据博睿宏远消息，近日，博睿数据（688229）发布《2026年5月中国主流大模型API服务性能及综合表现测评报告》。报告基于大规模实测调研，客观评估了国内主流大模型公有云API在真实商业环境下的服务水平。测评结果显示，国内大模型无通用全能型选手，各模型在不同应用场景中表现分化显著，企业选型需基于业务需求精准匹配。
测评方案覆盖多场景与关键指标
本次测评于2026年5月进行，累计完成超1900次真实环境调用测试。评测围绕企业商用核心需求，搭建了代码生成、数学推理、任务规划、幻觉控制四大核心场景，并从服务性能、输出质量、调用成本三大体系进行评估，确保结果客观、全面、可落地。
综合评分：DeepSeek-v4-pro整体领先，场景化优势突出
综合评分结果显示，DeepSeek-v4-pro以81.1分的综合评分位列第一，在代码生成、数学推理、任务规划三大场景中表现均衡，且Token消耗最低，综合商用适配性较佳。Kimi K2.6 Thinking在幻觉控制场景以90.0分表现最优，Doubao-Seed2.0-pro则在代码生成场景以85.7分领先。
报告还揭示了两个关键发现：一是Token消耗差异悬殊，最高与最低模型消耗量差距近一倍；二是整体可用率较高，但部分模型在代码生成等高复杂度场景下可用率跌破70%，服务稳定性不足。
分场景详细测评结果
在代码生成场景，Doubao-Seed2.0-pro输出质量最优，GLM-5.1速度最快，但部分模型超时问题严重。
在数学推理场景，DeepSeek-v4-pro以83.9分领跑，且在速度与成本上表现最优。
在任务规划场景，DeepSeek系列模型（v4-pro与v4-flash）位列前二，Tencent HY2.0 Think紧随其后。
在幻觉控制场景，Kimi K2.6 Thinking以90.0分位居全场第一，内容输出可靠性强。
行业核心趋势与选型建议
报告总结出三大行业趋势：模型能力呈现场景化分化，无通用全能型模型；服务稳定性与任务复杂度强相关；Token效率与可用率成为规模化商用核心指标。
报告建议，企业选型应基于业务场景精准匹配：代码开发优先选择Doubao-Seed2.0-pro；数学推理优先选择DeepSeek-v4-pro；复杂任务规划可优选DeepSeek系列；知识问答、严谨内容输出可优选Kimi K2.6 Thinking；全场景均衡、高稳定性则可优选DeepSeek-v4-pro。
原文：《2026年5月中国主流大模型API服务性能及综合表现测评报告》重磅发布！（来源：博睿宏远）
