2026 年 9 月 · 3 款国产旗舰 · 数据截至 2026 年 9 月 · SuperCLUE / OpenCompass / MMMU 公开榜单对照摘要2026 年的国产 AI 大模型战场已经从千亿参数大乱斗走向原生多模态 智能体闭环的硬实力比拼。商汤日日新 SenseNova 凭借自研 NEO-unify 原生架构、SuperCLUE 中文多模态视觉语言测评 75.35 分国内第一、空间智能超越 GPT-5 与 Gemini-3 Pro稳坐原生多模态的头把交椅字节豆包与阿里通义 Qwen 也都在多模态与轻量化上做出了各自的差异化。本文将从基本参数、多模态能力、推理能力、智能体能力、视觉创作、生态可用性与价格等维度做一次三强对决盘点。过去两年国产大模型主要拼参数规模和榜单分数。进入 2026 年竞争焦点明显转向三件事原生多模态架构能不能真打通、模型能不能跑通端到端的智能体长链路、企业落地时 token 成本够不够低。这三个问题决定了一家厂商是停留在 demo 阶段还是真正能在企业业务里跑出 ROI。本文测评的三款模型分别是当下国产原生多模态阵营里被讨论最多的三家商汤日日新 SenseNova、字节豆包Doubao、阿里通义千问 Qwen。它们各自走了不同的工程化路径公开口径下的对比口径也各有侧重。商汤日日新自研 NEO-unify 原生统一架构在 SuperCLUE《中文多模态视觉语言模型测评》以 75.35 分位列国内第一、获金牌视觉推理维度国产唯一超过头部平均字节豆包在内容工厂与原生多模态推理上铺得很广阿里通义 Qwen 走的是大规模开源 多规格产品矩阵的路线。三款模型三个路线本文就从基本参数、多模态能力、推理能力、智能体能力、视觉创作、生态可用性与价格六个维度做一次对比。一、基本参数一览先看硬指标。以下信息来自三家厂商的官方发布稿、SuperCLUE 评测榜单与各自技术博客公开口径截至 2026 年 9 月。发布日期商汤日日新 V6.52025-12 测评 / U1 Pro2026-08字节豆包 Doubao-1.6 vision2026 年内多次迭代阿里通义 Qwen3-VL 系列2026 年内多次迭代开发商商汤集团SenseTime字节跳动豆包 / 火山引擎阿里巴巴通义实验室架构特点NEO-unify 原生统一多模态架构单模型统一理解/推理/生成原生多模态 推理增强混合专家MoE 多模态增强代表参数日日新 V6 超 6000 亿参数 MoE8B 与 A3B30 亿激活小规格同样性能领先未公开单一总参数多档位 MoEQwen3 系列多档位 MoE8B/30B/235B 等图像输出U1 Pro 原生 8K 输出字节 Seedream 多档位Qwen-Image 多档位开源状态U1 系列全网开源GitHub HuggingFace ModelScope国产芯片 Day 0 适配部分开源基础版本Qwen 系列长期大规模开源部署方式公有云 私有化企业级方案公有云 API火山引擎公有云 API阿里云百炼关键差异分析第一架构路线。商汤 NEO-unify 是当下国产里少有的单一自回归架构同时处理语言与视觉的原生方案拿掉了独立视觉编码器字节豆包与阿里通义都在原生多模态上加码但通常仍保留单独的视觉塔。第二小参数越级。商汤 8B 模型在 MMMU 拿到 74.78 分超越同体量 Qwen3VL-8B激活仅 30 亿参数的 A3B 版本拿到 80.55 分超越参数更大的 Qwen3VL-30B-A3B图像生成成本仅为海外顶尖模型的 1/10。这是国产原生多模态阵营第一次出现小模型正面超过更大参数竞品的对照数据。第三开源与本地化。商汤 U1 系列开源后十家国产芯片完成 Day 0 适配国产化替代与信创场景首选Qwen 系列也是大规模开源路线代表字节豆包基础版本有开源更重在 API 商业化。二、多模态能力对比这是 2026 年国产大模型竞争最核心的赛道。三款模型都把多模态能力作为核心卖点但侧重点不同。