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LLM 中文理解能力实测：6 大模型横向对比

LLM评测中文能力模型对比大模型

“哪个大模型中文最好？“——这大概是国内开发者问得最多的问题之一。但这个问题本身就有点模糊：「中文好」是指能正确理解歧义句？能遵循复杂中文指令？能解析古文和诗词？还是能在多轮中文对话中保持上下文一致？

本文尝试把「中文能力」拆解成几个可测试的维度，选取 Claude 3.7 Sonnet、GPT-4o、Qwen3-72B、DeepSeek-V3、GLM-4 这几个主流模型，用结构化测试用例来评估各自的表现，给开发者提供一个相对客观的参考框架。

说明：以下测试为公开信息整理与场景测试，具体分数为定性判断，不代表任何官方基准测试结果。

一、测试维度设计

中文理解能力可以大致拆解为以下几个维度：

维度核心考察点代表性任务
语义歧义理解同音字、多义词消歧”我没有打老师的耳光”的语义分析
指令遵循格式、约束、复杂中文指令按模板生成结构化内容
推理与逻辑基于中文文本的推理阅读理解题、判断题
古文/诗词理解文言文解析、诗词鉴赏翻译、赏析、典故解释
多轮上下文跨轮次引用与一致性多步骤任务对话
创意写作中文风格与表达自然度新闻稿、散文、对话脚本

二、语义歧义理解测试

测试 1：典型歧义句

测试问题：“请分析’我没有打老师的耳光’这个句子有哪些可能的语义，并说明歧义来源。”

各模型表现：

  • Claude 3.7：正确识别出 3 种主要语义（没人打、不是我打、打的不是耳光等），并清楚解释了宾语范围歧义和施事歧义的语言学成因。
  • GPT-4o：同样能识别多种语义，解析深度与 Claude 相近，语言表达略更口语化。
  • Qwen3-72B：识别了主要歧义，但分析的语言学框架相对简单，少了学术角度的梳理。
  • DeepSeek-V3：基本准确，但有时倾向于给出一个「最可能的」解读而非穷举歧义。
  • GLM-4：在直接对话中表现尚可，但细节分析的深度稍弱。

测试 2：语境消歧

给出句子：“他一个人吃了一头牛。“——在不同语境下（真实新闻、成语故事、夸张表达）的含义分析。

所有被测模型都能正确在「字面义 / 夸张 / 成语」之间消歧，这类题对顶级模型来说差异不大。真正拉开差距的是下面的古文测试。

三、古文与诗词理解测试

这个维度的差异最为明显，也是国内开发者最容易忽视的评估点。

测试 1：文言文理解

测试文本（《出师表》节选）：

先帝创业未半而中道崩殂，今天下三分，益州疲弊，此诚危急存亡之秋也。

问题：“请解释’中道崩殂’和’存亡之秋’，并分析诸葛亮在这段话里表达的政治判断。”

各模型表现对比：

维度Claude 3.7GPT-4oQwen3DeepSeek-V3GLM-4
字词解释准确性★★★★★★★★★☆★★★★★★★★★☆★★★★☆
政治背景理解★★★★★★★★★★★★★★★★★★★☆★★★★☆
情感与修辞分析★★★★★★★★★☆★★★★☆★★★☆☆★★★☆☆

古文理解方面，Claude 和 Qwen3 表现最稳定，尤其在情感基调和修辞手法的分析上更有深度。这与两个模型的预训练数据构成有关，推测都包含了大量的文史哲语料。

测试 2：诗词鉴赏

问题：“请赏析杜甫《春望》，重点分析诗歌的空间结构和情感递进。”

  • Claude 3.7：对「国破山河在，城春草木深」的空间层次分析（宏观-微观、自然-人文的对比）尤其细腻，能引出「以乐景写哀情」的反衬手法。
  • Qwen3-72B：体现出明显的「国内语文教育」语境，答案结构规范，知识点完备，但创见性稍弱。
  • GPT-4o：理解准确，偶尔会用英文文学批评的框架来套中国古典诗学，有时产生术语不匹配的问题。
  • DeepSeek-V3 / GLM-4：基本正确，在「赏析深度」上略逊于前三者。

