2026 原生多模态大模型盘点：GPT-5、豆包 5.0 谁更好用？

进入 2026 年，“原生多模态”已不再是新鲜词汇，而是衡量顶尖大模型的硬标准。所谓的“原生”，是指模型在预训练阶段就将文本、图像、音频、视频等信号统一建模，实现了端到端的理解与生成，彻底告别了早期的“拼接”方案。最新原生多模态大模型详细盘点如下：

一、 国外领先梯队：全向交互与深层推理

1. OpenAI GPT-5（全模态旗舰）

• 发布：2025.8.7 主版；2026.2 全模态能力升级
• 模态：原生全模态（文本+图像+视频+音频+3D+实时交互）
• 核心：

• 统一智能系统（快速响应+深度推理双轨），智能路由调度
• 输入272K token、输出128K token上下文；幻觉率大幅降低
• 全模态统一理解/生成，视频/3D/音频原生处理，医学影像/音视频分析强
• 长期记忆、跨会话上下文、多人格交互、工具/智能体能力完善

• 定位：闭源全能旗舰，C端+企业+专业场景，生态最成熟

2. Google Gemini 3.1 Pro

• 发布：2026.2.20
• 模态：原生全模态（文本+图像+视频+3D+音频+动态交互）
• 核心：1M token上下文；3D/动态视频/实时视觉全球领先；复杂推理天花板
• 定位：闭源旗舰，企业高端场景

3. Anthropic Claude 4.5（Opus / Sonnet）

• 发布：2026.1
• 模态：原生全模态（文本+图像+视频+长文档）
• 核心：Opus：200K+上下文、低幻觉、法律/医疗强；Sonnet：高性价比、企业合规
• 定位：闭源，主打安全与长文本，企业服务

4. Meta Llama 4（405B/70B/8B）

• 发布：2026.1.29
• 模态：原生多模态（文本+图像+视频+音频）
• 核心：开源（商用友好）；405B旗舰；多语言/视觉/代码强；端侧部署友好
• 定位：开源标杆，开发者/企业二次开发

5. XAI Grok 4

• 发布：2026.1
• 模态：文本+图像+视频+实时信息（非全模态）
• 核心：实时互联网接入；创意生成；低延迟、高并发
• 定位：闭源，主打实时性与内容创作

二、 国内顶尖梯队：全模态突破与高效应用

1. 阿里通义千问 Qwen 3.5（Plus / 397B-A17B）

• 发布：2026.2.16
• 模态：原生全模态（文本+图像+视频+3D+UI交互+代码）
• 核心：397B总参/17B激活；显存降60%；成本为Gemini 3.1 Pro 1/18；多语言/多模态领先
• 定位：国产旗舰，开源+闭源双路线，高性价比

2. 百度文心一言 ERNIE 5.0

• 发布：2026.1
• 模态：原生全模态（文本+图像+视频+音频+多模态生成）
• 核心：知识增强；中文理解/创作顶尖；长文本/长视频；企业部署成熟
• 定位：闭源，中文生态最强，政企/内容场景

3. 字节跳动 豆包5.0

• 发布：2026.1
• 模态：原生全模态（文本+图像+视频+音频+实时交互）
• 核心：多模态交互流畅；语音对话自然；智能体/工具调用领先；端侧优化、低延迟
• 定位：闭源，C端+企业，多模态交互标杆

4. 商汤日日新 SenseNova V6

• 发布：2026.2.9
• 模态：原生全模态（文本+图像+视频+3D）
• 核心：MoE架构；中长视频直接推理；64K多模态长思维链；数学/科学/长文档强
• 定位：闭源，视觉+多模态深度推理，企业级

5. 智谱清言 GLM-5

• 发布：2026.1
• 模态：原生多模态（文本+图像+视频+智能体）
• 核心：开源旗舰；智能体工程能力突出；长上下文/工具调用/复杂决策优秀
• 定位：开源，智能体/开发者生态

6. 深度求索 DeepSeek V4

• 发布：2026.1
• 模态：原生多模态（文本+图像+视频+代码）
• 核心：开源顶尖；数学/代码/科学计算极强；Mamba架构；长文本推理高效
• 定位：开源，科研/编程/数学场景

7. MiniMax M2.5

• 发布：2026.1
• 模态：原生多模态（文本+图像+视频+音频）
• 核心：复杂任务决策成熟；多模态生成/交互强；低延迟、高并发
• 定位：闭源，通用多模态

三、核心梯队速览

• 国外第一梯队：GPT-5（全能）、Gemini 3.1 Pro（视频/3D/推理）、Claude 4.5 Opus（安全/长文本）
• 国内第一梯队：Qwen 3.5、ERNIE 5.0、豆包5.0、SenseNova V6
• 开源首选：Llama 4、Qwen 3.5、GLM-5、DeepSeek V4

四、 2026 年的技术演进总结

目前的趋势非常明确：模型不再通过“语音转文字”等中间步骤来理解世界，而是直接通过原始信号感知情绪、画面律动和空间关系。这意味着 AI 正在从“能说会道的计算器”进化为“有感官的行动者”，能够直接在物理或数字世界中替人类完成任务。