2026年，全球人工智能产业进入了一个前所未有的格局重构期。从2023年初ChatGPT引爆全球AI热潮至今，短短三年间，技术的迭代速度、资本的投入力度、以及政策的响应速度都远超所有人的预期。站在2026年5月的节点上回望，全球AI格局已经发生了深刻的变化。
根据斯坦福大学HAI研究院2026年度AI指数报告，中美两国在基础模型能力上的综合差距已从2023年的17.5%缩小到2026年的0.3%。这一变化背后的驱动力包括：
2026年的全球AI市场已形成清晰的"三极鼎立"格局：
以OpenAI的GPT-5.4、Anthropic的Claude Opus 4.6/Sonnet 4.6、Google DeepMind的Gemini 3.1 Pro为代表。这一阵营拥有最雄厚的资本储备、最顶尖的研究人才和最完善的商业服务体系。其核心优势在于极致的模型能力和完善的生态体系，但价格高昂，且受限于出口管制和地缘政治因素。
以DeepSeek V3/V4、通义千问Qwen3系列、豆包大模型（字节跳动）为代表。这一阵营的核心优势在于极高的性价比——价格通常仅为美国闭源模型的1/20至1/50。中国的开源策略使得全球开发者可以自由使用、修改和部署这些模型，从而形成了强大的社区生态。
在各细分领域深耕的专用模型，如医疗领域的Med-PaLM、法律领域的特定模型、金融风控模型等。这些模型虽然在通用能力上不及前两极，但在特定垂直领域具备不可替代的专业优势。
根据中国信息通信研究院和赛迪研究院联合发布的《2026中国人工智能产业发展报告》，2026年中国人工智能核心产业规模预计突破人民币1.2万亿元（约合1650亿美元），同比增长约35%。这一数字在2023年时仅为5000亿元人民币左右，三年间翻了一倍以上。
从细分领域来看：
在知名数据平台SimilarWeb与a16z联合发布的2026年第一季度全球AI应用百强榜（按访问量排名）中：
中国AI产品在全球百强榜中的数量从2024年的12个增长到2026年的23个。虽然单个产品的全球影响力仍不及ChatGPT（MAU约9亿），但中国AI产品在亚洲市场和中文用户群体中占据了主导地位。
2026年的AI模型市场可谓百花齐放。本章将从技术能力、价格、使用体验、中文支持等维度，对四大主流模型进行系统性对比分析。
OpenAI的GPT系列始终是全球AI领域的标杆产品。截至2026年5月，GPT-5.4是其最新旗舰模型。
优势：
劣势：
Anthropic的Claude系列在2025-2026年间取得了长足的进步，尤其在编程和AI Agent领域确立了领先地位。
优势：
劣势：
对于中国开发者而言，Claude Code通过API中转方案依然可以正常使用。建议配合DeepSeek进行组合：Claude Code负责复杂编程任务，DeepSeek负责大规模代码审查和文档生成，可有效降低成本。
Google DeepMind的Gemini系列在2026年完成了重大升级。Gemini 3.1 Pro不仅在多模态能力上继续保持领先，在推理能力上也有了质的飞跃。
优势：
劣势：
DeepSeek（深度求索）是2024-2026年间全球AI市场最大的"黑马"。凭借极致性价比和开源战略，DeepSeek在短短两年内从一个中国创业公司成长为全球AI市场的重要参与者。
优势：
劣势：
| 对比维度 | GPT-5.4 | Claude Opus 4.6 | Gemini 3.1 Pro | DeepSeek V4 |
|---|---|---|---|---|
| 开发商 | OpenAI（美国） | Anthropic（美国） | Google DeepMind（美国） | 深度求索（中国） |
| 最新旗舰模型 | GPT-5.4 | Claude Opus 4.6 | Gemini 3.1 Pro / 3.1 Ultra | DeepSeek V4 / R1 |
| 上下文窗口 | 20万token | 20万token | 100万token | 8~12.8万token |
| 多模态支持 | 文本+图像+音频+视频 | 文本+图像 | 文本+图像+音频+视频+代码 | 文本+图像（基础） |
| SWE-bench评分 | ~65% | ~72.7% | ~58% | ~55% |
| 中文能力 | 良好 | 良好 | 中等 | 优秀 |
| Agent能力 | 强（Assistants API） | 最强（Claude Code） | 中等 | 中等 |