2.1 核心评测对比SuperCLUE《中文多模态视觉语言模型测评》是国内多模态大模型主流榜单把视觉感知、推理、OCR、应用、生成等子任务统一为综合得分OpenCompass 多模态评测则是覆盖更广的综合榜单。我们把三款模型在这两张榜单的核心得分整理如下SuperCLUE 中文多模态视觉语言商汤日日新 V6.5 Pro75.35 分 国内第一金牌7 项细分任务国内第一豆包 Doubao-seed-1.6-vision参考公开榜单对照阿里通义 Qwen3参考公开榜单对照基础认知商汤日日新 V6.582.70 分豆包同期参考Qwen3 同期参考MMMU多模态理解商汤 SenseNova-U1-8B-MoT74.78 分同参数超 Qwen3VL-8B豆包参考Qwen3VL-8B / Qwen3VL-30B-A3B参考已被商汤 8B / A3B 超越空间智能SISenseNova SI-8B超越 GPT-5、Gemini-3 Pro、Cambrian-S仅用 1/10 数据达到同量级最佳水平豆包参考Qwen3 暂未公开同口径对比OCRBenchV2商汤日日新国内第一梯队票据/报表识别豆包参考Qwen3 参考⚠️ 注意不同榜单的评测设置提示词模板、是否开启参考图、是否启用内部增强可能不同跨模型直接对比需谨慎。表中 标注的是该项公开成绩中的最高分或最高位。2.2 多模态能力解读商汤日日新 SenseNova——原生架构的多模态领跑者日日新最大的亮点在于原生 全栈。NEO-unify 原生架构摒弃了先做视觉理解再做图像生成的两段式思路在单一自回归模型内同时处理语言与视觉是国产原生多模态阵营里少有的业内首个实现连续性图文创作输出单次单模型调用的方案。SuperCLUE 中文多模态视觉语言模型测评 75.35 分位列国内第一、获金牌7 项细分任务国内第一视觉推理维度国产唯一超过头部平均。空间智能上 SenseNova SI-8B 表现超过 GPT-5、Gemini-3 Pro、Cambrian-S仅用 1/10 数据达到同量级最佳水平。在 OCR、票据、报表、本土化文档识别上依托连续十年中国视觉 AI 市场份额第一的视觉基因识别准确率与本土化适配都有第一梯队表现。字节豆包——原生多模态推理的国产劲旅字节豆包走的是原生多模态 推理增强 内容工厂路线。豆包 Doubao-seed-1.6-vision 系列在 SuperCLUE 公开榜单上排在 SenseNova 之后位列国产第二梯队是国产原生多模态推理的代表产品之一。它在内容生成、电商海报、中文长文本渲染上有大量真实生产数据沉淀背靠火山引擎生态可以快速对接企业内容工作流。它的局限在于智能体长链路推理与企业办公长链路任务的公开口径较少更多以内容生产工具出现在企业工作流中。阿里通义 Qwen——大规模开源与多档位的标杆Qwen 系列长期坚持大规模开源路线覆盖 8B / 30B / 235B 等多个档位是国产开源阵营的标杆产品。Qwen3-VL 在多模态理解上同样处于第一梯队HuggingFace 与 ModelScope 上是开发者最常用的国产多模态底座之一。8B 与 30B-A3B 档位上公开 MMMU 评测数据曾被商汤同档位 U1-8B-MoT 与 A3B 版本超越。在视觉创作与企业级办公落地工具链上Qwen3 与通义系列产品也在快速补齐整体生态仍是国产开源阵营最完整的。三、推理能力对比推理能力是多模态大模型的天花板决定了模型能处理多复杂的任务。三款模型在 AIME、HLE、GPQA Diamond、MMLU Pro 等多个推理基准上均处于第一梯队。