2026 推理模型对比：17 款开源 + 6 款闭源模型横评
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2026 推理模型对比：17 款开源 + 6 款闭源模型横评
目录- 一、什么是推理模型？
- 二、参数量与架构对比
- 开源模型
- 闭源模型（参数量未公开）
- 架构深度解读
- 三、上下文窗口对比
- 四、价格对比（API 调用，每百万 tokens）
- 开源模型 API 价格
- 闭源模型 API 价格
- 价格全景分析：从 DeepSeek V4 Flash 到 GPT-5.5 Pro，价格跨度为 375 倍
- 五、综合基准性能对比
- 5.1 Artificial Analysis Intelligence Index
- 5.2 BenchLM 推理榜（2026 年 5 月）
- 5.3 编码能力对比（SWE-bench Verified）
- 5.4 各维度单项冠军一览
- 5.5 开源 vs 闭源差距分析
- 六、多模态与特殊能力对比
- 七、许可证与商用合规对比
- 八、推理效率：思考时间与 Token 消耗
- 九、按场景推荐
- 🏆 综合最强（不计成本）
- 🏆 综合最强（开源阵营）
- 💰 性价比之王
- 📄 需要超大上下文
- 🖥️ 本地部署 / 隐私敏感
- 🏢 企业商用
- 十、模型发布时间线
- 十一、总结与展望
- 2026 年推理模型格局的五大趋势
- 最终推荐速查表
2026 年是推理模型（Reasoning Model）全面爆发的一年。以 DeepSeek V4 Flash、GLM-5、Kimi K2.6 为代表的新一代开源模型，在性能上已逼近甚至超越部分闭源旗舰；与此同时，OpenAI 的 GPT-5.5、Anthropic 的 Claude Opus 4.7、Google 的 Gemini 3.1 Pro 等闭源模型也在快速迭代。本文对当前主流的 17 款开源推理模型和 6 款标志性闭源模型进行全面对比，涵盖架构、参数、上下文窗口、价格、基准性能、多模态能力、推理效率等多个维度。
一、什么是推理模型？
推理模型（Reasoning Model）是指经过专门训练或提示优化，能够在回答前生成内部思考链（Chain-of-Thought）的模型。与传统的"一次生成答案"不同，推理模型会显式或隐式地进行多步逻辑推导，在数学、编程、科学推理等复杂任务上表现显著优于普通模型。
2026 年的推理模型普遍采用 Mixture-of-Experts（MoE） 架构，通过路由机制只激活部分参数，以更小的计算成本获得大模型的表达能力。少数模型（如 Nemotron Ultra 253B）仍采用传统稠密架构。闭源模型则普遍不公开参数量，但推理能力在持续提升。
二、参数量与架构对比
开源模型
模型 开发者 总参数 激活参数 架构类型 开源许可 DeepSeek V4 Flash DeepSeek 284B 13B MoE MIT DeepSeek V4 Pro DeepSeek 1.6T 49B MoE MIT GLM-5 Z.AI（智谱） 744B 40B MoE MIT GLM-5.1 Z.AI（智谱） 744B 40B MoE MIT Kimi K2.5 Moonshot AI 1T 32B MoE MIT Kimi K2.6 Moonshot AI ~1T ~32B MoE MIT Qwen3.6-35B-A3B 阿里巴巴 35B 3B MoE（512专家） Apache 2.0 Qwen 3.5 397B-A17B 阿里巴巴 397B 17B MoE Apache 2.0 Qwen3.6 Max Preview 阿里巴巴 ~? ~? MoE Apache 2.0 Llama 4 Scout Meta 109B 17B MoE Llama 4 Comm Llama 4 Maverick Meta 400B ~? MoE Llama 4 Comm MiniMax-M2.7 MiniMax ~? ~? MoE MIT MiMo-V2.5-Pro 小米 ~? ~? MoE MIT Mistral Medium 3.5 Mistral AI ~? ~? MoE Mistral Research Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B v1 NVIDIA 253B 253B（全部激活） 稠密（Dense） NVIDIA Open Nemotron 3 Super 120B-A12B NVIDIA 120B 12B MoE NVIDIA Open Nemotron 3 Ultra 500B NVIDIA 500B ~50B MoE NVIDIA Open 闭源模型（参数量未公开）
