<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>大模型 on Mi&amp;Bee Blog</title><link>/tags/%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B/</link><description>Recent content in 大模型 on Mi&amp;Bee Blog</description><generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>zh-CN</language><managingEditor>蓝宝石的傻话</managingEditor><lastBuildDate>Mon, 23 Mar 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="/tags/%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B/rss.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>国产大模型资源与成本对比：GLM-5 / Kimi K2.5 / MiniMax M2.7</title><link>/posts/aihelper/domestic-llm-cost-comparison/</link><pubDate>Mon, 23 Mar 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>/posts/aihelper/domestic-llm-cost-comparison/</guid><description>&lt;h2 id="概览"&gt;概览&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;本文对比三款主流国产大模型的资源需求与使用成本，帮助开发者根据场景选择合适的方案。&lt;/p&gt;
&lt;table&gt;
 &lt;thead&gt;
 &lt;tr&gt;
 &lt;th&gt;模型&lt;/th&gt;
 &lt;th&gt;厂商&lt;/th&gt;
 &lt;th&gt;架构&lt;/th&gt;
 &lt;th&gt;最低可部署显存&lt;/th&gt;
 &lt;th&gt;API 是否可用&lt;/th&gt;
 &lt;/tr&gt;
 &lt;/thead&gt;
 &lt;tbody&gt;
 &lt;tr&gt;
 &lt;td&gt;GLM-5&lt;/td&gt;
 &lt;td&gt;智谱AI&lt;/td&gt;
 &lt;td&gt;Dense（多版本）&lt;/td&gt;
 &lt;td&gt;24GB（8B）&lt;/td&gt;
 &lt;td&gt;✅&lt;/td&gt;
 &lt;/tr&gt;
 &lt;tr&gt;
 &lt;td&gt;Kimi K2.5&lt;/td&gt;
 &lt;td&gt;月之暗面&lt;/td&gt;
 &lt;td&gt;MoE（未公开）&lt;/td&gt;
 &lt;td&gt;24GB（轻量版）&lt;/td&gt;
 &lt;td&gt;✅&lt;/td&gt;
 &lt;/tr&gt;
 &lt;tr&gt;
 &lt;td&gt;MiniMax M2.7&lt;/td&gt;
 &lt;td&gt;MiniMax&lt;/td&gt;
 &lt;td&gt;MoE 2300亿&lt;/td&gt;
 &lt;td&gt;暂未开源&lt;/td&gt;
 &lt;td&gt;✅&lt;/td&gt;
 &lt;/tr&gt;
 &lt;/tbody&gt;
&lt;/table&gt;
&lt;h2 id="glm-5智谱ai"&gt;GLM-5（智谱AI）&lt;/h2&gt;
&lt;h3 id="版本与硬件需求"&gt;版本与硬件需求&lt;/h3&gt;
&lt;p&gt;GLM-5 提供 4 个参数版本，是目前覆盖范围最广的国产大模型。&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>