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English(EN) 2026 Chinese LLM API Benchmark: 7 Models Tested with Real Data

中国大语言模型API基准测试：DeepSeek综合领先，Kimi在幻觉控制方面表现出色 · 追踪2个来源

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

一项对七个中国大语言模型API的最新基准测试，基于2026年5月超过1900次真实API调用，显示没有一个模型在所有任务上都表现出色。DeepSeek-v4-pro以81.1的综合得分最高，在代码生成和数学推理方面表现强劲，而Kimi K2.6 Thinking在幻觉控制方面以90.0的得分领先。Doubao Seed2.0-pro在代码生成方面以85.7的得分位居榜首，但模型在令牌效率和响应时间方面存在显著差异，有些响应时间超过3秒。报告还强调了管理多个API密钥的挑战，并建议GoldBean等统一网关可以简化访问并可能降低成本。 AI

影响 突出了中国大语言模型API在性能和成本效率方面的差异，指导开发人员为特定任务选择最佳模型。

排序理由 评估多个大语言模型API的基准报告。

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中国大语言模型API基准测试：DeepSeek综合领先，Kimi在幻觉控制方面表现出色 · 追踪2个来源

报道来源 [2]

  1. dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · GoldBean ·

    2026年中国大语言模型API基准测试：7款模型按真实数据排名（7月更新）

    <h1> 2026 Chinese LLM API Benchmark: 7 Models Tested with Real Data </h1> <blockquote> <p>DeepSeek-v4-pro leads with 81.1 overall score. Kimi K2.6 Thinking dominates hallucination control at 90.0. Doubao Seed2.0-pro tops code generation at 85.7. But no single model covers all sce…

  2. dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · GoldBean ·

    2026中国大模型API基准测试：7款模型使用真实数据进行测试

    <h1> 2026 Chinese LLM API Benchmark: 7 Models Tested with Real Data </h1> <blockquote> <p>DeepSeek-v4-pro leads with 81.1 overall score. Kimi K2.6 Thinking dominates hallucination control at 90.0. Doubao Seed2.0-pro tops code generation at 85.7. But no single model covers all sce…

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