| 开源状态 | 闭源 | 闭源 | 闭源 | 开源（部分） |
| API定价（输入） | $15/百万token | $15/百万token（Opus） | $5/百万token | $0.27/百万token |
| API定价（输出） | $60/百万token | $75/百万token（Opus） | $10/百万token | $1.10/百万token |
| 中国境内直连 | 受限 | 受限 | 受限 | 正常 |
| 月活用户（全球） | 约9亿 | 约1.5亿 | 约3亿 | 约1.8亿 |
以上数据基于2026年5月可获取的公开信息整理。各模型的能力在持续迭代中，具体指标可能随版本更新而变化。SWE-bench等基准测试的评分方法也在不断演进，不同评测方可能得出不同结果。建议读者关注官方渠道获取最新数据。
理论上的模型能力是一回事，中国用户在实际使用中的选择模式则呈现出更加多元和务实的特征。根据2026年第一季度对3000名中国AI用户的调研数据（样本来源：知乎、V2EX、即刻、小红书等社交平台的AI讨论群体），我们梳理出了以下典型选择模式。
推荐给普通用户（月活3.15亿）
对于不涉及专业编程或学术研究的日常使用场景，豆包是中国普通用户的首选。原因如下：
当需要处理复杂的推理任务（如数学证明、逻辑分析、学术论文审阅）时，中国的高端用户倾向于选择Gemini或Claude。
"在三个月前做量化策略回测分析时，我把500页的研究报告一次性丢进Gemini 3.1 Pro让它做摘要和分析，这种体验是其他模型无法提供的。" —— 某量化基金研究员，V2EX用户
这是2026年中国开发者社区中最流行的AI编程组合方案：
假设一个开发者每天需要生成约10万token的输出：
对于需要大规模调用API的商业场景（如客服系统、内容生成平台、数据分析流水线），DeepSeek的性价比优势是决定性的。
DeepSeek的服务稳定性问题在商业场景下需要重点关注。建议关键业务配置备用模型（如通义千问或豆包的商业版API），以避免因DeepSeek服务中断造成的业务损失。
在中文本创作、公文写作、商务文案、学术论文润色等场景中，国产模型提供了更好的中文语境理解和符合中文表达习惯的输出。
| 用户群体 | 首选模型 | 辅助模型 | 月均AI支出 | 选择理由 |
|---|---|---|---|---|
| 程序员 | Claude Opus/Sonnet 4.6 | DeepSeek V4 | ¥200~800 | 编程能力强，Agent生态完善 |
| 企业主/管理者 | DeepSeek V4 / 通义千问 | GPT-5.4 | ¥1000~50000 | 性价比高，中文商务能力强 |
| 学生 | 豆包 / DeepSeek | Kimi | ¥0~50 | 免费或低价，足够的日常能力 |
| 内容创作者 | 通义千问 / 豆包 | Gemini 3.1 Pro | ¥100~300 | 中文创作力强，多模态辅助 |
| 科研人员 | Gemini 3.1 Pro | Claude Opus 4.6 | ¥300~1000 | 超长上下文处理文献，深度推理 |
| 普通用户 | 豆包 | DeepSeek | ¥0~20 | 零门槛，免费，社交分享便捷 |
对于中国用户而言，"能不能用"往往比"好不好用"更为关键。海外AI模型在中国大陆的访问限制是中国用户必须面对的现实问题。
| 平台 | Web端 | App端 | API端 | 限制程度 |
|---|---|---|---|---|
| ChatGPT (OpenAI) | 受限 | 受限 | 受限（可申诉） | 高 |
| Claude (Anthropic) | 受限 | 受限 | 受限 | 高 |
| Gemini (Google) | 受限 | 受限 | 受限 | 极高 |
| DeepSeek | 正常 | 正常 | 正常 | 无 |
| 通义千问 | 正常 | 正常 | 正常 | 无 |
| 豆包 | 正常 | 正常 | 正常 | 无 |
| Kimi | 正常 | 正常 | 正常 | 无 |
| 文心一言 | 正常 | 正常 | 正常 | 无 |
中国用户最常用的方式是通过第三方API中转平台访问海外模型。这些平台在海外服务器部署API代理，中国用户通过国内网络即可调用。代表性平台包括：kk.myliang.cn（聚合API平台）、OpenRouter（全球最大AI模型聚合平台）、Pandora等。