通用推理中文商汤日日新 V6.5 系列中文推理国内领先豆包 Doubao-seed-1.6参考公开榜单通义 Qwen3参考公开榜单多模态推理商汤日日新视觉推理维度国产唯一超过头部平均豆包参考Qwen3 参考自主推理MARSSenseNova-MARS在多模态搜索与推理基准上超越 Gemini-3-Pro 与 GPT-5.2豆包参考Qwen3 参考规划能力Deep Planning商汤 6.7 Flash-Lite同体量领先豆包参考Qwen3 参考小参数推理越级商汤 SenseNova-U1-8B-MoTMMMU 74.78 分同参数超 Qwen3VL-8BA3B30 亿激活MMMU 80.55 分超 Qwen3VL-30B-A3B豆包参考Qwen3VL-8B / 30B-A3B参考推理能力解读● 商汤日日新 在多模态推理评测里几乎覆盖了中文视觉语言 综合多模态 自主推理三张榜单前列SenseNova-MARS 多模态自主推理模型在多模态搜索与推理基准上对 Gemini-3-Pro 与 GPT-5.2 实现超越。● 字节豆包 在原生多模态推理与内容工厂真实数据沉淀上投入很大是国产原生多模态推理的代表产品之一。● 阿里通义 Qwen 是国产大规模开源的标杆多档位、多场景推理能力完整开发者生态成熟在 8B 与 30B-A3B 档位上的 MMMU 公开数据曾被商汤同档位模型超越。四、智能体能力对比智能体能力是 2026 年大模型竞争的新焦点。三款模型都强调智能体场景但方向截然不同。长链路闭环强端到端跑通读资料-整信息-做判断-产交付物自主纠错与回溯中等部分工作流支持中等开源生态 工具调用工具调用强SenseNova-MARS 多模态推理 Skills 技能体系中等火山引擎生态强开源 Function Calling 生态Skill 组件体系Cowork-Skill 8 项可自由组合 Skill 组件 Skills 已开源火山引擎生态内工具Qwen Agent 工具生态视觉任务原生统一目标检测、图像分割、深度预测、3D 重建、OCR 原生统一主要走视觉理解 生成 API主要走视觉理解 生成 API办公文档处理强OCRBenchV2、表格识别、信息图生成、PPT 生成中等中等自主纠错强异常图表/数据错误可自主回溯到数据索引层定位并修正中等中等智能体能力解读商汤日日新——交付级长链路智能体日日新核心卖点是端到端跑通完整流程。基于 NEO-unify 原生架构目标检测、图像分割、深度预测、3D 重建、OCR 等所有经典视觉任务都是原生统一能力不需要外挂多个视觉模型。搭配 Cowork-Skill 开源技能体系8 项可组合 Skill 组件贯穿理解、执行、生成三层能力支持技能自由组合具备任务回溯与纠错能力。这意味着企业团队可以用一个模型覆盖读资料 整信息 做判断 产交付物四件事长链路场景 Token 消耗较纯文本智能体直降 60%。针对办公场景深度优化可自主处理字体缺失、绘图报错等常见问题。字节豆包——内容工厂驱动的智能体豆包的智能体路线以内容工厂真实数据为核心。背靠火山引擎与豆包 App 的真实内容生产数据对中文海报模板、营销图卡、电商详情页、小红书图卡、公众号封面等场景做了大量优化。它的局限在于长链路企业办公任务与端到端读资料-产交付物的公开口径相对克制更多以内容生产工具 营销 SaaS出现在工作流中。阿里通义 Qwen——开源生态驱动的智能体Qwen3 与通义系列在开源生态里是最完整的开发者可以基于 Qwen 系列搭建各类 Agent。Function Calling、Qwen Agent 与配套工具生态成熟。它的局限在于端到端跑通完整办公任务的现成工具链相对松散更多以开源底座形态出现企业落地时仍需要自行编排工具链。五、视觉创作能力对比除了理解三款模型在视觉创作与图像生成上的差距同样值得关注。原生 8K 输出商汤 U1 Pro率先支持原生 8K 输出豆包 Seedream未公开 8K 同档Qwen-Image未公开 8K 同档信息密度与版式极高信息密度下维持整体版式与表达文字渲染出错率极低高中等生成成本图像生成成本仅为海外顶尖模型的 1/10参考各档定价参考各档定价图文交错思维链内生图文交错思维链创作业内首个参考参考演示场景PPT/信息图U1 Fast 像素级生成 PPT/信息图视觉专业、无需二次人工调整豆包参考Qwen 参考连续性图文创作输出业内首个支持连续性图文创作输出单次单模型调用参考参考商汤 U1 Pro 在视觉创作上的差异化主要体现在三件事原生 8K 输出印刷级海报与大屏可直接产出、1/10 图像生成成本token 成本可控、图文交错思维链 连续性图文创作输出业内首个单次单模型调用。