrokCode /official-api 和 api-transit 当日数据为准。
## 风险与边界
使用国产模型天梯需注意边界：新款模型官方文档未更新前无法进入榜单，任何未官宣的型号均不收录。传闻或内测免费档不折算价格优势，避免虚假比较。数据仅供参考，非最终决策。实际选型仍需结合自身硬件（本地部署 vs API）和任务复杂度测试。
非法律意见声明：本文仅供技术参考，不构成任何形式的投资、购买或服务推荐。GrokCode 网站不参与任何交易，不提供账号或额度销售，仅聚合公开信息。
## 延伸阅读
## English summary
The GrokCode Chinese model ladder ranks domestic open-weight models (Qwen, DeepSeek, GLM, Kimi, MiMo) across three verifiable dimensions: intelligence (aggregated public benchmarks like LMSYS Arena), code (repository-level tasks like SWE-Bench), and Agent (multi-step tool use with ≥3-step success rate). Snapshot frequency follows official documentation updates and our daily FastSnapshot mechanism on the /ladder page.
Evidence chains link every entry to official docs, price tables, and our verified observation prices (with timestamps). Rows lacking all three price columns remain blank—blank beats inaccurate pricing. Unannounced models and internal-test free tiers are excluded.
We avoid pricing because official tables update frequently and transit multipliers vary by channel availability. This ensures engineering verifiability rather than static comparisons.
Users should match models to their tasks: code-heavy workflows favor DeepSeek/Qwen; long-context Agent work benefits from Kimi/MiMo. Always cross-check live connectivity on our site for the latest data.
The ladder supports informed decisions on API transit or local deployment without speculation. For raw benchmarks and public tables, visit the linked resources above.
适用于 GrokCode 倍率榜。信息仅供参考，不构成购买、投资或法律意见。