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截至 2026 年 7 月的当前 AI 模型

2026 年 7 月相当热闹:GPT-5.6、Grok 4.5 和 Muse Spark 1.1 在一周内相继发布,Claude Fable 5 在暂停近三周后也回归了。以下是本文将介绍的当前模型与智能体:

  • OpenAI: GPT-5.6 Sol, Terra, Luna; GPT-5.5; ChatGPT Work; ChatGPT Images 2.0; Codex
  • Anthropic: Claude Fable 5, Opus 4.8, Sonnet 5; Claude Cowork
  • Google: Gemini 3.1 Pro, Gemini 3.5 Flash; Gemini Spark; Veo 3.1
  • xAI: Grok 4.5
  • Meta: Muse Spark 1.1
  • ByteDance: Seedream 5.0 Pro
  • Alibaba: Qwen 3.7 Max (API); Qwen 3 235B-A22B, Qwen 3.5, Qwen 3.6 (open weights)
  • Open-source: Llama 4 Scout 和 Maverick; DeepSeek V4, R1, V3; Mistral Large 3, Small 4; GLM-5, GLM-4.7; Gemma 3, Gemma 4 26B A4B; Phi-4; Kimi K2.6

旗舰模型市场已不再归结为「单一赢家」- 每个模型家族都有自己的强项,选择取决于任务、预算和上下文需求。

市场概览

到 2026 年年中,已形成了稳定的三极格局:

  • OpenAI - GPT-5.6 (Sol, Terra, Luna) 以及 ChatGPT / Codex / ChatGPT Work 生态
  • Anthropic - Claude Fable 5, Opus 4.8, Sonnet 5 以及 Claude Cowork 智能体
  • Google - Gemini 3.1 Pro, Gemini 3.5 Flash 以及 Gemini Spark 智能体

与它们并行运作的还有专业化玩家:xAI (Grok 4.5)、Meta (Muse Spark 1.1)、ByteDance (用于图像的 Seedream 5.0 Pro)、Alibaba (Qwen 3.7 Max)。与此同时,成熟的 open-source 板块在关键基准测试上已将差距缩小至与闭源旗舰仅差几分 - Llama 4、Qwen 3.x、DeepSeek V4、Mistral Large 3 和 GLM-5 在 self-hosting 场景下已可用于 production。竞争已从「谁更聪明」转向「谁在可接受价格下对具体任务更高效」。

以下是截至 2026 年 7 月 11 日主要产品线的当前状态。

OpenAI:GPT-5.6 家族

7 月 9 日,OpenAI 向所有用户开放了 GPT-5.6。该模型在有限 preview 之后(期间伴随监管审查)成为 ChatGPT 的默认模型。

同一代中的三个层级

模型 定位 上下文 Input / 1M Output / 1M
Sol 旗舰:代码、智能体、复杂任务 1.05M $5.00 $30.00
Terra 价格与质量平衡 1.05M $2.50 $15.00
Luna 快速且经济 1.05M $1.00 $6.00
GPT-5.5 上一代旗舰,fallback 1M $5.00 $30.00

当 input 超过 272K token 时,GPT-5.6 适用 long-context 费率:input x2,output x1.5(Sol:$10 / $45 每 1M)。

Sol 定位为 OpenAI 最好的 coding 模型:在 Artificial Analysis Coding Agent Index 上,它以更少的 token 消耗和更低的成本领先 Claude Fable 5。Terra 和 Luna 覆盖大众场景 - 从日常对话到后台自动化。

GPT-5.5 在需要经过验证的稳定性的场景下仍是备选方案。Sol 在部分场景中表现出更高的「agentic」特性,因此对于 production 关键任务,测试两个版本都有意义。

ChatGPT Work

与 GPT-5.6 一同发布的还有 ChatGPT Work - 面向办公任务的智能体:文档、表格、演示文稿、简单 Web 应用。它整合了 ChatGPT 和 Codex 的能力,与 Claude Cowork 竞争。支持 Slack、Gmail、Google Drive、日历和 CRM 等集成。

Anthropic:暂停后的 Claude

7 月 1 日,Anthropic 恢复了 Claude Fable 5 - Mythos 级别的旗舰模型,该模型因美国出口限制于 6 月 12 日下线。模型的回归显著改变了 coding 和长 agentic 场景的格局。

产品线关键模型

模型 用途 上下文 Input / 1M Output / 1M
Claude Fable 5 Coding、长 agentic workflows 1M $10.00 $50.00
Claude Opus 4.8 日常工作、enterprise 1M $5.00 $25.00
Claude Sonnet 5 文本、指令(intro 至 31.08) 1M $2.00 $10.00