模型 开发者 架构 推理模式 GPT-5.5 OpenAI 未公开（疑似 MoE） xhigh / high / default GPT-5.5 Pro OpenAI 未公开 xhigh（额外测试时计算） GPT-5.4 OpenAI 未公开 多级 reasoning Claude Opus 4.7 Anthropic 未公开 xhigh / high / medium / minimal Claude Mythos Preview Anthropic 未公开 顶级推理（未广泛开放） Gemini 3.1 Pro Google 未公开 Low / Medium / High 三级 thinking Grok 4.1 xAI 未公开 推理模式 架构深度解读
MoE 为何成为主流？ 传统稠密模型（如 Nemotron Ultra 253B）在推理时激活全部 253B 参数，而 MoE 模型只需激活 5%-10%。以 DeepSeek V4 Flash 为例：284B 总参数中仅激活 13B（约 4.6%），这意味着：
- 推理速度更快：计算量仅为稠密模型的 1/20
- 显存需求更低：可在更少 GPU 上部署
- 扩展性更好：可继续增加总参数而不显著增加推理成本
Nemotron 的特殊地位：Ultra 253B v1 是 2025 年 4 月发布的较早模型，通过 Neural Architecture Search（NAS）从 Llama 3.1 405B 压缩而来。虽然仍为稠密架构，但在特定基准（GPQA Diamond 73%）上表现不俗。其继任者 Nemotron 3 Ultra 500B 已转向 MoE 架构，上下文更是达到 10M。
三、上下文窗口对比
上下文窗口决定了模型一次性能处理多少信息，对代码库分析、长文档处理、多轮对话等场景至关重要。
级别 模型 上下文长度 相当于 🏆 10M 级 Llama 4 Scout 10M tokens ~15000 页 A4 纸 Nemotron 3 Ultra 500B 10M tokens ~15000 页 A4 纸 🏆 1M 级 GPT-5.5 1.1M tokens ~1650 页 Gemini 3.1 Pro 1M tokens（可扩展至 2M） ~1500 页 Claude Opus 4.7 1M tokens ~1500 页 DeepSeek V4 Flash / Pro 1M tokens ~1500 页 Llama 4 Maverick 1M tokens ~1500 页 MiMo-V2.5-Pro 1M tokens ~1500 页 Qwen3.6 Plus 1M tokens ~1500 页 256K 级 Qwen 全系列 256K-262K ~400 页 Kimi K2.5 / K2.6 262K ~400 页 200K 级 GLM-5 / GLM-5.1 200K-203K ~300 页 MiniMax-M2.7 205K ~300 页 ⚠️ 32K Nemotron Ultra 253B v1 32K ~50 页（明显落后） 分析：上下文窗口已成为模型竞争的核心维度之一。Llama 4 Scout 和 Nemotron 3 Ultra 的 10M 窗口可一次性处理整本《三体》三部曲。DeepSeek V4 Flash 以开源身份提供 1M 上下文，性价比极高。Nemotron Ultra 253B v1 的 32K 上下文是其最大短板。
四、价格对比（API 调用，每百万 tokens）
价格是模型选型的关键因素，尤其在规模化部署时。以下按输入价格从低到高排列：
开源模型 API 价格
