OpenAI/ChatGPT、xAI/Grok、Anthropic/Claude、Google/Gemini、DeepSeek、Qwen/通义、MiniMax、Zhipu/z.ai、Moonshot/Kimi 这些平台大多为闭源云服务，核心推理架构不完全公开。我综合了官方博客、硬件合作公告、开源模型部署指南、云平台文档、行业报告（如AWS/GCP/OpenAI伙伴披露）进行推断对比。
重点维度：硬件、服务引擎、优化技术（批处理/缓存/MoE）、部署方式、自部署友好度、成本/规模特点。
| 平台 | 硬件基础 | 核心服务引擎/架构 | 关键优化技术 | 部署模式 | 自部署/开源支持 | 亮点 / 局限 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| OpenAI (chatgpt.com) | Azure主 + GCP补充 + Cerebras晶圆级（2026 750MW大单） + 海量NVIDIA | 自定义路由器 + Triton/TensorRT-like + vLLM等混合 | 实时模型路由（小模型快答 + o系列复杂）、连续批处理、量化、Cerebras大SRAM低延迟 | 云API + 托管端点（标准/Provisioned） | 部分开源（如gpt-oss）+ 多平台支持（vLLM/Ollama） | 最成熟全球规模；Cerebras新路线超低延迟；成本高、依赖多云 |
| xAI (grok.com) | Colossus超级集群（2026已555k+ NVIDIA H100/GB200/Blackwell，2GW+，目标1M GPU） | 自定义NVIDIA栈（推测vLLM-like + Spectrum-X网络） | 极致规模并行、快速扩容（122天建200k） | 自建集群 + grok.com API | 低（闭源为主） | 训练/推理同集群最大单体；速度扩张王者；推理细节最不公开 |
| Anthropic (claude.ai) | AWS主（Project Rainier 1M+ Trainium2芯片） + Google Vertex | Bedrock托管 + 自定义Claude端点 | Trainium优化、VPC隔离、长上下文安全 | Bedrock API + 专用集群 | 中（Bedrock导出有限） | 企业安全最强；Trainium性价比高；依赖AWS/Vertex |
| Google (gemini.google.com) | 自研TPU（v5e/v6/Ironwood 7代推理专用） + Vertex Hypercomputer | JetStream + vLLM-TPU + 自定义 | TPU原生融合、FlashAttention变体、超低成本推理 | Vertex AI端点 + Gemini集成 | 高（Model Garden一键 + vLLM TPU） | 全栈最优（硅+软件）；TPU成本最低；生态锁入GCP |
| DeepSeek (deepseek.com) | NVIDIA/AMD + 国内芯片支持 | vLLM/LMDeploy/SGLang原生强支持 + MoE稀疏 | Sparse Attention、Wide-EP专家并行、FP8/BF16 | API + 完全自托管 | ★★★★★（Day-0 vLLM支持） | MoE效率之王；开源部署最友好；平台API也极快 |
| Qwen.ai (Alibaba) | 阿里云PAI + NVIDIA/自有 | PAI-EAS（vLLM/TensorRT-LLM一键模板） + MoE | Elastic伸缩、Higress网关、混合推理 | Model Studio一键 + API | ★★★★（开源 + 私有VPC） | 企业云最丝滑；Qwen3 MoE成本低；阿里生态绑定 |
| MiniMax.io | NVIDIA/自建 + 云 | vLLM/SGLang + 自研Lightning Attention + MoE | 1M+上下文混合注意力、Agent优化 | API + HuggingFace自托管指南 | ★★★★（详尽vLLM/SGLang指南） | Agentic/超长上下文专精；开源模型部署成熟 |
| z.ai (Zhipu GLM) | 华为Ascend等国产芯片全链路 + NVIDIA | vLLM/SGLang + slime RL框架 + MoE（DeepSeek式稀疏） | DSA稀疏注意力、国产芯片零NVIDIA依赖 | z.ai API + MIT开源权重 | ★★★★★（GLM-5全开源 + 国产芯片） | 国产硬件最彻底；成本极低；Agent工程强 |
| kimi.com (Moonshot) | NVIDIA/AMD + NIM优化 | vLLM/SGLang/KTransformers + MoE | Agent Swarm（百子代理）、多模态、1T→32B激活 | API + 自托管（H200实测） | ★★★★（NVIDIA NIM + 开源权重） | 多模态+Agent最强；K2.5 1T MoE效率高 |
数据来源：2026官方伙伴公告（Cerebras/OpenAI、Rainier/AWS、Colossus/xAI、Vertex/Google）、各模型HuggingFace部署指南、PAI/Bedrock文档、行业分析。
1. 西方巨头（OpenAI/xAI/Anthropic/Google）
- 硬件趋势：从纯NVIDIA → 定制硅（Cerebras/Trainium/TPU）。xAI最激进（单集群最大），Google最垂直（TPU全栈）。
- 服务方式：几乎全托管API + 企业Provisioned。推理核心仍是“Paged/Continuous Batching + Prefix Caching + Router”，但各自封装。
- 共同点：高并发全球CDN + 安全合规优先；成本压力大（OpenAI 2025亏损主因推理）。
2. 中国前沿实验室（DeepSeek/Qwen/MiniMax/z.ai/Kimi）
- 共同杀手锏：MoE + 稀疏/混合注意力（仅激活10-30%参数） + vLLM/SGLang全支持 → 自部署门槛极低、成本仅西方1/5-1/10。
- 硬件分化：DeepSeek/Qwen/MiniMax/Kimi仍重NVIDIA；z.ai最硬核（GLM-5全Ascend训练+部署，彻底绕开出口限制）。
- 平台特点：全部提供一键API + 开源权重 + 企业私有部署（阿里PAI、z.ai、MiniMax平台）。Agent/Multi-modal/长上下文是主战场。
3. 2026核心演进
- 自部署友好度排名（如果你想自己跑）：DeepSeek ≈ z.ai > Kimi ≈ MiniMax > Qwen > Google（Model Garden） >> 西方闭源。
- 生产高并发首选：OpenAI/Google（全球规模）、Qwen/z.ai（成本+国产）。
- 极致性能/低延迟：Google TPU、OpenAI Cerebras、xAI Colossus。
- 隐私/合规/成本：全部中国平台 + Anthropic Bedrock（VPC）。
很多细节仍黑盒（如OpenAI具体KV缓存实现、xAI推理引擎），但以上已覆盖2026可公开的最核心架构差异。