自 2026 年 9 月 1 日起,Claude Sonnet 5:$3.00 input / $15.00 output 每 1M。

Claude Cowork - 用于与文件和应用协作的智能体,OpenAI 对 ChatGPT Work 的直接回应。对于已在使用 Claude Code 的团队,Cowork 是开发栈的自然补充。

Google:Gemini 3.x

Google 在 reasoning 和 price-performance 两个维度上维护其产品线。

模型 用途 上下文 Input / 1M Output / 1M
Gemini 3.1 Pro 复杂推理、精度 1M $2.00 $12.00
Gemini 3.5 Flash Price-performance、长上下文 2M $1.50 $9.00

Gemini 3.1 Pro 在超过 200K token 时适用更高费率:$4.00 input / $18.00 output 每 1M。

Gemini 的强项是长上下文和多模态。对于分析大型文档集、代码库和混合数据(文本 + 图像),这往往是决定性因素。

Gemini Spark - Google 的智能体,与 Claude Cowork 并列成为 2026 年夏季最引人注目的两个 agentic 产品。

xAI、Meta、ByteDance 和 Alibaba

模型 用途 上下文 Input / 1M Output / 1M
Grok 4.5 代码、X 的 real-time 上下文 1M $2.00 $6.00
Meta Muse Spark 1.1 可负担的 mid-tier API 256K $1.25 $4.25
Qwen 3.7 Max Mid-tier reasoning (API) 1M $2.50 $7.50
Seedream 5.0 Pro 图像生成 - per image per image

Grok 4.5 在与 Cursor 配合以及需要来自 X 和 Web 的最新上下文的任务中表现突出。Qwen 3.7 Max - 通过 Alibaba Cloud 提供的闭源权重;open-source 版 Qwen 见下文。Seedream 5.0 Pro 按图像计费,而非按 token。

Open-source 模型

Open weights 是市场中独立的一层,2026 年已不再只是「实验用的备选方案」。部分模型在代码和推理方面已接近 GPT-4 级别,DeepSeek V4 和 GLM-5.1 在 SWE-Bench 上与闭源旗舰竞争。选择 open-source 的主要原因:self-hosting、数据控制、高流量下可预测的成本,以及没有 vendor lock-in。

open-source 模型价格更低 - 数据来自 2026 年 7 月 11 日的 OpenRouter(hosted inference,无需部署自有硬件)。Self-hosting 仍然可行 - 此时不适用 per-token billing。

Meta:Llama 4

模型 用途 上下文 Input / 1M Output / 1M
Llama 4 Scout RAG、大型档案 10M $0.10 $0.30
Llama 4 Maverick General-purpose 1M $0.15 $0.60

价格 - OpenRouter。Self-hosting 时不收取 token 费用,成本仅为硬件和电力。

Llama 4 Community 许可证对 MAU 超过 700M 的产品有限制 - 对大多数 B2B 项目不是问题,大型 consumer 平台需单独核查。

Alibaba:Qwen (open weights)

云端 Qwen 3.7 Max 与 open-source 产品线是不同产品。Self-hosting 场景下适用:

模型 用途 上下文 Input / 1M Output / 1M
Qwen 3 235B-A22B Reasoning + coding 131K $0.46 $1.82
Qwen 3.5-397B-A17B 多语言、科学 256K $0.39 $2.45
Qwen 3.6-35B-A3B 单服务器、量化 262K $0.14 $1.00

当需要质量、Apache 2.0 许可证以及 vLLM / Ollama / llama.cpp 支持之间的平衡时,Qwen 是最常见的选择。

DeepSeek

模型 用途 上下文 Input / 1M Output / 1M
DeepSeek V4 Flash Coding、agents、预算 1M $0.08 $0.17
DeepSeek V4 Pro 复杂 reasoning 1M $0.44 $0.87
DeepSeek R1 Math、deep reasoning 164K $0.70 $2.50
DeepSeek V3.2 General-purpose fallback 131K $0.21 $0.32

在 OpenRouter 上,DeepSeek V4 Flash 比 DeepSeek 直连 API 更便宜。直连 API 自 2026 年 7 月中旬起在高峰时段(9:00-12:00 和 14:00-18:00 CST)费率翻倍。

Mistral AI

模型 用途 上下文 Input / 1M Output / 1M
Mistral Large 3 Multilingual、enterprise 262K $0.50 $1.50
Mistral Small 4 Production chat + tools 262K $0.15 $0.60

