深度实测：国产大模型真实力，谁在卷技术谁在玩噱头？

今天社区实测了五款国产大模型（通义千问2.5、文心一言4.0、GLM-4、百川3、MiniMax-01），聚焦代码生成、长文本推理和数学推理三个硬核维度，数据亮眼但也有槽点。

先说代码：通义千问2.5在HumanEval benchmark上跑出78.2% pass@1，逼近GPT-4的82%水平，但复杂业务逻辑（比如多线程错误处理）还是偶尔翻车。GLM-4的Python补全速度最快（平均1.2秒/题），适合快速迭代。

长文本方面：百川3处理128k上下文时，关键信息提取准确率89%，但开头10%和结尾10%出现偏差——这是典型的位置偏差问题。文心一言4.0在语义连贯性上稍占优，但回复耗时随文本增长线性上升。

数学推理：MiniMax-01用800B参数硬刚GSM8K，达到85.5%准确率（GPT-4为92%），但推理步骤偶尔跳步，逻辑严谨性需打磨。

总结：别只看参数和榜单，实测发现很多模型在小样本场景下表现不稳定。建议开发者优先试用GLM-4和通义千问2.5的API，并做压力测试。社区已整理详细对比表，点击链接查看。