四、复杂中文指令遵循测试

这是决定「模型能不能用在生产环境」的核心能力。

测试 1：多约束条件指令

测试指令：

请写一篇关于人工智能的文章，要求：

  1. 标题必须包含”2026”和”机遇”两个词
  2. 正文分3段，每段开头是一个四字成语
  3. 总字数控制在200-250字之间
  4. 结尾引用一句名人名言
  5. 不得使用”颠覆”和”革命性”这两个词

结论：

  • Claude 3.7 在这类精确约束遵循上表现最好，极少遗漏条件，字数控制精准。
  • GPT-4o 偶尔会忘记某个约束（尤其是「禁止用词」条件）。
  • Qwen3 对中文四字成语的运用很自然，但字数控制有时偏差较大。
  • DeepSeek-V3 格式遵循尚可，但在「禁止词」这类负向约束上容易失误。

测试 2：角色扮演与语气一致性

要求模型持续扮演一个「民国时期的上海商人」回答商业问题，测试其能否在多轮对话中保持语气、用词和历史背景的一致性。

Claude 和 GPT-4o 在这类长上下文角色扮演中表现最稳，不容易「出戏」。DeepSeek 和 Qwen 偶尔会切换到现代词汇。

五、推理与阅读理解测试

中文逻辑推理

测试题：

小明比小华高，小华比小李高，小李比小张高。 问：如果小张参加跳高比赛能跳1.4米，而小明只有在能跳超过1.5米时才会参赛， 那么可以确定小明会参赛吗？请说明理由。

所有被测模型都能正确识别「信息不足，无法确定」，这类简单逻辑题已无法区分模型能力。

更有鉴别度的是多步骤中文数学文字题，在这类任务中，Qwen3 和 DeepSeek-V3 的表现明显优于以英文为主的模型，这与它们在中文数学预训练数据上的投入有直接关系。

六、创意写作中文流畅度

在「写一篇中文新闻稿」「写一段产品介绍文案」等任务上，各模型的中文表达流畅度普遍较高，主要差距在于：

  • 俚语和网络用语的自然运用：Qwen3 明显占优，生成的文案更接近中文互联网语境
  • 书面文章的文学性：Claude 生成的长文可读性强，段落节奏控制较好
  • 营销文案的说服力：GPT-4o 生成的文案结构感强，CTA 措辞相对有力

七、综合横向对比

维度Claude 3.7GPT-4oQwen3-72BDeepSeek-V3GLM-4
语义歧义理解★★★★★★★★★☆★★★★☆★★★★☆★★★☆☆
古文诗词理解★★★★★★★★★☆★★★★★★★★☆☆★★★☆☆
指令遵循精确性★★★★★★★★★☆★★★☆☆★★★★☆★★★☆☆
推理与数学★★★★☆★★★★☆★★★★★★★★★★★★★☆☆
创意写作自然度★★★★☆★★★★☆★★★★★★★★★☆★★★★☆
多轮上下文★★★★★★★★★★★★★★☆★★★★☆★★★☆☆

八、实际选型建议

选 Claude 3.7/Sonnet 的情况：

  • 产品需要高质量的中文长文写作（报告、文章、分析）
  • 要求严格遵循复杂中文指令的场景
  • 需要解析古文、文史类专业内容

选 Qwen3 的情况：

  • 面向中文互联网用户的产品，需要接地气的表达
  • 数学、推理类中文教育产品
  • 预算敏感且不需要境外 API 的场景

选 DeepSeek-V3 的情况：

  • 代码生成是主要需求，且有中文注释、技术文档需求
  • 价格敏感，追求最高性价比的推理任务

选 GPT-4o 的情况：

  • 多语言混合场景（中英日混排）
  • 需要与 OpenAI 生态深度集成

关于 Qwen 和 Claude 在实际开发任务中的对比，可以参考Qwen 与 Claude 开发者实战对比和Qwen3 vs Claude 各类任务横向测评。

九、结语

LLM 的中文能力不是一个单一指标，而是多个维度的综合表现。顶级模型（Claude、GPT-4o、Qwen3）在「日常中文理解」上的差异已经很小，真正拉开距离的是边缘场景：极端语义歧义、古汉语文本、超复杂指令约束、以及需要长上下文一致性的多轮对话。

选型时建议：针对自己的具体业务场景设计 5–10 个典型测试用例，跑完再做决定，比任何基准测试都更有参考价值。

十、相关阅读

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