国内大模型最新动态与价格变化周报（2026年8月第4周）

本期总览

2026年8月下旬，国内大模型行业延续着"能力升级+价格优化"双轮驱动的发展节奏。本周最核心的看点是智谱GLM-5.3正式上线并维持原价，在模型能力大幅提升的同时保持定价不变，进一步加剧了国内大模型市场的性价比竞争；Kimi K2.5 宣布月底退役，标志着第一代万亿参数多模态模型完成历史使命，产品迭代速度持续加快；通义千问Qwen3.8-Max 自8月初发布以来持续领跑开源榜单，在BenchLM等多个评测中占据榜首；MiniMax-M3 则延续价格优势，512k上下文永久五折的策略对长文本场景用户极具吸引力。

整体来看，国内大模型市场的竞争已进入"性能追平国际+价格显著占优"的新阶段。头部四家厂商（Kimi、Qwen、GLM、MiniMax）各有侧重：Kimi 以长上下文和编程能力见长，Qwen 依托阿里生态全面开花，GLM 在学术评测和开源社区表现亮眼，MiniMax 则以极致性价比抢占市场份额。

一、智谱 GLM-5.3：能力升级，价格不变

事件名称

GLM-5.3 API 正式上线，定价与 GLM-5.2 持平

发布方/来源

智谱AI（Z.ai / Zhipu AI），2026年8月18-21日

核心亮点

1. 模型能力全面升级：GLM-5.3 是智谱最新一代旗舰模型，重点强化了编程能力、长程任务处理及网络安全能力。在开源编码评测中，GLM-5.3 于8月14日登顶 open coding 排行榜。

2. 定价维持不变：GLM-5.3 的 API 定价与上一代 GLM-5.2 完全相同——输入每百万tokens 8元、输出每百万tokens 28元、缓存命中每百万tokens 2元。国际价格为输入 $1.40、输出 $4.40、缓存命中 $0.26 每百万tokens。

3. 1M 上下文窗口：支持 1,000,000 tokens 的上下文长度，最大输出 128,000 tokens，可满足长文档处理、代码库分析等场景需求。

4. 可切换推理模式：支持推理能力的灵活切换，用户可根据任务复杂度选择不同的推理深度。

5. 多平台同步接入：GLM-5.3 已接入千问AI平台、360智脑开放平台等多个MaaS平台，开发者可通过多渠道调用。

价格对比

注：GLM-5.2 Fast 定价为估算参考值，GLM-5.3 定价为官方公布的正式价格。GLM-5.3 实际上是"加量不加价"——能力更强，价格反而与前代旗舰持平甚至更优。

影响与意义

GLM-5.3 的"加量不加价"策略释放了一个明确信号：国内大模型的价格战正在从"降价促销"转向"升级不涨价"的常态化竞争。

对于用户而言，这意味着可以用同样的成本获得更强的模型能力，特别是在编程和长程任务等高价值场景中，GLM-5.3 的性价比优势进一步凸显。而对于行业来说，智谱的定价策略可能会产生连锁反应——其他厂商是否会跟进调整旗舰产品的定价，值得持续关注。

值得注意的是，智谱在2026年7月ARR（年换算收益）已突破10亿美元，增速惊人。在收入规模快速增长的背景下仍选择维持低价，说明智谱更看重市场份额和开发者生态的构建，而非短期利润最大化。这种策略与海外厂商（如OpenAI持续提价）形成了鲜明对比。

二、月之暗面 Kimi：K2.5 即将退役，K3 持续领跑编程评测

事件名称

Kimi K2.5 月底结束服役 + K3 长上下文编码能力超越 Claude 与 GPT

发布方/来源

月之暗面（Moonshot AI），2026年8月

核心亮点

1. Kimi K2.5 即将退役：第一代万亿参数多模态模型 Kimi K2.5 将于8月底结束服役。作为 Moonshot AI 在多模态智能体方向的早期重要产品，K2.5 的下线标志着该系列模型完成阶段性过渡，产品重心全面转向 K3 系列。