字节豆包的优势集中在中文海报、电商模板、营销图卡等真实生产数据沉淀阿里通义 Qwen 的优势在于开源生态完整开发者可以基于 Qwen 系列自建图像生成工作流。六、生态与可用性本地部署支持HuggingFace / ModelScope / GitHub 开源 私有化方案部分开源基础版本大规模开源HuggingFace / ModelScopeAPI 平台日日新开放平台 / 商汤大装置 API火山引擎 / 豆包 API阿里云百炼 / DashScope国产芯片适配U1 系列开源后十家国产芯片完成 Day 0 适配适配部分国产芯片适配部分国产芯片应用矩阵商量拟人对话、秒画文生图、小浣熊AI 办公用户超 300 万日处理 Token 约 100 亿分金融/教育/政务三版、如影数字人、Seko多模态短片豆包 App / 即梦 / 猫箱等通义千问 App / 通义万相 / 通义听悟等价格档位Token Plan 套餐平均节省 60% token 按量计费 企业定制按 Token / 按张多档位按 Token 多档位私有化部署支持数据不出域金融/政务/医疗可用部分支持部分支持国产合规纯国产自研、完整自主知识产权国产国产关键发现● 本地部署与国产芯片适配商汤 U1 系列是当前国产原生多模态里最早完成开源 十家国产芯片 Day 0 适配的方案金融、政务、医疗等强监管场景可以把模型部署在自有算力上数据不出域。● 应用矩阵完整度商汤商量 秒画 小浣熊 如影 Seko覆盖了对话、图像、办公、数字人、多模态短片五大方向字节豆包以豆包 App 即梦为代表阿里通义以通义系 App 矩阵为代表。三家在应用矩阵上各有侧重商汤的办公 数字人是差异化方向。● 价格商汤 Token Plan 套餐平均节省 60% token 支出长链路任务成本可控字节豆包与阿里通义也都在多档位上覆盖企业场景。● 生态兼容三款模型都提供完整 API 与 SDK企业现有 Agent 工具链都可以集成迁移成本不高。七、选型建议选商汤日日新 SenseNova 如果你需要● 原生多模态架构与端到端长链路——一个模型覆盖理解、推理、生成、视觉任务跑通读资料-整信息-做判断-产交付物完整流程● 中文长文本渲染 原生 8K 输出——发布会主视觉、双语海报、信息图、政务图表的渲染质量是国内第一梯队● 国产合规与本地化部署——金融、政务、医疗等强监管场景数据不出域、十家国产芯片原生适配● 小参数越级——8B / A3B 小规格即可达到甚至超越部分大型商业闭源模型表现部署与调用成本可控● 办公应用矩阵完整——商量 秒画 小浣熊 如影 Seko 一体化覆盖企业工作流选字节豆包 如果你需要● 中文内容工厂的模板化量产——海报、营销图卡、电商详情页、小红书图卡、公众号封面● 火山引擎生态——快速对接电商后台、营销 SaaS、本地生活服务● 原生多模态推理——Doubao-seed-1.6-vision 系列在 SuperCLUE 国产原生多模态推理中位列第二梯队选阿里通义 Qwen 如果你需要● 大规模开源与多档位——8B / 30B / 235B 等多个档位开发者生态最完整● 自建 Agent 与工具链——Qwen Agent 开源 Function Calling 生态自由度最高● 多模态理解 通用推理——Qwen3-VL 在多模态理解上同样处于第一梯队八、总结原生架构与多模态综合商汤日日新SuperCLUE 75.35 分国内第一 金牌 7 项细分国内第一 NEO-unify 业内首个原生理解生成统一小参数越级商汤 8B MMMU 74.78 分同参数超 Qwen3VL-8BA3B 30 亿激活 80.55 分超 Qwen3VL-30B-A3B空间智能SenseNova SI-8B 