中国AI愿景：开源模型与全球接入

发布于 2026-07-18 · 更新于 2026-07-24 · AI 生成,已对照实时价目自动事实核查 · English

太长不看: 中国的开源AI模型如DeepSeek V3.2、GLM-4.6、Kimi K2和Qwen3 Coder对全球开发者开放且成本具有竞争力。最实用的使用方式是通过TokShop等OpenAI兼容API服务，这消除了基础设施障碍。虽然它们在推理、长上下文任务和代码生成方面表现出色，但用户必须考虑内容过滤、延迟和数据隐私等方面的权衡。

当中国国家主席习近平在2026年世界人工智能大会上发表讲话时，他的比喻是经过深思熟虑的：人工智能发展“不是独奏，而是交响乐”。这次讲话将中国定位为合作者，特别是对发展中国家而言，并强调了该国对开源模型日益增长的重视。对于中国境外的开发者和企业来说，这一转变引发了一个实际问题：你究竟该如何使用这些模型？

本文抛开政策修辞，聚焦技术现实。我们将审视当前可用的主要中国开源模型、它们真实的优缺点，以及如何通过OpenAI兼容API访问它们，而无需中国银行账户或云订阅。

中国AI语境下的“开源”意味着什么

中国的AI生态系统已经产生了几个真正开放权重的模型——这意味着你可以下载权重、微调它们并部署它们。与一些仅能通过付费订阅访问的西方模型不同，像DeepSeek V3、GLM-4、Kimi K2和Qwen3 Coder这样的模型都是在宽松许可下发布的。

然而，“开源”并不意味着“大规模免费运行”。在自有硬件上运行像DeepSeek V3这样的6710亿参数模型需要大量的GPU投资。对于大多数开发者来说，实用的途径是使用托管这些模型的API服务。这就是像TokShop这样的平台发挥作用的地方——它们通过OpenAI兼容的端点提供这些模型的按量付费访问，消除了基础设施负担。

根据最近的报告，中国模型在MMLU和HumanEval等基准测试中一直具有竞争力，但基准测试并不能说明全部问题。真正的价值在于其独特的训练数据分布和架构选择。

你实际可以使用哪些关键的中国AI模型？

让我们通过TokShop API审视四个突出的模型，以及它们真实的优缺点。

DeepSeek V3.2

提供商: DeepSeek（杭州）
上下文: 128,000 tokens
定价: $0.42/M 输入tokens, $0.63/M 输出tokens

DeepSeek V3.2是一个混合专家（MoE）模型，以极低的成本实现了强大的性能。作为对比，其输入tokens成本大约是GPT-4o的十分之一。它在推理任务、代码生成和中文内容方面表现出色。权衡之处在于：与顶级西方模型相比，它在细腻的英文创意写作方面可能不太可靠，且其知识截止日期可能较旧。

GLM 4.6

提供商: 智谱AI（北京）
上下文: 200,000 tokens
定价: $0.90/M 输入, $3.30/M 输出

GLM（通用语言模型）专为长上下文任务设计。200K的上下文窗口使其适用于文档分析、法律审查或处理整个代码库。它支持工具使用和函数调用。缺点是：输出定价高于DeepSeek，并且由于其架构，对于短提示可能较慢。

Kimi K2

提供商: 月之暗面（北京）
上下文: 131,072 tokens
定价: $0.855/M 输入, $3.45/M 输出

Kimi K2专注于长上下文理解和文件处理。它最初设计用于阅读长文档（名称“Kimi”参考了日语中的“你”）。它能很好地处理PDF、网页和代码文件。其弱点是：与DeepSeek相比，在通用推理基准测试上验证较少，且社区支持较薄弱。

