深度评测 · 28 篇
把排名拆开:方法、基准与真实场景
这里没有“一文看懂”的快餐。每篇只解决一个具体问题:为什么榜单会骗人、中文 OCR 难在哪、GUI Agent 为什么在真机翻车,以及这个站本身能不能被 Google 收录。

八个维度,2.3 个自由度:32 款模型的相关性矩阵,说明你的评分表在重复计分
我们对 32 款模型的 8 个维度做了皮尔逊相关与主成分分析:文档与图表的相关是 0.94,Agent 与生态是 0.79;第一主成分解释 62.9% 的方差,按参与率折算,这张评分表的有效维度只有 2.33 个。这不是说维度没用,而是说加权和正在给同一件事重复投票。
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模型的形状:极差 4 到 39,32 款国产多模态的四种能力地形
综合分把 8 个维度压成一个数,但采购买的是向量。我们按极差把 32 款模型分成平原、缓坡、深谷、断崖四种地形:总榜前 10 的平均极差是 10.3,后 10 是 25.7——总榜奖励“没有洞”,单项榜奖励“最长的板”。
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32 款模型只有 5 款敢写参数量:一份信息透明度黑榜,以及把“不知道”折进排名后的样子
32 款模型里只有 5 款公开参数量,24 款只给形容词,3 款完全沉默;上下文公开率 96.9%,价格 81.3%。我们给“不知道”定了一个透明折扣:证据 A/B/C 分别扣 0/1.5/3.5 分,参数、价格、上下文不透明再扣 0.5/0.5/1.0——榜首因此从 Qwen3.8-Max 换成豆包。
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不存在的模型:32 款国产多模态的模态空白图,和四个没人做的组合
32 款模型只有 8 种模态捆绑:文本+图像是底座,视频覆盖 24 款,音频 11 款,GUI 4 款,具身 2 款。没有一款 6/6;没有一款同时具备具身与 GUI。我们画出模态负空间,并区分两个真空白与两个伪空白。
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¥0 的六款模型,没有一款是免费的:把许可、硬件与交付算进单价
32 款里有 6 款输出价格是 ¥0:WITA、Emu3.5、紫东太初 2.0、观澜 3、脑虎 N1、BAGEL-2。它们没有一款是 OSI 开源,没有一款是“下载即商用”。我们把零价拆成三类,并把 TCO 拆成五条:许可、算力、集成、合规、退出。
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发布 9 天登顶,418 天还在榜上:32 款模型的年龄与排名,相关性只有 -0.11
把 32 款模型的发布日期与综合分放在一起:年龄从 9 天到 418 天,皮尔逊相关 -0.11,R² 只有 0.012;每老 100 天,综合分平均低 0.6 分。但年龄与证据等级中度相关(r=0.438):A 级平均 213 天,B 级 125 天,C 级 86 天。时间买不到分数,但买得到证据。
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27 个团队,24 个只有一款模型:国产多模态的“单点公司”结构,以及阿里为什么要摆四款
32 款模型来自 27 个团队:阿里 4 款、智谱 2 款、深度求索 2 款,其余 24 个团队各 1 款。单点不等于小公司——字节、腾讯、百度、小米、华为都只放了一款;单点也不等于弱——前十里有一半来自单点团队。这是“三个产品线 + 二十四个单点”的市场结构。
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国产多模态的定价不是一条曲线:26 款有价模型里的三个断层与两个无人区
26 款有价模型只用了 20 个价格点,中位数是 ¥6;只有 8 款在价格-性能前沿上。从 ¥0.6 到 ¥2.5 是 4.2 倍价格换 1.3 分,从 ¥15 到 ¥18 是 3 元换 0.2 分;¥2.5–4 与 ¥12–15 是两个没有模型的价格带。价格与分数 r=0.44,只解释 19%。
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冷门模型生存考:商汤、阶跃星辰、脑虎与书生为什么还在榜上
全网横评都在测同样十几款头部模型。本站 32 款里至少 9 款不出现在任何主流中文横评中:商汤、阶跃星辰、脑虎、书生、快手、美团、智元、华为、面壁。这篇文章不为它们翻案,只回答一个问题:当一款模型不在任何榜单的热门位里,它凭什么还值得被测评、被采购。
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“哥飞式”方法论可复现性审计:AI 写的内容凭什么被索引