模型 输入价格 输出价格 性价比评级 Qwen3.6-35B-A3B ~\(0.08** | **~\)0.35 ⭐⭐⭐⭐⭐ DeepSeek V4 Flash \(0.14** | **\)0.28 ⭐⭐⭐⭐⭐ Llama 4 Scout \(0.11 |\)0.34 ⭐⭐⭐⭐ Llama 4 Maverick \(0.20 |\)0.60 ⭐⭐⭐⭐ MiniMax-M2.7 \(0.53 |\)1.59 ⭐⭐⭐ Nemotron Ultra 253B v1 \(0.60 |\)1.80 ⭐⭐⭐ Kimi K2.5 \(0.90 |\)2.70 ⭐⭐ Mistral Medium 3.5 ~\(1.00 | ~\)3.00 ⭐⭐ Kimi K2.6 \(1.15 |\)3.45 ⭐⭐ GLM-5 \(1.24 |\)3.72 ⭐⭐ DeepSeek V4 Pro \(1.42 |\)4.26 ⭐⭐ MiMo-V2.5-Pro \(1.50 |\)4.50 ⭐⭐ GLM-5.1 \(2.15 |\)6.45 ⭐ 闭源模型 API 价格
模型 输入价格 输出价格 缓存输入 批处理价格 Gemini 3.1 Pro \(2.00** | **\)12.00 \(0.20 |\)1.00 / $6.00 GPT-5.4 \(2.50 |\)15.00 \(0.25 |\)1.25 / $7.50 GPT-5.5 \(5.00 |\)30.00 \(0.50 |\)2.50 / $15.00 Claude Opus 4.7 \(5.00 |\)25.00 \(0.50 |\)2.50 / $12.50 GPT-5.5 Pro \(30.00 |\)180.00 $3.00 — Claude Mythos Preview ~\(15.00 | ~\)75.00 — — 价格全景分析：从 DeepSeek V4 Flash 到 GPT-5.5 Pro，价格跨度为 375 倍
档位 输入价格区间 代表模型 **极低价（<\(0.20）** |\)0.08 - $0.14 Qwen3.6-35B-A3B、DeepSeek V4 Flash、Llama 4 Scout 低价（\(0.20-\)1.00） \(0.20 -\)0.90 Llama 4 Maverick、MiniMax-M2.7、Kimi K2.5 中价（\(1.00-\)5.00） \(1.00 -\)2.15 Kimi K2.6、GLM 系列、DeepSeek V4 Pro、Gemini 3.1 Pro 高价（\(5.00-\)30.00） \(5.00 -\)30.00 GPT-5.5、Claude Opus 4.7、GPT-5.5 Pro 关键洞察：
- DeepSeek V4 Flash 比 GPT-5.5 便宜约 36 倍，比 Claude Opus 4.7 便宜约 36 倍
- Gemini 3.1 Pro 是闭源旗舰中最便宜的，\(2/\)12 的定价策略非常激进，比 GPT-5.5 便宜 60%
- 闭源模型的输出价格普遍显著高于输入（5-6 倍），这对需要生成长文本的应用影响很大
- 所有模型都支持 Prompt Caching，可大幅降低重复上下文的成本（最高节省 90%）
五、综合基准性能对比
5.1 Artificial Analysis Intelligence Index
Artificial Analysis 的 Intelligence Index v4.0 综合 10 项评估（GDPval-AA、GPQA Diamond、Humanity's Last Exam、IFBench 等），是目前最权威的模型综合智能评分之一。
排名 模型 类型 Intelligence Index 价格档位 1 GPT-5.5 闭源 60.2 🏆 高价 2 Claude Opus 4.7 闭源 57.3 高价 3 Gemini 3.1 Pro Preview 闭源 57.0 中价 4 DeepSeek V4 Pro 开源 51.5 中价 5 Kimi K2.6 开源 53.9 中价 6 MiMo-V2.5-Pro 开源 53.8 中价 7 GLM-5.1 开源 51.4 中价 8 MiniMax-M2.7 开源 49.6 低价 9 GLM-5 开源 49.8 中价 10 DeepSeek V4 Flash 开源 46.5 极低价💰 — Nemotron Ultra 253B v1 开源 ~15 ⚠️ 低价 5.2 BenchLM 推理榜（2026 年 5 月）
BenchLM 专注于推理任务，涵盖 MuSR、LongBench v2、MRCRv2、ARC-AGI-2 等基准：