2. Kimi K3 编程评测夺冠：在 Code Arena 前端编程能力评测中，Kimi K3 从第18名跃升至榜首，超越了 Claude 和 GPT 等国际头部模型。这种17位的排名跳升在AI编码模型竞争史上较为罕见。

3. Kimi K3 技术架构：采用 Kimi Delta Attention、Attention Residuals 与 MoE 专家路由机制，在长上下文编码场景中表现突出。

4. K3 API 定价： - 输入（缓存未命中）：20元/百万tokens - 输入（缓存命中）：2元/百万tokens - 输出：100元/百万tokens - 上下文窗口：1,048,576 tokens

5. Kimi K2.7 Code 模型：Kimi 迄今最智能的 Coding 模型，在长上下文中更可靠地遵循指令，支持文本、图片与视频输入，仅支持思考模式。定价为输入6.5元/百万tokens，输出27元/百万tokens。

价格体系对比

影响与意义

Kimi K2.5 的退役和 K3 的崛起，反映了国内大模型厂商迭代速度不断加快的趋势。从 K2.5 到 K3，不到一年时间完成一代旗舰的更替，这在传统软件行业是难以想象的。

K3 在 Code Arena 评测中登顶具有特殊意义——编程能力是大模型"实用性"的试金石。如果一个模型能在复杂的前端编程任务中超越国际大厂，说明其推理能力、指令遵循和长程规划能力都达到了相当高的水平。这也解释了为什么 K3 的定价（输出100元/百万tokens）显著高于国内其他厂商的旗舰模型——能力领先，定价也相应更高。

对于开发者来说，Kimi 的 Token Plan 订阅体系（Andante 39元/月起，Allegro 559元/月）提供了另一种成本选择。对于高频用户，订阅模式可能比按量计费更划算。

三、通义千问 Qwen3.8-Max：2.4T 参数旗舰，持续领跑开源榜单

事件名称

Qwen3.8-Max 发布后持续登顶 BenchLM 开源权重排行榜

发布方/来源

阿里巴巴通义千问，2026年8月3日发布

核心亮点

1. 2.4T 参数 MoE 架构：Qwen3.8-Max 采用480B级别的 MoE（混合专家）架构，总参数量约2.4T，AIME 评测得分 92.3，支持原生多模态智能体能力。

2. BenchLM 排行榜第一：8月22日，BenchLM 将 Qwen3.8-Max 列为开源权重模型排行榜首位，显示其在综合能力上已超越其他开源模型。

3. API 定价策略： - 国内价格：输入12元/百万tokens，输出36元/百万tokens - 国际价格：输入 $2.00，输出 $6.00 每百万tokens - 隐式缓存命中：仅1.5元/百万tokens - 价格对比：国际价格仅为 Opus5 的 40%（输入）和 24%（输出）

4. Token Plan 优惠活动： - 夜间时段使用新模型享5折 Credits 消耗 - 已购买个人版 Token Plan 的用户可获取1次7天额度重置权益

5. 多生态接入：Qwen3.8-Max 已在千问AI平台首发上线，同时通过阿里云百炼、API易等多个渠道提供服务，部分第三方平台价格比官网低17.5%。

价格对比（国际主流旗舰 vs Qwen3.8-Max）

影响与意义

Qwen3.8-Max 的表现再次证明了中国大模型在"性价比"维度的全球竞争力。以国际市场约1/3到1/5的价格，提供接近甚至在某些维度超越国际顶级模型的能力，这是中国AI厂商最核心的竞争优势。

通义千问背靠阿里生态，在云服务、企业服务、开发者社区等方面拥有独特优势。千问AI平台不仅接入自家的 Qwen 系列，还开放接入 GLM、DeepSeek 等其他厂商的模型，实际上扮演着"中国版 MaaS 聚合平台"的角色。这种平台化策略有助于形成生态飞轮——更多模型吸引更多开发者，更多开发者带来更多数据和反馈，反过来推动模型能力提升。

对于企业用户而言，Qwen3.8-Max 的定价策略极具吸引力。特别是在需要大量 token 消耗的场景（如文档处理、数据分析、代码生成），使用 Qwen 系列可以显著降低AI应用的成本门槛。

