近期大模型圈热度拉满！9 月 24 日，阿里推出 Qwen3-Max，性能号称超越 GPT-5-Chat；此前引发关注的 DeepSeek-V3.1-Terminus，也凭借落地场景优化持续圈粉。现在，新老用户在七牛云小程序即可一站式体验两大热门模型，新用户更能免费领取 300 万全系列模型抵扣 Tokens，零成本体验国产顶尖模型性能！

　　Qwen3-Max：“大” 到超越 GPT-5 的性能王者

　　阿里 Qwen3-Max 以 “万亿参数 + 极致性能” 重新定义大模型标杆，核心亮点集中在 “规模、效率、能力” 三大维度：

　　在规模与性能上，总参数突破 1T，预训练使用 36T tokens，数据量相比上一代增加 80%，奠定了强大性能基础。通过 MoE 结构与 PAI-FlashMoE 策略，训练效率大幅提升，长序列任务吞吐提升 3 倍，同时硬件故障损失显著降低，实现“更大、更快、更稳”。

　　在能力层面，Qwen3-Max-Instruct 预览版已在 LMArena 文本排行稳居全球前三，超越 GPT-5-Chat；正式版更在 SWE-Bench Verified 基准中拿下 69.6 分，在 Tau2-Bench 工具调用能力评估中以 74.8 分超越 Claude Opus 4 与 DeepSeek-V3.1。另有 Qwen3-Max-Thinking（Heavy）在 AIME 25、HMMT 等高难度推理任务中实现 100% 准确率，国内首次达到该水平。

　　DeepSeek-V3.1-Terminus：落地场景的 “实用专家”

　　如果说 Qwen3-Max 展示了国内大模型在规模和性能上的极限突破，那么 DeepSeek-Terminus 则更像是贴近开发者需求的实用专家。它通过聚焦 “实际场景适配”，通过两大核心升级解决开发者痛点，官方测评与网友实测均证实其能力提升：

　　语言一致性优化：告别“混乱输出”，文本可用性大幅提升。V3.1-Terminus 通过底层生成逻辑优化，将中英文混杂率降低 90%，异常字符出现频率压至 0.1% 以下。无论是撰写中文产品需求文档，还是生成多语言用户指南，输出都更规整、更贴合实际。

　　Agent 能力双突破：对于开发者高频使用的 Code Agent 与 Search Agent，V3.1-Terminus 实现了“正确率+速度”双提升。

　　Code Agent 更懂开发：支持 Python、Java、Go 等 12 种主流编程语言，复杂算法脚本生成正确率从 V3.1 版本的 72% 跃升至 85%。

　　Search Agent 更准更快：面对“多轮复杂提问”，关键信息抓取准确率提升 20%，平均响应速度从 1.2 秒/轮缩短至 0.9 秒/轮，无需长时间等待检索结果。

　　更直观的对比见下表：

　　换句话说，Terminus 更适合直接用在 App / Web / API 场景，尤其涉及工具调用和复杂任务时，表现更稳。