排名 模型 推理加权分 1 Grok 4.1（xAI，闭源） 98.0% 2 Gemini 3.1 Pro（Google，闭源） 97.1% 3 GPT-5.4（OpenAI，闭源） 95.6% 4 Claude Opus 4.7（Anthropic，闭源） ~93% 5 DeepSeek V4 Pro (Max)（开源冠军） 88（整体评分） 6 GLM-5.1（开源亚军） 83（整体评分） 5.3 编码能力对比（SWE-bench Verified）
排名 模型 SWE-bench Verified 类型 1 Claude Opus 4.7 87.6% 🏆 闭源 2 GPT-5.5 ~85% 闭源 3 DeepSeek V4 Pro 80.6% 开源冠军 4 Gemini 3.1 Pro 80.6% 闭源 5 GLM-5 77.8% 开源 6 Kimi K2.5 76.8% 开源 7 DeepSeek R1 49.2% 开源（上代） 5.4 各维度单项冠军一览
维度 开源冠军 闭源冠军 说明 综合智能 Kimi K2.6（53.9） GPT-5.5（60.2） AA Intelligence Index 推理 DeepSeek V4 Pro Grok 4.1 / Gemini 3.1 Pro BenchLM 推理榜 编码（SWE-bench） DeepSeek V4 Pro（80.6%） Claude Opus 4.7（87.6%） 真实软件工程任务 数学（AIME 2026） DeepSeek V4 Pro（99.4%） Gemini 3.1 Pro（~96%） 竞赛级数学 科学推理（GPQA Diamond） DeepSeek V4 Pro（90.1%） Gemini 3.1 Pro（94.3%） 博士级科学推理 Agent 任务 Kimi K2.6 GPT-5.5 / Claude Opus 4.7 多步工具调用 多模态 Qwen3.6 系列 Gemini 3.1 Pro / GPT-5.5 图文音视频输入 长上下文 Llama 4 Scout（10M） Gemini 3.1 Pro（2M） 超长文本处理 性价比 DeepSeek V4 Flash 💰 Gemini 3.1 Pro 性能/价格比 5.5 开源 vs 闭源差距分析
将开源冠军（Kimi K2.6 / DeepSeek V4 Pro）与闭源冠军（GPT-5.5 / Claude Opus 4.7）对比：
维度 开源最佳 闭源最佳 差距 综合智能 53.9 60.2 ~10% 编码 80.6% 87.6% ~7% 推理 ~88 ~98 ~10% 数学 99.4% ~96% 开源反超 价格 \(0.14-\)1.42 \(2-\)30 开源便宜 10-200 倍 结论：2026 年开源与闭源的性能差距已缩小到 10% 以内，部分领域（数学）开源甚至反超。考虑到开源模型 10-200 倍的价格优势和 MIT/Apache 2.0 的宽松许可，对于大多数实际应用场景，开源模型已经是更具吸引力的选择。
六、多模态与特殊能力对比
2026 年的模型不仅在文本推理上竞争，多模态和特殊能力也成为差异化关键。
模型 文本 图片输入 图片生成 音频 视频 代码执行 计算机操控 Gemini 3.1 Pro ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ GPT-5.5 ✅ ✅ ❌ ❌ ❌ ✅ ✅ Claude Opus 4.7 ✅ ✅ ❌ ❌ ❌ ✅ ✅ DeepSeek V4 Pro ✅ ❌ ❌ ❌ ❌ ❌ ❌ DeepSeek V4 Flash ✅ ❌ ❌ ❌ ❌ ❌ ❌ Qwen3.6-35B-A3B ✅ ✅ ❌ ❌ ❌ ❌ ❌ GLM-5/5.1 ✅ ❌ ❌ ❌ ❌ ❌ ❌ Llama 4 Scout/Maverick ✅ ❌ ❌ ❌ ❌ ❌ ❌ Kimi K2.6 ✅ ❌ ❌ ❌ ❌ ❌ ❌ Nemotron 系列 ✅ ❌ ❌ ❌ ❌ ❌ ❌ 分析：Gemini 3.1 Pro 是多模态能力最全面的模型，支持图文音视频全模态输入和图像生成。GPT-5.5 和 Claude Opus 4.7 支持图片输入和计算机操控（Computer Use），但不支持音频/视频直接输入。开源模型在多模态方面普遍落后，Qwen3.6 系列是少数支持图片输入的开源模型。
七、许可证与商用合规对比
对于企业用户，许可证是模型选型的重要考量因素。