优点：无需VPN，延迟较低，支持多模型切换
缺点：额外收费（通常加价20%~50%），数据经第三方可能存在隐私风险
通过配置VPN或代理工具访问海外AI服务的官网。这仍然是很多中国用户的选择，但面临以下挑战：
优点：可以直接使用官方服务，数据安全性较高
缺点：网络不稳定、需要持续付费、存在一定的合规风险（VPN使用的灰色地带）
市场上出现了大量聚合型AI桌面客户端和移动端App，一站式接入多个AI模型。代表产品包括Cursor（编程IDE+AI集成）、LobeChat、Chatbox等。
优点：统一界面操作多模型，支持本地数据存储
缺点：通常需要自行配置API密钥，对非技术用户不友好
2026年2月，Anthropic公开发布调查报告，指控DeepSeek通过大规模知识蒸馏（Knowledge Distillation）技术系统性地"盗用"了Claude模型的推理能力。Anthropic声称，他们在Claude模型的输出中检测到了大量与DeepSeek模型输出高度相似的响应模式，认为DeepSeek通过调用Claude API（通过第三方中转服务）生成了训练数据来微调自身模型。
这一事件在全球AI社区引发了激烈争论：
事件后续影响：
| 平台 | 中国数据本地化 | 备案状态 | 合规风险等级 | 企业用户推荐度 |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek | 是（国内服务器） | 已备案 | 低 | 高 |
| 通义千问 | 是（阿里云国内） | 已备案 | 低 | 极高 |
| 豆包 | 是（火山引擎国内） | 已备案 | 低 | 高 |
| ChatGPT | 否 | 未备案 | 高 | 低 |
| Claude | 否 | 未备案 | 高 | 低 |
| Gemini | 否 | 未备案 | 极高 | 极低 |
对于中国企业用户，如果涉及敏感数据或需要满足合规要求，强烈建议优先选择已在中国完成备案的大模型平台（DeepSeek、通义千问、豆包等）。对于必须使用海外模型的场景，建议通过合规的API中转服务，并避免传输敏感数据。
价格是影响中国用户AI选型的核心因素之一。本章对主流模型的定价体系进行详细对比，并提出基于使用场景的性价比优化策略。
| 模型 | 输入价格（$/百万token） | 输出价格（$/百万token） | 缓存命中价格 | 价格排名 |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 | $0.27 | $1.10 | $0.07 | 最低 |
| Gemini 3.1 Pro | $5.00 | $10.00 | $1.25 | 低 |
| GPT-4o（中端） | $5.00 | $15.00 | $2.50 | 中 |
| Claude Sonnet 4.6 | $3.00 | $15.00 | $0.30 | 中 |
| GPT-5.4 | $15.00 | $60.00 | $7.50 | 高 |
| Gemini 3.1 Ultra | $10.00 | $40.00 | $5.00 | 高 |
| Claude Opus 4.6 | $15.00 | $75.00 | $3.00 | 最高 |
以下是对不同使用规模下的月成本估算。假设平均每天产生5万token的输入和1万token的输出。
| 使用场景 | DeepSeek V4 | Gemini 3.1 Pro | GPT-5.4 | Claude Opus 4.6 |
|---|---|---|---|---|
| 个人轻度使用（月入/出各0.3M token） | $0.41 | $4.50 | $22.50 | $27.00 |
| 个人重度使用（月入/出各3M token） | $4.11 | $45.00 | $225.00 | $270.00 |
| 小团队（月入/出各30M token） | $41.10 | $450.00 | $2,250.00 | $2,700.00 |
| 中型企业（月入/出各300M token） | $411.00 | $4,500.00 | $22,500.00 | $27,000.00 |
| 大型商业部署（月入/出各1B token） | $1,370.00 | $15,000.00 | $75,000.00 | $90,000.00 |