Mistral 在 permissive 许可证(无 MAU-cap)、欧洲 data residency 和成熟部署生态重要的场景中占优。

Zhipu AI:GLM

模型 用途 上下文 Input / 1M Output / 1M
GLM-5.1 Agentic coding 203K $0.97 $3.04
GLM-4.7 Coding workflows 203K $0.40 $1.75

Google 和 Microsoft:紧凑模型

模型 用途 上下文 Input / 1M Output / 1M
Gemma 3 27B 单 GPU 131K $0.08 $0.16
Gemma 4 26B A4B Math + coding 262K $0.06 $0.33
Phi-4 Edge、laptop 16K $0.07 $0.14

Kimi K2.6

模型 用途 上下文 Input / 1M Output / 1M
Kimi K2.6 Agentic coding 262K $0.66 $3.41

Kimi K2.6 (Moonshot AI) - 侧重 agentic coding 和长开发会话的 open-weight 模型。常与 DeepSeek V4 和 GLM-5 并列提及,作为自主 coding 智能体的 top-tier 选择。

Open-source 旗舰对比

模型 强项 上下文 Input / 1M Output / 1M 许可证
Qwen 3 235B-A22B Reasoning + coding 131K $0.46 $1.82 Apache 2.0
DeepSeek V4 Flash Coding + agents 1M $0.08 $0.17 MIT
DeepSeek V4 Pro 复杂 reasoning 1M $0.44 $0.87 MIT
DeepSeek R1 Math + deep reasoning 164K $0.70 $2.50 MIT
Llama 4 Scout Long context 10M $0.10 $0.30 Llama 4 Community
Mistral Large 3 Multilingual + enterprise 262K $0.50 $1.50 Apache 2.0
Mistral Small 4 Production chat + tools 262K $0.15 $0.60 Apache 2.0
GLM-5.1 Agentic coding 203K $0.97 $3.04 MIT
Qwen 3.6-35B-A3B Single-server deploy 262K $0.14 $1.00 Apache 2.0
Gemma 3 27B Single GPU 131K $0.08 $0.16 Gemma
Gemma 4 26B A4B Math + coding 262K $0.06 $0.33 Apache 2.0
Phi-4 Edge / laptop 16K $0.07 $0.14 MIT
Kimi K2.6 Agentic coding 262K $0.66 $3.41 Open weights

所有价格 - OpenRouter,2026 年 7 月。Self-hosting 时请将 GPU 和电力成本纳入考量,而非 per-token billing。

何时选择 open-source

Open-source 在以下情况下有意义:

  • 数据不得离开边界(on-premise、private cloud)
  • 需要每月数百万请求规模下可预测的 cost at scale
  • 需要不受 API 限制的 domain fine-tuning
  • 团队已有 GPU 基础设施或使用 vLLM / TGI

闭源 API(GPT-5.6、Claude、Gemini)在以下情况下仍更优:需要开箱即用的智能体(ChatGPT Work、Cowork、Spark)、无需 DevOps 的最短 time-to-market,以及无需部署即可使用最新的 multimodal 能力。

多模态:图像与视频

文本 LLM 只是生态的一部分:

  • ChatGPT Images 2.0 - 生成图像上带有可读文本的图像
  • Google Veo 3.1 - OpenAI 关闭 consumer 应用 Sora 2 后 video 模型领域的领先者
  • Seedream 5.0 Pro - 设计与营销材料的替代方案

选择取决于是否需要统一技术栈(OpenAI / Google),还是在特定模态方向上追求最佳质量。

如何按任务选择模型

不存在通用的「最佳 AI」。实用方案如下:

任务 优先考虑
日常对话与文档 GPT-5.6 Terra 或 Luna、Claude Opus 4.8
编程与智能体 GPT-5.6 Sol、Claude Fable 5
长上下文(代码、档案) Gemini 3.5 Flash、Gemini 3.1 Pro
文本与编辑 Claude Sonnet 5
预算与 API 自动化 GPT-5.6 Luna、Grok 4.5、Qwen 3.7 Max
Self-hosting 与 on-premise Qwen 3 235B-A22B、DeepSeek V4、Mistral Small 4、Llama 4 Scout
自有硬件上的 coding DeepSeek V4、GLM-5.1、Qwen 3.6-35B-A3B
单 GPU / edge Gemma 3 27B、Phi-4、Qwen 3.6-35B-A3B (OpenRouter)
长上下文(本地) Llama 4 Scout、Qwen 3.6
Real-time 新闻与 X Grok 4.5
办公自动化 ChatGPT Work、Claude Cowork、Gemini Spark
图像 / 视频 ChatGPT Images 2.0、Veo 3.1、Seedream 5.0 Pro