许可证 代表模型 商用 修改/微调 再分发 备注 MIT DeepSeek、GLM、Kimi、MiniMax、MiMo ✅ 无限制 ✅ ✅ 最宽松，无任何附加条件 Apache 2.0 Qwen 全系列 ✅ 无限制 ✅ ✅ 包含专利授权条款 NVIDIA Open Model Nemotron 系列 ✅ ✅ ✅ 商用友好 Llama 4 Community Llama 4 Scout/Maverick ✅ ✅ ✅ 月活 >7 亿需 Meta 授权 Mistral Research Mistral Medium 3.5 ✅ ✅ ✅ 轻微限制 闭源（Proprietary） GPT-5.5、Claude、Gemini ✅ 通过 API ❌ ❌ 受使用条款约束，数据隐私风险 八、推理效率：思考时间与 Token 消耗
推理模型的一个关键特性是"思考"需要消耗额外的计算和时间。
模型 思考级别 TTFT（首 token 延迟） 输出速度 思考 token 计费 GPT-5.5 none / default / xhigh ~45.7s（xhigh） 60.5 t/s ✅ 按输出计费 Claude Opus 4.7 minimal / default / high / xhigh ~22.5s（xhigh） 48.5 t/s ✅ 按输出计费 Gemini 3.1 Pro Low / Medium / High ~2-10s（取决于级别） ~50 t/s ✅ 按输出计费，思考 token 同价 DeepSeek V4 Flash high / xhigh（max） ~3-8s ~150 t/s 🏆 ✅ 按输出计费 DeepSeek V4 Pro high / max ~5-15s ~158 t/s 🏆 ✅ 按输出计费 GLM-5.1 支持推理模式 ~2-4s ~187 t/s 🏆 ✅ 按输出计费 Kimi K2.6 推理模式 ~3-8s ~169 t/s 🏆 ✅ 按输出计费 重要提示：Gemini 3.1 Pro 的思考 token 按输出价格计费（$12/M），在 High 模式下思考 token 可能占输出总量的 50%-80%，实际成本可能高于预期。DeepSeek V4 Flash 的速度优势明显（150 t/s），且价格极低。
九、按场景推荐
🏆 综合最强（不计成本）
场景 推荐模型 理由 通用推理 GPT-5.5 AA Index 60.2，综合最强 编码 Claude Opus 4.7 SWE-bench 87.6%，编码之王 推理/科学 Gemini 3.1 Pro GPQA 94.3%，推理性价比高 多模态 Gemini 3.1 Pro 图文音视频全面支持 🏆 综合最强（开源阵营）
场景 推荐模型 理由 综合性能 Kimi K2.6（53.9）/ MiMo-V2.5-Pro（53.8） 开源评分最高 编码 DeepSeek V4 Pro SWE-bench 80.6%，开源编码冠军 数学/科学 DeepSeek V4 Pro AIME 99.4%，GPQA 90.1% 💰 性价比之王
场景 推荐模型 理由 🏆 全场性价比冠军 DeepSeek V4 Flash \(0.14/\)0.28，性能 46.5，1M 上下文，MIT 许可 闭源性价比冠军 Gemini 3.1 Pro \(2/\)12，Index 57.0，能力接近 GPT-5.5 但便宜 60% 小预算高频率 Qwen3.6-35B-A3B 仅 \(0.08/\)0.35，激活 3B 参数 📄 需要超大上下文
场景 推荐模型 10M 上下文 Llama 4 Scout / Nemotron 3 Ultra 500B 1M 上下文 + 高性价比 DeepSeek V4 Flash（$0.14/M 输入） 1M 上下文 + 最强性能 GPT-5.5 / Claude Opus 4.7 / Gemini 3.1 Pro 🖥️ 本地部署 / 隐私敏感
模型 显存需求 适合硬件 Qwen3.6-35B-A3B（3B 激活） ~8-12GB（INT4） RTX 4090 / Mac M 系列 Nemotron 3 Super 120B-A12B（12B 激活） ~16-24GB（INT4） RTX 5090 / A100 DeepSeek V4 Flash（13B 激活） ~24-32GB（INT4） 多卡消费级 GPU Llama 4 Scout（17B 激活） ~32-48GB（INT4） 企业级 GPU 🏢 企业商用