Qwen3 Coder

提供商: 阿里云（杭州）
上下文: 262,144 tokens
定价: $2.25/M 输入, $11.25/M 输出

Qwen3 Coder针对编程任务进行了优化。凭借巨大的256K上下文窗口，它可以在单个提示中处理整个代码库。它支持20多种编程语言，并且在代码生成的指令遵循方面表现出色。真实的成本是：每百万输出tokens $11.25，这是本列表中最昂贵的——但对于专门的编码任务，它可以超越通用模型。

如何通过OpenAI兼容API访问这些模型

使用中国模型的技术门槛已显著降低。TokShop在https://tokshop.xyz/v1提供了一个OpenAI兼容的端点。这意味着你可以使用任何现有的OpenAI SDK（Python、Node.js、curl），只需简单地更改基础URL。

这是一个使用OpenAI库的实用Python示例：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://tokshop.xyz/v1",
    api_key="sk-tok-your-api-key-here"  # 替换为你的实际密钥
)

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v3.2",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Explain the core ideas of China's AI strategy in 3 sentences."}
    ],
    max_tokens=200
)

print(response.choices[0].message.content)
print(f"Cost: ${response.usage.prompt_tokens * 0.42 / 1_000_000:.6f}")

同样的方法适用于glm-4.6、kimi-k2或qwen3-coder。每次调用都会记录精确的token计数和美元成本，因此你可以监控支出。

使用curl进行快速测试：

curl https://tokshop.xyz/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer sk-tok-your-api-key" \
  -d '{
    "model": "deepseek-v3.2",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello, what models do you offer?"}]
  }'

你可以在TokShop文档页面和定价页面找到完整的文档和定价详情。

实际考虑与权衡

在将任何中国模型集成到生产环境之前，请考虑以下因素：

数据隐私： 这些模型托管在你控制之外。如果你处理敏感用户数据，可能需要在自有基础设施上运行模型，或使用具有数据处理协议的服务。TokShop平台会记录API调用的token计数，但你应该查看其隐私政策以了解数据处理的具体细节。

审查与内容过滤： 中国模型训练时包含了符合中国法规的内容安全过滤器。这可能会影响关于政治、历史或人权等主题的输出。对于通用应用（客户支持、代码生成、内容摘要），这很少成为问题，但值得测试你的具体用例。

延迟： 托管在亚洲的模型对于北美或欧洲的用户可能有更高的延迟。TokShop API端点全球可访问，但与美国托管的模型相比，你可能会体验到200-500毫秒的额外延迟。对于聊天应用，这通常是可以接受的。

成本管理： 通过预付费信用和余额为零时的HTTP 402错误，你不会收到意外账单。从小额存款开始，并监控每次调用的成本。定价页面显示了每百万token的确切费率。

结论

中国的AI推动正在产生真正有用的开源模型，这些模型在成本和能力上都具有竞争力。DeepSeek V3.2提供经济实惠的推理能力，GLM 4.6处理长文档，Kimi K2擅长文件处理，而Qwen3 Coder则面向开发者。通过像TokShop这样的OpenAI兼容API，访问这些模型就像更改基础URL一样简单。

习近平所描述的交响乐仍在谱写中。对于开发者来说，实际的启示很明确：这些模型是可用的、负担得起的，并且值得为你的特定工作负载进行评估——只要你理解它们的局限性。测试它们，比较输出，并根据你的数据而非头条新闻做出选择。

常见问题

没有中国银行账户，如何访问中国AI模型？

你可以通过TokShop API平台访问DeepSeek V3.2和GLM 4.6等模型，该平台提供OpenAI兼容端点和按量付费访问，无需中国银行账户或本地云订阅。

使用中国AI模型的主要权衡是什么？

主要权衡包括符合中国法规的潜在内容过滤、由于托管位置导致亚洲以外用户延迟较高，以及数据隐私考虑，因为模型托管在你自己的基础设施之外。

哪个中国模型最适合编码任务？

Qwen3 Coder专门针对编程进行了优化，支持20多种语言，并凭借其262,144-token的上下文窗口处理整个代码库，尽管其输出tokens是最昂贵的选项。