2026上半年通用语言理解场景选型推荐

本报告聚焦通用语言理解场景（纯文本，无多模态），基于 MMLU、LMArena、AA Intelligence Index 等权威基准，对当前主流 AI 大模型进行系统性评估与选型建议。报告涵盖 DeepSeek V4、GLM-5、Qwen3.5、MiniMax M2 等十款模型，为技术选型提供决策依据。

1. 通用语言理解场景

不涉及图片、视频、音频，纯粹的文本理解和生成。看 MMLU、LMArena、AA Intelligence Index 这些基准。

1.1 模型对比

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| 项目 | DeepSeek V4-Pro | DeepSeek V4-Flash | GLM-5 | MiniMax M2.5 | DeepSeek V3.1 | Qwen3-235B | Qwen3.5-397B | Kimi-K2-Thinking | Kimi-K2.5 | MiniMax M2.7 |
| 参数量 | ~1.6T MoE | MoE | 744B MoE | MoE | 671B MoE | 235B MoE | 397B MoE（激活17B） | ~1T MoE | MoE (w4a8) | MoE |
| 量化格式 | W4A8 | W8A8 | W4A8/W8A8/BF16 | FP8/W8A8 | W8A8/W4A8 | W8A8/BF16 | $注2$ | BF16 | W4A8 | FP8/W8A8 |
| W4A8 参考显存 | ~900GB | ~470GB | ~422GB | ~650GB | ~741GB | ~280GB | ~450GB | ~500GB | ~500GB | ~650GB |
| 最大上下文 | 1M | 1M | 200k | 192k | 240k | 256k | 1M | 128k | 32k | 192k |
| MMLU | ~88.7 $注9$ | ~88.7 $注9$ | $注1$ | $注1$ | ~88.5 $注3$ | ~85 | ~91.5（开源第一） | $注10$ | $注10$ | $注10$ |
| AA Intelligence Index | 52分 $注4$ | 47分 $注4$ | 50分（开源最高） | $注1$ | $注1$ | $注1$ | $注1$ | $注10$ | $注10$ | $注10$ |
| LMArena | 文本开源第2/代码开源第3 $注4$ | $注1$ | 开放模型第1 | $注1$ | $注1$ | $注1$ | $注1$ | $注10$ | $注10$ | $注10$ |
| 推理速度 | $注1$ | $注1$ | $注1$ | 100 TPS | $注1$ | $注1$ | $注1$ | $注10$ | $注10$ | $注10$ |

1.2 选型建议

DeepSeek V4-Pro --- 综合最强

V3 的正统升级，知识、推理、编程全面超越 V3。1M 上下文，是当前开源通用模型的天花板。

DeepSeek V4-Flash --- 轻量首选

V4 的精简版，W8A8 量化后显存约 470GB。1M 上下文，在"单节点能跑"这个前提下性价比最高。

GLM-5 --- 综合评测开源第一

AA Intelligence Index 50 分，LMArena 文本/代码竞技场开放模型第一，整体跟 Claude Opus 4.5 和 GPT-5.2 (xhigh) 一个档次。w4a8 量化后显存约 422GB。

MiniMax M2.5 --- 成本最低

100 TPS，跑一小时 1 美金，是 Opus/GPT5 价格的 1/10 到 1/20。对成本敏感的场景首选。

DeepSeek V3.1 --- 最稳

部署经验最丰富，240k 上下文，W8A8 量化后显存约 741GB。适合追求稳定、不想踩坑的生产环境。

Qwen3-235B-A22B --- 中等规模 MoE

235B MoE，256k 上下文。在 MoE 模型中部署灵活性较好，W8A8 量化后显存约 280GB。

Qwen3.5-397B-A17B --- MMLU 开源第一

MMLU ~91.5，开源模型里最高。397B MoE 激活仅 17B，1M 上下文，支持 201 种语言，原生多模态融合架构。如果同时需要多模态能力，这个模型比 Qwen3-235B 更合适。

Kimi-K2-Thinking --- 推理专精

混合思维 MoE 架构，适合需要深度推理的通用语言理解任务。

Kimi-K2.5 --- 原生多模态 Agent

原生多模态 Agent 模型，在约 15 万亿混合视觉与文本 token 上持续预训练。支持即时模式与思维模式，兼具对话与 Agent 能力。

MiniMax M2.7 --- Agent 工作流

M2.7 专为复杂 Agent 工作流设计。适合需要工具调用、搜索增强的通用语言理解场景。

数据说明与注释

$注1$ 标记"---"表示该模型官方未公开此项数据。

$注2$ Qwen3.5-397B-A17B 部分配置参数暂未公开。

$注3$ DeepSeek V3.1 MMLU 数据引用自 V3 技术报告（~88.5）。

$注4$ AA Intelligence Index 来源：Artificial Analysis 2026年4月评测。LMArena 来源：Arena.ai 2026年4月排名。

$注9$ DeepSeek V4 系列数据引用自 V4-Flash-Base 第三方测评。

$注10$ Kimi-K2-Thinking / Kimi-K2.5 / MiniMax M2.7 截至报告日期暂无公开基准数据。

官方参考依据

DeepSeek V4 技术报告： https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V4
DeepSeek V4 HuggingFace： https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro
DeepSeek V4-Flash HuggingFace： https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash
DeepSeek V3.1 HuggingFace： https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.1
DeepSeek V3 技术报告： https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3
GLM-5 技术报告： https://github.com/THUDM/GLM-5
GLM-5 HuggingFace： https://huggingface.co/THUDM/GLM-5
MiniMax M2.5 官方公告： https://www.minimax.io/news
MiniMax M2 HuggingFace： https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-M2.5
Qwen3-235B HuggingFace： https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-235B-A22B
Qwen3.5 官方博客： https://qwen.ai/blog?id=qwen3.5
Qwen3.5-397B HuggingFace： https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.5-397B-A17B
Kimi-K2 技术报告： https://github.com/moonshotai/Kimi-K2
Kimi-K2 HuggingFace： https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K2-Thinking
Kimi-K2.5 HuggingFace： https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K2.5
MiniMax M2.7 官方公告： https://www.minimax.io/news
Artificial Analysis Intelligence Index： https://artificialanalysis.ai
LMArena 竞技场： https://lmarena.ai
MMLU 基准： https://github.com/hendrycks/test