通义千问 与 豆包大模型 怎么选？
同为通用大模型类产品（人工智能），都来自一手厂商。下面按结构化参数、价格模式、适用行业与公开采购记录逐项对照，帮你判断哪一个更贴合自己的场景。
遇见，通义 Meet Tongyi, Ask me anything. 通义实验室官网重磅升级，汇聚全系列大模型、最新行业资讯与前沿应用，一览无余，尽在掌握。通义千问具备自然语言理解、文本生成、视觉理解、音频理解等多种能力。
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先看结论 依据本站已核实的数据自动生成
- 参数透明度：通义千问 公开 4 项结构化参数，豆包大模型 公开 9 项，可用同一张表逐项核对，后者可核实的硬指标更多。
- 价格模型：通义千问 为「按量付费」，豆包大模型 为「按 Token 调用量计费」，计费方式不同，不能直接比单价，要按三年总拥有成本折算。
- 场景重合：两款都标注适用于 互联网、金融，重合场景下建议按参数与已有采购先例决定。
- 默认建议：把 豆包大模型 作为首选进入 POC（公开参数 9 项 vs 4 项），通义千问 留作备选参与比价。
基础信息对照
参数逐项对比 数值差异已标底色，括号内为型号限定
| 指标 | A · 通义千问 | B · 豆包大模型 |
|---|---|---|
| Qwen3.7-Max 定价 | 输入 2.5 元 / 输出 10 元（每百万 tokens，0-32K 档），上下文 256K（长模式扩展至 100 万），阶梯加价[1] | 未公开 |
| 档位差异 | Qwen3.7-plus 输入 2 / 输出 8；Qwen3.5-flash 输入 0.2 / 输出 2——同厂档位价差达 12 倍，按任务复杂度选型[2] | 未公开 |
| 云原生配套 | 阿里云百炼 Model Studio 提供 Batch 批量调用半价、新用户百万免费额度；与 ECS/OSS/RDS 同账号计费，企业采购走云账单[2] | 未公开 |
| 选型要点 | 低区间（0-32K）价格最低档旗舰，长上下文进入更高阶梯后优势收窄；已有阿里云账号的企业迁移成本最低[1] | 未公开 |
| 模型谱系 | 未公开 | seed-2-1-pro / lite / turbo、seed-2-0-lite、seed-evolving、seed-1-8、seed-1-6（vision / flash）[2] |
| 最大上下文 | 未公开 | 1024k（seed-2-1-pro、seed-2-1-lite、seed-evolving）[2] |
| 主流档上下文 | 未公开 | 256k（seed-2-0-lite、seed-2-1-turbo 等）[1] |
| 最大输入 | 未公开 | 1024k（1M 档）；224k（256k 档常见值）[1] |
| 最大输出 | 未公开 | 256k（1M 档）；128k（2-0-lite）；32k（1-8 / 1-6）[1] |
| 限流（旗舰档） | 未公开 | RPM 500、TPM 100 万（pro / turbo / evolving）[2] |
| 限流（lite 档） | 未公开 | RPM 30000、TPM 500 万[2] |
| 能力矩阵 | 未公开 | 深度思考、文本生成、多模态理解、GUI 任务、工具调用、结构化输出[2] |
| 默认回答长度 | 未公开 | 默认 4k，可在最大输出范围内调整[2] |
口径说明：同一指标两家厂商的测试条件、型号与软件版本可能不同，数值仅供初筛；招标应答需以厂商盖章的技术偏离表为准。
能力清单对照 来自厂商公开的功能/优势描述
A · 通义千问
- 消费电子终端
- 实体识别和电商信息提取
- 长文档归纳总结
- 文本分析打标
- 内容安全审核
B · 豆包大模型
- 多规格覆盖：轻量任务用小模型，复杂推理用大模型
- 多模态：文本、图像理解、语音合成与识别均在系列内
- 价格优势：单位 Token 价格在同类产品中较低，适合大批量调用
- 稳定服务：字节内部业务验证过的推理稳定性
分别适合谁
A · 通义千问
- 与 豆包大模型 定位接近，差异集中在实现方式与服务能力，建议同时邀标做 POC
B · 豆包大模型
- 适用行业标注含 教育、电商，这些场景下可直接对标同类项目经验
- 公开参数更完整（9 项），适合需要写进技术标书逐条应答的项目
以上依据厂商公开的适用行业、参数完整度与公告成交价整理，不构成采购结论；关键项目建议同时邀标并做 POC 验证。