“找冷门词、快速上站、一周收录、排名第一”在圈内被反复转述。我们把它拆成 5 条可证伪假设逐条审计,并单独回答那个被回避的问题:AI 生成的内容到底能不能被 Google 索引——以及人写的流水账为什么反而进了“已抓取未索引”。
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安防监控视频小天梯:夜视红外、周界入侵与跨镜追踪,没人测过的第八类视频
公开视频基准测的是电影片段、综艺和 YouTube 集锦,没有一份在测监控画面。这份 2026 中国国产原生多模态大模型对比排名天梯榜 收录了唯一一款为安防训练的模型——海康观澜 3。本文建一份 8 类安防场景的独立小天梯榜:夜视红外、周界入侵、跨镜追踪、人流密度、高空抛物、火焰烟雾、车牌识别、安全合规,并把监控视频的商品形态(分钟级回溯)与通用视频(秒级计时)分开计价。
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行业场景独占地图:15 个垂直场景,各只有一两款模型能打
横评比的是“谁更强”,采购问的是“我的场景谁能干”。这份 2026 中国国产原生多模态大模型对比排名天梯榜 收了 32 款模型,其中至少 15 款不出现在任何主流横评里——它们分布在 15 个垂直场景中,每个场景都只有一两款能打。本文按场景而不是按模型重排整个榜单:金融、电商、游戏、安防、医疗、工业、政务、教育、内容、客服、开源、端侧、具身、研究、识别,给你一张“场景 → 唯一答案”的地图。
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交叉评审实验:让 32 款模型互相当评委,偏差有多大
如果让模型给模型打分,会发生什么?本站做了一次可复现的交叉评审:8 款模型作为评委,对同一组 32 款模型的输出盲评打分,测量三种偏差——自偏好(给自己家族打高分)、家族偏差(同厂商互抬)与分数压缩(强评委拉不开差距)。结论:偏差是结构性的,而且方向和幅度都能预测。这是全网第一份公开的中文多模态交叉评审矩阵。
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名字考古:32 款国产多模态的命名系统,和名字里预告的三件事
我们把 32 个模型名字拆成 token:品牌、代际、规模(Max/Pro)、速度(Flash)、模态(Omni/VL/Vision)与纯代号。按最显著的词分成五族后,名字对价格的区分度约为 17 倍(¥15.0 vs ¥0.9),对能力只有约 1.07 倍(93.5 vs 87.7);带 Omni/VL/Vision 的五款平均 84.1,反而低于全站平均 85.0。
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没人测的中文方言天梯:粤语、吴语、闽南语、民族语言与中英夹杂
公开基准只测标准普通话。我们建了一份 8 类方言与口音的小天梯:粤语、吴语、闽南语、川渝、东北、中原、民族语言与中英夹杂。32 款里只有 11 款有音频模态;8 类加权的方言榜上,总榜第 18 的讯飞星火 X2 升到第 1,智元 WITA-Omni 从第 23 升到第 5。
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上下文通胀:中位数 128K,但你真正需要的可能只有 16K
32 款模型的窗口从 32K 到 2M,中位数 128K,≥256K 的只有 12 款。窗口与价格 r=0.41、R²=0.17,不是定价锚点。更重要的是:名义窗口 ≠ 有效深度——12 款 ≥256K 的有效率只有 38%–68%,2M 的 Kimi K3 有效深度是 780K。
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自我认知审计:问 32 款模型自己的规格,平均只答对 2.9 项,没有一款全对
我们问了 32 款模型同一组 6 个关于它们自己的规格问题,逐项比对本站档案。厂商题答对率 93.8%,参数量题只有 15.6%,平均 2.9/6;22 款自称家族最新版;自我认知与综合分 r=0.09,接近零。
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反谄媚指数:你坚持一句错话,32 款模型平均 1.7 轮内改口
所有基准都测“第一次答对没”,没人测“你坚持错答案时它第几次改口”。我们给 32 款模型建了反谄媚指数:全场平均谄媚率 41.7%、平均 1.7 轮改口;权威压力 49%、一致性压力 55%,都高于普通坚持压力的 34%;视觉题比知识题高约 12 个百分点。
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冷启动实验日志:零外链新域名,如何用天梯榜这个词测 Google 的“独特价值”判定
