2025年国内数学AI大模型API排名：混元大模型、DeepSeek、通义千问

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一、2025年国内数学大模型排名

1. 九章大模型-MathGPT

• 数学专项能力：专注数学领域的垂直优化，支持定理证明、竞赛题解析等高阶任务，在数学推理准确率与逻辑严谨性上表现突出。
• 应用场景：覆盖K12至研究生阶段的数学教育，提供习题生成、知识点拆解服务，与科研机构合作推动算法优化。
• 劣势：多模态支持较弱，文本交互以外的场景（如图像公式识别）需依赖第三方工具。

2. 百度文心一言4.0

• 综合性能：数理科学评测得分领先，情感分析与逻辑推理准确率达92%，适合结合数学的跨领域应用（如商业数据分析）。
• 技术亮点：集成百度知识图谱，支持中文语义深度解析，在应用题建模与解题步骤生成中表现稳定。
• 局限性：侧重通用场景，数学专项优化不如MathGPT深入。

3. 科大讯飞星火V3.5

• 多模态能力：支持语音输入与实时解题反馈，在教育场景中实现“语音-公式-解题”全链路交互。
• 行业适配：在教育领域提供智能导诊与个性化学习方案，通过医疗数据安全认证，扩展至科研辅助场景。
• 数学短板：复杂数学推理（如高阶微积分）的响应速度与准确性需提升。

4. Kimi（月之暗面）

• 长文本处理：支持百万级Token上下文，擅长解析数学教材、论文等长文档，逻辑连贯性优化显著。
• 性价比：免费使用额度充足，适合高频学术检索需求，但数学专项能力未达第一梯队。

5. DeepSeek（深度求索）

• 评测表现：考研数学三测试得分103.5分，编程与数学结合能力突出，适合工程数学问题。
• 特点：支持代码生成与数学公式推导联动，在工具使用场景中表现优异。

6. 豆包大模型（字节跳动）

• 成本优势：基于稀疏MoE架构，训练成本降低70%，适合轻量化数学任务（如基础题批改）。
• 适用性：集成抖音生态，侧重娱乐化交互，数学能力仅满足基础需求。

二、2025年国内数学大模型评测

幂简集成倾力打造了一份全面的对比表格，深度剖析了国内主流AI大模型的关键性能指标、API产品特性以及价格等核心要素。本文将聚焦于API产品表格和API接口效果两大维度展开深入分析，为您呈现直观的对比视角。如果想全面了解各个AI大模型指标数据，点击查阅完整报表，以获取更全面、更深入的洞察！

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效果评测

幂简提供一个测试众多AI大模型API的平台，在这个试用页面用户可以选择不同的AI大模型在相同提示词下去验证各个模型的生成效果。下面我们将选取DeepSeek R1、hunyuan t1 latest、 通义千问2.5-Math-72B这三个模型，在幂简的试用平台中验证一下各个模型的数学解题能力。

提示词

鸡兔同笼共35个头，94只脚，问鸡和兔分别有多少只？

DeepSeek R1

验证上图效果请点击AI数学模型API试用

腾讯混元 hunyuan t1 latest

验证上图效果请点击AI数学模型API试用

通义千问2.5-Math-72B

验证上图效果请点击AI数学模型API试用

评测维度总结

a. DeepSeek R1

• 正确计算了鸡和兔的数量（鸡 23 只，兔 12 只），并提供了详细的推导过程，包括方程设置和逐步求解。
• 能力表现：较强，逻辑清晰，计算准确。

b. hunyuan t1 latest

• 正确计算了鸡和兔的数量（鸡 23 只，兔 12 只），并给出了方程推导过程。
• 能力表现：较强，计算准确，推导过程清晰。

c. 通义千问2.5-Math-72B

• 正确计算了鸡和兔的数量（鸡 23 只，兔 12 只），提供了详细的方程和逐步推导过程。
• 能力表现：最强，推导过程最为全面，包含了多个解法和验证步骤。

总结

三个模型均能正确解决该问题，显示出较强的数学推理能力。通义千问2.5-Math-72B 因其更详细的推导和验证过程表现最佳，DeepSeek R1 和 hunyuan t1 latest 也表现出色，但推导细节略少。

基础参数维度对比

我们选取国内数学大模型中的DeepSeek R1、通义千问-Max、hunyuan-turbos-latest三个大模型在基础参数维度进行对比。

基础参数数据对比

如果想了解更详细报告，点此查看完整报告。

能力总结

• DeepSeek R1

• 优点：开源，训练数据量适中（710亿Tokens），上下文长度较长（64K），价格较低，适合需要开源模型的开发者。

• 缺点：不支持视觉输入和联网功能，功能较为单一。

• 通义千问-Max

• 优点：训练数据量最大（120万亿Tokens），支持视觉输入和联网，上下文语料管理优秀，适合多模态和复杂任务。

• 缺点：上下文长度较短（32K），价格较高。

• hunyuan-turbos-latest

• 优点：上下文长度长（64K），支持视觉输入，价格适中，注重数据隐私，适合内部数据驱动的场景。

• 缺点：不支持联网，训练数据量未明确，功能相对受限。

综合对比

• 训练数据量：通义千问-Max > DeepSeek R1 > hunyuan-turbos-latest（数据未明确）。
• 上下文长度：DeepSeek R1 和 hunyuan-turbos-latest（64K）> 通义千问-Max（32K）。
• 功能支持：通义千问-Max 支持视觉输入和联网，功能最全面；DeepSeek R1 最基础；hunyuan-turbos-latest 介于两者之间。
• 价格：DeepSeek R1 最便宜，通义千问-Max 最贵，hunyuan-turbos-latest 性价比较高。

根据需求选择：

• 需要开源和低成本：DeepSeek R1。
• 需要多模态和联网：通义千问-Max。
• 需要隐私保护和性价比：hunyuan-turbos-latest。

总结

上面我们重点讲了DeepSeek R1、通义千问-Max、hunyuan-turbos-latest3个模型的数学解题效果，以及对这三个模型的基础参数进行了对比。

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