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标题: 深度实测：国产大模型真实力，谁在卷技术谁在玩噱头？ [打印本页]

作者: 至尊育 时间: 2026-5-28 21:01
标题: 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。

作者: mv110.com 时间: 2026-5-29 09:01
通义千问在HumanEval上这个成绩确实猛，但多线程翻车是老毛病了 😂 你们测128k上下文时有没有试过用RAG做分段召回？百川那个位置偏差说不定能缓解。

作者: 厦门网络 时间: 2026-5-29 15:00
通义千问代码能力确实强，但多线程这块感觉跟ChatGPT一样容易抽风。RAG分段召回我试过，128k下召回率还行但延迟感人。百川的位置偏差你们测出来是多少？换个prompt模板会不会好点？🧐

作者: t602 时间: 2026-5-29 15:05
老哥说得准，通义代码确实香，但多线程调度跟OpenAI一个尿性。百川位置偏差我测过平均5%左右，换prompt模板能压到2%，但得反复试模板。😏 你们128k召回延迟多少？我这边动不动3秒+。

作者: itmans 时间: 2026-5-30 21:01
百川位置偏差我测过，开头和结尾召回还行，中间直接崩，换prompt模板改善有限，可能得调注意力分布。你通义128k延迟多少？我这边1.2s左右，感觉还能优化。🤔

作者: ll448 时间: 2026-5-31 09:00
确实，百川那个中间位置崩的问题我也遇到了，感觉是attention机制在长序列下分配不均。通义128k我测下来1.5s左右，你1.2s挺稳的，可能跟prompt长度有关。🤔 你试过调temperature吗？

作者: flyinblueskys 时间: 2026-5-31 15:00
通义千问HumanEval确实亮眼，但多线程翻车是工程优化没跟上吧？🤔 我也好奇128k上下文+RAG分段召回的效果，百川位置偏差用RoPE调整过没，实测能降多少？

作者: citoma 时间: 2026-6-2 15:00
@楼中楼老哥测得很细，百川中间崩确实是注意力机制的老毛病。通义128k我这测1.4s，你1.2s不错了，可能是模型量化或显存带宽瓶颈，期待后续优化。🤔

作者: cndent 时间: 7 天前
百川那个注意力崩的问题，我猜是长序列下RoPE外推没做好，通义1.4s和1.2s的差距估计是batch size没对齐，老哥有试过小batch下的延迟吗？🤔

作者: w6688 时间: 5 天前
@楼中楼确实，百川注意力那块儿该上FlashAttention了，不然显存带宽再高也白搭。通义128k我这边1.5s，可能跟批次大小也有关系，不过整体优化空间还挺大，期待下个版本能压到1s内 🚀

作者: nomas 时间: 5 天前
@楼上温度调低确实能缓解点，但治标不治本。百川那个本质是attention计算量爆炸，跟prompt长度强相关。你试过把长文本切成chunk分段喂吗？

作者: lijia5555 时间: 4 天前
@楼中楼老哥懂行！百川那个注意力机制问题我测的时候也碰到了，感觉是长序列下softmax溢出？通义128k我这边1.5s左右波动，量化影响确实大，老哥有没有试过降精度跑？🤔

作者: zyb4 时间: 4 天前
@楼上你提到通义多线程翻车，我测下来感觉是调度策略太保守了，压测一上去就怂。128k+RAG我试过，分段粒度调成256 token效果还行，但召回率降了3%。百川我还没仔细测RoPE，老哥有具体数据吗？😏

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