国内外大模型在技术路线、核心能力等方面存在差异，具体评测如下1：

技术路线

• 美国模型：在基础模型研发上仍保持领先，部分闭源模型采用多代理架构创新。如 Grok 4 Heavy 版可同时运行 32 个模型副本协同推理，在复杂数学问题求解中准确率高达 95%。此外，企业级生态优势明显，Anthropic 推出 Constitutional AI框架为企业提供可审计的伦理保障，OpenAI 通过 Azure 生态实现与企业 IT 系统深度集成。
• 中国模型：通过开源战略实现弯道超车，2025 年 7 月，开源模型在 Hugging Face 排行榜前 20 中占据 7 席，包括 GLM-4.5、Qwen3 Coder 等。同时，商用定价更具成本优势，GLM-4.5 的 API 调用价格仅为 Claude 成本的 1/10。

核心能力

• 编程能力：在 “互动宇宙弦网” 任务中，GLM-4.5 使用纯 JavaScript 和 Canvas 创建粒子物理模拟系统，完美实现引力聚集与斥力爆发双模式交互，粒子拖尾效果流畅，获 10 分满分；Qwen3 Coder 实现基础功能但粒子状态转换失效，得 5 分；Kimi K2 仅生成静态页面，交互功能缺失，得 3 分；Claude Sonnet 4 完全无法渲染，得 0 分。
• 中文理解能力：在 2025 年高考作文《裂帛之声》评测中，DeepSeek-R1 以 92% 的审题准确率领先，GPT-4.5 因引用希腊悲剧案例导致文化错位，扣分 15%。在《岳阳楼记》赏析中，豆包误将 “先天下之忧而忧” 关联法家思想，体现语义理解偏差。
• 多模态生成能力：在 “故宫雪景视频” 生成任务中，通义万相 Wan2.2 精准还原琉璃瓦积雪、红墙冰挂细节，获五星评价；Sora 虽物理仿真优秀，但斗拱比例失真，仅得两星。且当提示词包含文化特定元素时，主流模型的图文一致性误差率超 35%。