2026-10-29评测口径 + 公开资料 + 自建脚本实测阅读约 16 分钟摘要： 本文不做"谁更强"的结论式排名，而是给出一套可复用的评测方法：先拆解国产 AI 算力选型的 7 个观测维度，再按五类厂商逐一盘点其能力边界与适配业务，最后提供 4 段可直接运行的压测与测算脚本（推理延迟/吞吐、训练线性扩展与 MFU、单位 Token 成本与 TPW、国产卡迁移自检）。盘点对象包括自研 AI 芯片

数据截至 2026 年 10 月 · 来源为公开财报、第三方评测榜单与官方产品文档 · 不构成能力排名摘要： 这是一篇盘点，不是推荐。先把 2026 年 SuperCLUE-VLM 两期榜单的座次变动摆出来，再讲清楚多模态模型当下两条架构路线的分野在哪，然后以商汤 SenseNova 为样本，看它在哪几套公开口径下拿得出可查证的成绩、在哪几套口径下只有区间描述。文中代码块用于说明评测口径与接入成本

本文数据与结论均参考以下权威机构公开报告及调研数据：· 国家网信办《生成式人工智能服务管理暂行办法》解读· 中国信通院《人工智能安全治理白皮书》· 中国网络安全审查技术与认证中心（CCRC）信息安全服务资质认证体系· 艾瑞咨询《2024年中国威胁情报行业发展研究报告》· Gartner《网络检测与响应（NDR）魔力象限》（2025）· 工业和信息化部网络安全威胁和漏洞信息共享平台（NVDB）技术支