| 性价比维度 | 最高 | 较高 | 中等 | 较低 |
|---|---|---|---|---|
| 日常Chat | DeepSeek / 豆包 / 通义千问 | Gemini 3.1 Pro | GPT-4o | Claude Opus 4.6 |
| 编程辅助 | Claude Sonnet 4.6 | DeepSeek V4 | GPT-4o / Gemini Pro | Claude Opus 4.6 |
| 长文档处理 | Gemini 3.1 Pro | Kimi / 通义千问 | GPT-5.4 | DeepSeek V4 |
| 大规模部署 | DeepSeek V4 | 通义千问 / 豆包 | Gemini 3.1 Pro | Claude / GPT |
| 中文创作 | 通义千问 / DeepSeek | 豆包 / Kimi | Claude Sonnet | GPT / Gemini |
1. 分层使用策略：简单任务用低价模型（DeepSeek/通义千问），复杂任务用高价模型（Claude/GPT）
2. 利用缓存价格：对于重复性高的场景，利用模型的缓存机制（Prompt Caching）可节省50%~90%的输入成本
3. Batch API：批量处理任务时使用Batch API，可享受50%的价格折扣
4. 聚合平台优惠：部分API聚合平台（如OpenRouter）提供充值优惠和按量计费折扣
AI技术的快速发展伴随着监管框架的不断完善。中国市场对AI的监管已经从"鼓励创新、适度监管"的阶段进入"全方位规范"的新阶段。
2025年，中国正式颁布了《中华人民共和国人工智能法》（以下简称《AI法》），这是全球首部综合性的人工智能法律框架之一（与欧盟《AI法案》并列）。
核心要点包括：
中国国家市场监督管理总局（SAMR）在2025-2026年间处理了多起与AI相关的反不正当竞争案件：
根据《生成式人工智能服务管理暂行办法》（2024年修订版），在中国境内提供生成式AI服务的企业需要满足以下要求：
| 要求类别 | 具体要求 | 适用范围 |
|---|---|---|
| 算法备案 | 向网信办提交算法原理、训练数据、应用场景等信息 | 所有生成式AI服务 |
| 安全评估 | 通过国家认可的安全评估机构审查 | 具有舆论属性或社会动员能力的服务 |
| 内容审核机制 | 建立完善的内容审核制度，确保输出内容合规 | 所有生成式AI服务 |
| 数据保护 | 遵守数据本地化和个人信息保护要求 | 所有生成式AI服务 |
| 未成年人保护 | 提供未成年人模式，限制使用时长和内容 | 面向未成年人的服务 |
根据《数据出境安全评估办法》（2024年修订版），向境外提供重要数据和个人信息的企业需要进行数据出境安全评估。这意味着中国企业使用海外AI模型时，如果涉及向模型传输客户数据或业务数据，可能面临数据出境合规问题。这是中国企业在选择海外AI模型时必须考虑的法律风险。
2024-2026年间，中国AI政策经历了一个明显的转向：从"开放合作、拥抱全球"转变为"战略自主、国产优先"。
这一转变体现在：
对中国AI用户而言，"战略自主"意味着：一方面，国产AI模型和平台将获得更多的政策支持和资源倾斜，体验会越来越好；另一方面，海外AI模型的使用门槛和法律风险可能会进一步增加。建议中国用户在规划AI使用策略时，将"国产替代"作为一个长期趋势来考虑。
基于上述分析，本章对各模型在中国市场的未来发展前景进行系统性评估。
核心优势：
主要挑战：
通义千问：阿里云通过"模型+云+应用"的三位一体战略，构建了中国最大的AI商业生态。通义千问深度集成在钉钉、淘宝、阿里云等产品中，企业级用户基础稳固。Qwen3系列在开源社区的表现同样出色。
豆包：字节跳动的豆包凭借强大的产品运营能力和社交传播效应（抖音生态联动），在C端市场取得了巨大成功。月活3.15亿的数据说明了一切。豆包的策略是"让AI变得有趣"，娱乐化、社交化的产品定位在中国市场非常精准。
优势：
挑战：
可能的路径：Anthropic可能通过合作伙伴（如阿里云或腾讯云）在中国市场提供合规化的Claude服务，但截至目前尚无明确进展。短期内Claude在中国将维持"小众高端工具"的定位。
OpenAI在中国大陆面临与Anthropic类似的困境——无法合规运营，访问受限。但ChatGPT的品牌认知度是其他海外模型无法比拟的。许多中国用户将ChatGPT视为"AI"的代名词。不过，由于合规问题，GPT在中国市场的商业化前景有限。