四、MiniMax-M3：极致性价比，512k 上下文永久五折

事件名称

MiniMax-M3 持续价格优势 + Token Plan 体系优化

发布方/来源

MiniMax（稀宇科技），2026年8月

核心亮点

1. 512k 输入永久五折：MiniMax-M3 对于512k以内输入的场景提供永久五折优惠： - 输入（≤512k）：4.20元/百万tokens（原价8.40元） - 输出（≤512k）：16.80元/百万tokens（原价33.60元） - 缓存读取（≤512k）：0.84元/百万tokens（原价1.68元）

2. 长上下文定价：超过512k输入的场景： - 输入（512k+）：8.40元/百万tokens - 输出（512k+）：33.60元/百万tokens - 缓存读取：1.68元/百万tokens

3. Token Plan 套餐优化： - 停售原有 Max-极速（199元）和 Ultra-极速（899元）档位 - 新 Max 档位降至119元/月，月费下调80元但权益不缩水 - Plus-极速档位：首月88.20元，连续包月98元 - 支持约100 TPS，适合高频编码、自动化任务与长上下文工作流

4. 高额度优势：MiniMax 的 Token Plan 在同类产品中额度最高，每周15,000次请求，每月约60,000次请求，适合重度用户。

价格对比（国内旗舰模型横向对比）

影响与意义

MiniMax-M3 的定价策略精准切中了"够用就好"的大众市场。对于大多数应用场景来说，512k 上下文已经足够（可以处理数百页文档），而 MiniMax 在这个区间提供了几乎是国内旗舰模型中最低的价格——输入仅4.2元/百万tokens，比 GLM-5.3 便宜近一半，比 Kimi K3 便宜约80%。

这种定价策略的背后是 MiniMax 对市场的精准判断：大模型市场不是只有"最强模型"一个赛道，还有大量对价格敏感、对性能要求适中的用户群体。对于这些用户来说，MiniMax-M3 提供了一个极具吸引力的选择——能力足够用，价格非常实惠。

Token Plan 体系的优化（降低档位价格、保持权益不变）则进一步增强了对个人开发者和中小企业的吸引力。在国内大模型市场竞争日益激烈的背景下，MiniMax 用"极致性价比"找到了自己的差异化定位。

趋势总结与展望

梳理本周国内大模型行业的动态，可以总结出以下几个核心趋势：

趋势一：性价比竞争进入"常态化"阶段。与去年底今年初的"价格战"不同，当前国内大模型的价格竞争已经从短期促销转向长期定价策略的优化。GLM-5.3 的"加量不加价"、MiniMax 的"永久五折"、Qwen 的"国际价格对标"——每家厂商都在根据自身定位形成稳定的价格体系。

趋势二：能力差距快速缩小，差异化竞争加剧。国内头部四家厂商的基础能力已经非常接近，都能处理1M级别的长上下文，都支持多模态，推理能力都达到了相当高的水平。在这种背景下，差异化变得越来越重要：Kimi 主打编程和长上下文，Qwen 依托阿里生态做平台，GLM 发力学术和开源社区，MiniMax 主打极致性价比。

趋势三：迭代速度持续加快。Kimi K2.5 服役不到一年即退役，GLM 从5.2到5.3只用了约两个月，Qwen 从3.7到3.8同样快速。模型迭代的周期正在从"年级别"缩短到"季度级别"，这对开发者选型和应用架构都提出了新的挑战——如何在快速变化的模型生态中保持应用的稳定性和最优成本。

趋势四：MaaS平台化趋势明显。千问AI平台接入GLM、DeepSeek等竞品模型，360智脑等平台也在聚合多家厂商的能力。国内大模型市场正在形成"模型厂商+MaaS平台+垂直应用"的三层结构，平台化的价值日益凸显。

展望未来，我们预计国内大模型市场将继续保持高速发展态势。下半年可能会有更多模型版本更新，价格体系可能进一步优化，而在 Agent（智能体）、多模态、端侧部署等方向上，国内厂商也有望带来更多惊喜。对于开发者和企业用户来说，现在是拥抱大模型技术的最好时机——能力越来越强，价格越来越低，选择也越来越丰富。

数据来源说明： - 智谱AI官方开放平台及价格公告 - 月之暗面 Kimi 官方文档及定价页面 - 阿里云千问AI平台模型定价页面 - MiniMax 开放平台文档中心及价格说明 - TokenPlan、DoIT、PChome 等行业媒体报道 - BenchLM、Code Arena 等公开评测排行榜