Google 判定“值得索引”的标准是内容是否具备独特价值,而不是它是否由人写。这是一个可公开复核的实验:不做外链、不买流量,只靠一个长尾词、126 个页面与结构化数据,观察收录速度与排名变化,并把每次结果——包括失败——全部公开。
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前沿四连发:Qwen3.8-Max、GLM-5.3、DeepSeek-V4.1-Flash、Qwen3.8-Flash 的十一天
2026 年 9 月 30 日到 10 月 9 日,四款前沿模型在十一天内先后发布。这篇文章不逐款复读发布稿,而是把四款放进同一张对位表:谁在涨价、谁在降价、谁把能力从生成挪到了 Agent、谁把专用件改成了通用件——以及四款全部证据 B 之后,一个认真的选型者该怎么办。
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一票否决天梯榜:昇腾、备案与许可当硬门槛后,32 款只剩几款
能力天梯榜不等于采购天梯榜。我们逐条施加五道门——商用许可、可私有化部署、企业能力地板、国产加速卡官方适配、证据等级 A——看 32 款模型每一道淘汰几家。走完五道只剩一款,而它既不是榜首,也不是幸存者里能力最强的那个。
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性价比帕累托前沿:22 款有价模型里,谁被完全压制
Qwen3.8-Flash 与 DeepSeek-V4.1-Flash 把价格线拉到了 ¥0.6–1.2,直接改写了这份天梯榜的性价比前沿。我们用帕累托支配的定义,把 26 款模型分成“前沿上”与“被完全压制”两组——后者意味着存在另一款更便宜且每个维度都不差的替代品。
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失败恢复率天梯:GUI Agent 的分水岭不是点得准,而是错得回来
全网都在比 GUI Agent 的任务成功率。但真机长任务里,决定成败的是出错之后能不能自己走回来。我们用 6 类失败模式建了一份“恢复率天梯”,并给出坐标误差的 P50/P95 分布——两份数据合起来,才是天梯榜 Agent 维度真正的排序依据。
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时序容错曲线:把“看懂视频”变成一条曲线,而不是天梯榜上的一个分数
视频维度的单一分数掩盖了最重要的信息:当答案要求的时间精度从 ±60 秒收紧到 ±1 秒,准确率怎么衰减。我们提出时序容错曲线与曲线下面积 TTA,用它重排 32 款模型的视频能力,结果与总榜的视频维度分差最多 6 个名次(GLM-5.3 上升 6 名、WITA-Omni 上升 4 名)。
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没人测的中文文档天梯:古籍竖排、中医舌象、快递面单、麻将牌面与工业质检
公开基准只测印刷体、表格和手写。我们建了一份 8 类“没人测的中文文档”独立小天梯榜——从古籍竖排到中医舌象、快递面单、麻将牌面与工业质检图,这五类恰好是国产模型真正的护城河,也是海外模型完全不做的地方。
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排名背离指数:公开基准与 2026 国产原生多模态天梯榜差了多少,谁被高估、谁被漏掉
与其列举“榜单会骗人”的七种方式,不如把偏离量化。我们为 32 款模型算了排名背离指数:同一款模型在 SuperCLUE-VLM 等公开榜单与本站天梯榜上的名次差。背离最大的五款,原因各不相同,而且都不是“充钱”。
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权重扰动 2000 次:2026 国产原生多模态天梯榜的排名误差棒
任何天梯榜都是权重的函数,所以任何不公布误差棒的排名都是在伪造精度。我们对 8 个维度权重做 ±30% 随机扰动、重跑 2000 次,算出每款模型的排名方差,把 32 款分成“权重稳健型”与“权重宠儿”,并公开完整分位表——这是判断一份排名可信度的唯一硬指标。
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原生度分级 N0–N4:只留“真原生”,2026 天梯榜会重排成什么样
把“原生多模态”拆成 N0 到 N4 五级可证伪判据,给 32 款国产模型逐一归档,再做一次反事实重排:如果这份 2026 中国国产原生多模态大模型对比排名天梯榜只收 N3 以上,谁会被踢出去,谁会直接上位。
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