对于 production,合理做法是保持对供应商的抽象:按任务类型路由请求,故障时 fallback 到 GPT-5.5 或 Opus 4.8,并单独监控 token 成本。

近一个月的变化

  1. GPT-5.6 进入 GA - OpenAI 在 coding 基准测试中重夺领先,并相对竞争对手降低了旗舰成本
  2. Claude Fable 5 回归 - Anthropic 在 SWE 和 agentic 场景中恢复了地位
  3. 智能体进入 mainstream - ChatGPT Work、Claude Cowork 和 Gemini Spark 将 LLM 从聊天工具变为工作工具
  4. 价格战加剧 - Luna、Grok 4.5 和 Muse Spark 1.1 挤压 mid-tier,瓜分 API 集成市场
  5. 监管成为因素 - Fable 5 的暂停表明顶级模型的可用性可能快速变化
  6. Open-source 追上闭源前沿 - DeepSeek V4、GLM-5.1 和 Qwen 3.6 达到与 GPT-5.5 和 Opus 4.8 相当的 SWE-Bench 水平

总结

2026 年 7 月,AI 市场成熟且碎片化。GPT-5.6 Sol 和 Claude Fable 5 在闭源 API 的 coding 领域并列第一,Gemini 3.5 Flash 在长上下文和 price-performance 上领先,Claude Sonnet 5 在文本工作上占优。Open-source 板块中,Qwen 3 235B-A22B、DeepSeek V4 和 Llama 4 Scout 领先 - 各有专长。智能体产品(ChatGPT Work、Cowork、Spark)是模型之上的下一层。

对企业而言,最优策略是不绑定单一供应商:在真实任务上测试 2-3 个模型,计算 cost per task 而不仅是每百万 token 的价格,并预留 fallback - 到上一代 API(GPT-5.5、Opus 4.8)或在有数据和预算要求时到 self-hosted open-source(DeepSeek V4、Mistral Small 4)。

常见问题

2026 年 7 月编程用哪个模型最好?

闭源 API 中 GPT-5.6 SolClaude Fable 5 领先 - 两者在 coding 和 agentic 场景都很强。Sol 在 output token 成本上占优,Fable 5 在 SWE-Bench Pro 上占优(~80.3%)。预算型 API - Grok 4.5 ($2 / $6) 或 GPT-5.6 Luna ($1 / $6)。Open-source 中 - OpenRouter 上的 DeepSeek V4 Flash ($0.08 / $0.17) 和 GLM-5.1

Open-source 还是闭源 API - 怎么选?

Open-source(通过 OpenRouter 或 self-hosting)- 如果数据控制、可预测的 cost at scale 和没有 vendor lock-in 很重要。闭源 API(GPT-5.6、Claude、Gemini)- 如果需要开箱即用的智能体(ChatGPT Work、Cowork、Spark)、无需 DevOps 的多模态能力和最短 time-to-market。对许多团队而言,混合方案最优:闭源 API 用于产品功能,open-source 用于后台自动化。

GPT-5.6 Sol、Terra 和 Luna 有何区别?

三者同属一代,上下文均为 1.05M token,但 capability 层级和价格不同。Sol ($5 / $30) - 复杂代码和智能体的旗舰。Terra ($2.50 / $15) - 日常工作的平衡之选。Luna ($1 / $6) - 大规模任务:分类、数据提取、常规对话。ChatGPT Free 和 Go 默认使用 Terra。

为什么 Claude Fable 5 曾不可用,现在回来了吗?

2026 年 6 月 12 日,Anthropic 因美国对 frontier 模型的出口限制将 Fable 5 下线。6 月 30 日限制解除,7 月 1 日 模型以原价格 ($10 / $50) 回归 API 及 ChatGPT 竞品服务。暂停表明顶级模型的可用性可能因监管原因变化 - 应保留 fallback(Opus 4.8、GPT-5.6 Sol)。

如何在不损失质量的情况下节省 API 费用?

三种可行方法:按任务路由 - 简单请求用 Luna 或 DeepSeek V4 Flash,复杂任务才用 Sol 或 Fable 5;OpenRouter 用于 open-source 模型 - 通常比直连 API 更便宜(例如 DeepSeek V4 Flash $0.08 vs $0.14);prompt caching 和 batch API - 对重复上下文可节省 50-90%。计算 cost per task 而不仅是每百万 token 的价格 - 便宜的模型若 output 很长,总成本可能更高。

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