需求 推荐 理由 最宽松许可 DeepSeek / GLM / Kimi（MIT） 无任何商用限制 最易合规 Qwen（Apache 2.0） 含专利授权 闭源合规 Gemini 3.1 Pro（Google） 最便宜的闭源旗舰 十、模型发布时间线
了解发布顺序有助于理解各模型之间的代际关系：
2025年4月 ── Nemotron Ultra 253B v1（NVIDIA，稠密架构，32K 上下文） 2025年12月 ── Nemotron 3 系列发布预告 2026年1月 ── Kimi K2.5（Moonshot AI，1T 参数） 2026年2月 ── Gemini 3.1 Pro Preview（Google，推理性能飞跃） 2026年2月 ── Qwen 3.5 系列（阿里巴巴，Apache 2.0） 2026年3月 ── Nemotron 3 Super 120B-A12B（NVIDIA，MoE） 2026年4月初 ── GLM-5（Z.AI/智谱，744B，MIT） 2026年4月初 ── GLM-5.1（Z.AI/智谱，GLM-5 的改进版） 2026年4月中 ── Claude Opus 4.7（Anthropic，SWE-bench 87.6%） 2026年4月20日─ Kimi K2.6（Moonshot AI，开源评分最高 53.9） 2026年4月23日─ GPT-5.5（OpenAI，AA Index 60.2） 2026年4月24日─ DeepSeek V4 Flash / Pro（DeepSeek，1M 上下文，MIT） 2026年5月 ── 当前格局基本形成十一、总结与展望
2026 年推理模型格局的五大趋势
1. MoE 一统天下
几乎所有 2026 年发布的新模型都采用 MoE 架构。Nemotron Ultra 253B v1 是最后一代主流稠密推理模型，其后继者 Nemotron 3 Ultra 也转向了 MoE。
2. 开源与闭源差距缩至 10% 以内
在综合智能评分上，开源冠军 Kimi K2.6（53.9）与闭源冠军 GPT-5.5（60.2）的差距约 10%。在数学基准上，DeepSeek V4 Pro（AIME 99.4%）甚至反超所有闭源模型。考虑到开源模型 10-200 倍的价格优势，"开源够用"已成为现实。
3. 上下文窗口军备竞赛
从 2025 年的 128K-200K 标准，到 2026 年的 1M 标配、10M 探索，上下文窗口在一年内增长了近 100 倍。这对 RAG（检索增强生成）、代码库分析、长文档处理等场景意义深远。
4. 推理效率成为新战场
首 token 延迟（TTFT）从 Claude Opus 4.7 的 22.5 秒到 DeepSeek V4 Flash 的 3-8 秒，差距显著。选择推理模型时，不仅要看基准分数，还要考虑实际使用中的延迟和 token 消耗。
5. 闭源霸主格局松动
GPT-5.5 和 Claude Opus 4.7 仍然占据性能制高点，但 Google Gemini 3.1 Pro 以 \(2/\)12 的激进定价蚕食市场份额，而开源阵营正在从下方追赶。模型选型已从"哪个最强"变为"哪个最适合我的场景和预算"。
最终推荐速查表
你是谁 选什么 预算有限但追求性能 DeepSeek V4 Flash（$0.14/M，评分 46.5） 预算充裕追求极致 GPT-5.5 或 Claude Opus 4.7 闭源性价比首选 Gemini 3.1 Pro（\(2/\)12，评分 57） MIT 许可 + 高性能 DeepSeek V4 Pro / Kimi K2.6 / GLM-5.1 本地部署 / 隐私优先 Qwen3.6-35B-A3B（3B 激活） 超长上下文需求 Llama 4 Scout（10M）或 DeepSeek V4 Flash（1M） 编码优先 Claude Opus 4.7（闭源）或 DeepSeek V4 Pro（开源） 多模态需求 Gemini 3.1 Pro 或 GPT-5.5 完全免费 / 自托管 任一 MIT/Apache 2.0 开源模型 数据截至 2026 年 5 月。模型性能、价格和可用性可能随版本更新而变化。部分数据来自 Artificial Analysis、BenchLM、WhatLLM、OpenRouter 等第三方评测平台。
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