Gemini面临着最严峻的"在中国不可用"问题——Google服务自2010年起就在中国大陆受到大面积限制。虽然Google通过一些间接渠道（如Android生态系统）维持着存在感，但Gemini要以合规方式进入中国市场的可能性极低。对于中国用户而言，Gemini更多是通过第三方聚合平台使用的一个"选项"，而非主力模型。
| 模型 | 技术能力（权重25%） | 可访问性（权重25%） | 成本（权重20%） | 生态（权重15%） | 合规（权重15%） | 综合得分 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 | 8/10 | 10/10 | 10/10 | 8/10 | 9/10 | 9.05/10 |
| 通义千问 Qwen3 | 8/10 | 10/10 | 9/10 | 9/10 | 9/10 | 9.00/10 |
| 豆包 | 7/10 | 10/10 | 9/10 | 9/10 | 9/10 | 8.70/10 |
| Claude Opus 4.6 | 9/10 | 4/10 | 3/10 | 7/10 | 3/10 | 5.30/10 |
| GPT-5.4 | 9/10 | 4/10 | 4/10 | 9/10 | 2/10 | 5.55/10 |
| Gemini 3.1 Pro | 9/10 | 3/10 | 7/10 | 7/10 | 1/10 | 5.45/10 |
综合得分 = 技术能力×25% + 可访问性×25% + 成本×20% + 生态×15% + 合规×15%。评分基于中国用户视角，因此"可访问性"和"合规"权重较高。对于中国用户而言，DeepSeek和通义千问的综合得分显著领先海外模型。
面对琳琅满目的AI模型选择，中国用户需要一套系统化的选型决策框架。本章提供实用的推荐方案和决策指南。
| 使用场景 | 首选方案 | 备选方案 | 预算方案 | 选型理由 |
|---|---|---|---|---|
| 日常问答/闲聊 | 豆包（免费） | DeepSeek Chat | 豆包 | 零门槛、免费、中文好 |
| 专业编程开发 | Claude Sonnet 4.6 | Claude Opus 4.6 | DeepSeek V4 | SWE-bench第一，Agent生态 |
| 学术论文/研究 | Gemini 3.1 Pro | Claude Opus 4.6 | Kimi + DeepSeek | 超长上下文，深度推理 |
| 中文内容创作 | 通义千问 Qwen3 | DeepSeek V4 | 豆包 | 中文理解力最强 |
| 企业客服系统 | DeepSeek V4 | 通义千问 | DeepSeek | 极致性价比，合规 |
| 数据分析/报表 | GPT-5.4 | Claude Sonnet 4.6 | DeepSeek V4 | 指令遵循能力强 |
| 多模态创作 | Gemini 3.1 Pro | GPT-5.4 | 通义千问（视觉版） | 原生多模态优势 |
| AI Agent开发 | Claude Code | GPT Assistants API | DeepSeek + 自定义Agent | Agent能力行业领先 |
核心原则：80%的日常任务用低价模型，20%的高难度任务用高价模型
核心原则：根据任务特性选择最合适的模型，不牺牲能力换取成本
2026年的AI使用趋势表明，"单一模型依赖"正在被"多模型组合"取代。以下是经过验证的最佳实践：
开发者组合：Cursor（集成Claude Code）+ DeepSeek API + GitHub Copilot
工作流：Claude Code负责主要编码任务，DeepSeek负责代码审查和测试生成，Copilot负责代码补全
创作者组合：通义千问（文案创作）+ Gemini（图像/视频分析）+ DeepSeek（大规模资料整理）
工作流：通义千问生成初稿，Gemini分析素材，DeepSeek批量处理
企业组合：DeepSeek（核心业务）+ 通义千问（办公协同）+ Claude（高难度研发）
工作流：日常业务调用DeepSeek，办公场景使用通义千问集成，研发难题使用Claude攻坚
对于需要访问多个模型的中国用户，以下聚合平台值得关注：
| 平台名称 | 支持模型数量 | 中国可用性 | 特点 |
|---|---|---|---|