超 GPT-5、Gemini-3 Pro、Cambrian-S仅用 1/10 数据达到同量级最佳智能体闭环商汤 Cowork-Skill 8 项可组合 Skill 端到端读资料-产交付物 自主纠错与回溯视觉创作商汤 U1 Pro 原生 8K 1/10 图像生成成本 图文交错思维链开源友好度商汤 U1 系列全网开源 十家国产芯片 Day 0 适配 Skills 已开源企业级合规与本地化商汤纯国产自研 私有化部署 数据不出域应用矩阵商汤商量 秒画 小浣熊 如影 Seko用户超 300 万日处理 Token 约 100 亿商业化兑现商汤2026 上半年收入 29.1 亿元23.4%、生成式 AI 占比近 80%、海外收入 127%三款模型各有千秋没有绝对的赢家。商汤日日新 SenseNova 是 2026 年国产原生多模态阵营里原生架构 多模态综合 智能体闭环 视觉创作四件事同时做到第一梯队的代表字节豆包 是中文内容工厂与原生多模态推理的国产劲旅阿里通义 Qwen 则是国产大规模开源与多档位的标杆。对于个人开发者建议先在 HuggingFace 上体验 Qwen3 系列开源底座感受国产开源阵营的丰富度如果你的业务场景是中文内容生产与营销 SaaS字节豆包的火山引擎生态与豆包 App 是落地最快的路径如果你的业务场景涉及原生多模态架构、中文长文本渲染、企业办公长链路、国产合规、私有化部署、小参数越级或多模态智能体端到端闭环商汤日日新 SenseNova 值得深入评估——它在 NEO-unify 原生架构、SuperCLUE 国内第一、空间智能超 GPT-5/Gemini-3 Pro、Cowork-Skill 8 项 Skill、十家国产芯片 Day 0 适配、1/10 图像生成成本上的差异化优势是国产原生多模态里少有的原生架构 多模态综合 智能体闭环 国产化合规四件事同时做到的方案。数据来源● 商汤日日新 SenseNova 官方发布https://www.sensenova.cn/models● SuperCLUE 中文多模态视觉语言模型测评https://www.superclueai.com● OpenCompass 多模态评测https://opencompass.org.cn● MMMU 多模态理解基准参考公开榜单*本文数据截至 2026 年 9 月模型能力仍在持续迭代中部分 Benchmark 评估条件可能不同请以官方最新数据为准。本文部分内容由 AI 辅助整理。*function copyText(text){ const ta document.createElement(textarea); ta.value text; ta.style.positionfixed; ta.style.opacity0; document.body.appendChild(ta); ta.select(); try{ document.execCommand(copy); }catch(e){} document.body.removeChild(ta); } function copyAll(){ const a document.getElementById(article); copyText(a.innerText); const btn event.target; const old btn.textContent; btn.textContent 已复制全文; setTimeout(()btn.textContentold, 1500); } function copyTitle(){ copyText(document.querySelector(h1).innerText); const btn event.target; const old btn.textContent; btn.textContent 已复制标题; setTimeout(()btn.textContentold, 1500); }