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国产开源大模型价格屠夫来了：性能比肩GPT-4，成本只有五分之一

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国产开源GLM-5.2性能追平海外成本仅十分之一

编程能力追平Opus，价格只要五分之一，GLM-5.2凭什么

不吃饺子皮 2026-06-26

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33. Qwen 出了 3.7-Plus. 这次没卷纯文本跑分, 弄了多模态混合 Agent 底座核心改动就是把 GUI 和 CLI 的调度打通了. 以前视觉模型看屏幕, 代码模型敲终端, 现在它能一边写底层代码, 一边自己切到图形 UI 去做自动化点击测试. 看了眼跑分表——嗯, ScreenSpot 这种屏幕理解指标确实贴着第一梯队. 东西够硬, 但底下评论区全在问开源. 目前只挂了阿里云 API, 如果连 Qwen 都开始把底座锁在云端, 玩本地部署的极客得提前想 Plan B 了另外，请问 3.7 plus 定价比 3.6 更合理, 输入输出由 0.5 / 3 刀每百万 token 降为 0.4/ 1.6 刀每百万 token. #千问Qwen##Qwen37Plus##Agent##多模态# #大模型##阿里云#

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53. RAG场景缓存超90%命中率，阿里云帮开发者省了钱阿里云这次降价，让开发者终于不用再为重复计算多花钱了。隐式缓存技术在RAG、智能客服等典型场景中，缓存命中率能到60%以上，稳定业务甚至超90%。这意味着，开发者每100次请求里，有60-90次能直接复用之前的计算结果，实际用模成本直接下降70%

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58. 阿里云为何选DeepSeek-V4-Pro？大模型竞赛进入工程化维度阿里云选DeepSeek-V4-Pro当降价先锋，不是随便选的。这款模型有1M超长上下文，能轻松处理百万级Token的多轮对话，MoE架构还让推理成本更低。阿里云用它做降价载体，藏了三个小心思：第一，DeepSeek本身是开源力量

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