| kk.myliang.cn | 50+ | 高（国内直接访问） | 聚合最全的AI模型，支持API中转，提供多模型切换、用量统计、计费管理等功能 |
| OpenRouter | 200+ | 中（需特殊网络） | 全球最大AI聚合平台，支持模型路由、A/B测试 |
| LobeChat | 自定义 | 高（开源部署） | 开源AI聊天客户端，可自托管，插件生态丰富 |
| Chatbox | 自定义 | 高（桌面客户端） | 跨平台桌面客户端，界面简洁，支持本地数据 |
从豆包开始就够了。完全免费，中文体验一流，功能丰富（AI绘画、AI配音等）。如果想尝试更多，可以补充DeepSeek Chat用于深度问题咨询。不需要VPN，不需要付费，在应用商店直接下载。
核心武器是Claude Code + DeepSeek V4的组合。Claude Code负责复杂的架构设计、算法实现和代码优化，DeepSeek负责测试生成、文档编写和低难度编码。建议通过API中转服务（如kk.myliang.cn）访问Claude，国内可直接使用DeepSeek。
优先考虑DeepSeek V4和通义千问的合规企业版。如果业务涉及大量文档处理，可引入Kimi；如果需要对编程能力有特定要求，可通过合规API中转接入Claude。强烈建议选择已在中国备案的模型来规避法律风险。
DeepSeek完全免费且能力足够应对大多数学习场景。写论文时可辅助使用Kimi（长文档分析能力出色）。如果研究涉及前沿AI技术，可以尝试通过教育优惠获取Claude或GPT的访问权限。
基于当前的发展态势，以下是2026年AI领域需要关注的六大关键趋势。
2026年，顶级AI模型之间的"纯能力差距"已经急剧缩小。在大多数通用基准测试中，排名前五的模型（GPT-5.4、Claude Opus 4.6、Gemini 3.1 Ultra、DeepSeek V4、Qwen3）的得分差距在5%以内。这意味着模型厂商的竞争焦点正在从"谁的模型更强"转向"谁的生态更完善、场景适配更深入"。
"模型能力再强，用不起等于零。"在AI大规模商业化应用的背景下，推理成本（Inference Cost）正在成为决定AI商业价值的核心变量。DeepSeek之所以能在2025-2026年间快速崛起，根本原因就是它将推理成本降低到了竞争对手的1/50。
2026年的趋势是：推理成本仍在以每年50%~70%的速度下降。当推理成本趋近于零时，AI将从"奢侈品"变为"日用品"，全行业的商业模式都将被重塑。
2026年，AI Agent（AI智能体）已经被公认为继ChatGPT之后的"下一件大事"。
"从ChatGPT到Claude Code，AI正在经历从'告诉你答案'到'帮你完成工作'的范式转移。Agent是2026年AI行业最重要的创新方向。" —— Anthropic CEO Dario Amodei，2026年3月开发者大会演讲
"纯文本模型"正在被迅速淘汰。2026年，多模态能力（文本+图像+音频+视频）已经成为AI模型的"标配"而非"加分项"。
2026年是中国AI公司大规模出海的一年：
2026年最重要的认知转变是：没有哪一个模型能在所有场景中都做到最好。用户和企业的共识是：
应用层（用户触点）→ 模型路由层（根据任务特性分配模型）→ 模型层（Claude + GPT + Gemini + DeepSeek + 国产模型）→ 监控与优化层（用量、成本、质量监控）
这一架构正在成为越来越多企业的AI部署标准。
如果你是普通用户：豆包和DeepSeek就够了。免费、方便、中文体验好，满足日常需求的95%。
如果你是开发者：Claude Code是值得投资的工具（即使需要通过API中转），搭配DeepSeek做辅助，性能和成本的平衡最优。
如果你是企业决策者：核心业务优先选择国产合规模型（DeepSeek、通义千问），前沿研发可引入海外模型（通过合规渠道）。建立多模型备份机制，避免单一依赖风险。
如果你是研究者：保持对Claude、GPT和Gemini的关注，它们在前沿能力上仍然领先。同时关注国产模型的快速迭代，不要因为偏见而错过好的工具。
最后一条建议：不要迷信任何一个模型。AI技术仍在快速迭代中，今天的"最强模型"可能在下个月被超越。保持开放心态，持续学习和尝试，才是应对AI时代不确定性的最佳策略。
AI 三国演义 - 中国用户的选择之道
没有完美的模型，只有最适合你的选择。
了解各模型的优劣，明确自己的需求，做出理性的取舍。
2026年5月4日
22363