DeepSeek vs Kimi vs 豆包：长篇招标文件解析能力横向测评

随着AI大模型的普及，越来越多投标从业者开始用AI辅助处理招标文件。但问题来了：现在市面上热门的大模型那么多，DeepSeek、Kimi、豆包都挺火，到底哪个更适合处理招标文件？

招标文件有什么特殊性？通常几十页到上百页，需要完整理解上下文，准确提取评分标准、资质要求、时间节点这些关键信息，对大模型的长文本处理能力要求很高。不是所有大模型都能做得好。

我们找了一份真实的126页政府采购招标文件，分别用三个当前热门的大模型实际测试，看看哪家表现更好。

一、测评方案说明

测试样本

• 真实政府采购项目招标文件
• 文件大小：3.2MB PDF
• 总页数：126页
• 包含内容：完整招标公告、投标人须知、评分标准、项目需求、合同条款

测评维度

我们从实际使用角度，测评这几个维度：

• 长文档支持能力：能否一次性完整上传？有没有页数/大小限制？
• 上传处理速度：从上传完成到可以开始问答需要多久？
• 关键信息提取准确率：评分标准、资质要求提取准不准？有没有漏？
• 结构化输出能力：能否按要求输出JSON或清晰表格？
• 价格成本：处理一份招标文件大概需要多少钱？

二、三家模型基础信息对比

*注：token数量和字数大约是 1token ≈ 0.7个中文汉字，64K ≈ 4.5万字，200K ≈ 14万字。一份100页招标文件大约是5-8万字。*

三、各项能力实测对比

1. 长文档上传支持

DeepSeek V3：

• 支持直接上传PDF，最大100MB
• 126页一次性上传成功
• 整个上传过程稳定，没有报错
• ✅ 结论：支持

Kimi 智能助手：

• 原生支持大文件上传，官方说支持到100万字
• 126页PDF上传秒过
• Kimi对长文档的支持确实做得早也做得好
• ✅ 结论：完美支持

豆包：

• 开启长文本模式后支持上传
• 126页上传也成功了
• 但是提示"文件较大，部分内容可能会被截断"
• ⚠️ 结论：能上传，但提示可能截断

第一轮结果： Kimi > DeepSeek > 豆包

2. 上传处理速度

测试从上传完成到模型准备好回答问题的时间：

• DeepSeek：约 1分20秒
• Kimi：约 45秒
• 豆包：约 2分10秒（包含内部处理）

速度排名： Kimi（45s）< DeepSeek（1m20s）< 豆包（2m10s）

Kimi的处理速度明显更快，毕竟长文档是它的主打特性。

3. 评分标准提取准确率

这是最核心的能力。我们让三个模型都提取招标文件中的评分标准，要求包含：评分项、分值、评分要求。

这份招标文件的评分标准分布在不同章节，总分100分，共分5个大项，包含20个小项。

DeepSeek V3 结果：

• 正确提取了5个大项，分值全部正确
• 20个小项中，18个正确提取，2个小项合并错了
• 总分汇总正确（100分）
• 输出格式符合要求，用了清晰的Markdown表格
• 准确率：90%

Kimi 结果：

• 所有5个大项、20个小项全部正确提取
• 分值完全准确，没有合并错误
• 甚至识别到了藏在正文段落中的一个隐性评分点
• 总分汇总正确
• 输出格式美观，自动分了层级
• 准确率：98%

豆包 结果：

• 只提取到了3个大项，缺了一个大项
• 20个小项只提取到12个，有8个小项遗漏
• 分值汇总错误，最后加起来只有85分
• 推测：长文本被截断了，后半部分没读到
• 准确率：60%

准确率排名： Kimi（98%）> DeepSeek（90%）> 豆包（60%）

4. 资质要求提取

我们让模型提取"投标人资格要求"，一共6条硬性要求。

• DeepSeek：6条全部提取正确，没有遗漏
• Kimi：6条全部提取正确，还帮我们分了点，更清晰
• 豆包：只提取到4条，遗漏了最后2条（确实在文件后半部分）

5. 时间节点提取

测试提取：投标截止时间、开标时间、答疑截止时间。

三个模型都正确提取到了三个时间节点。这部分内容比较短，都没问题。

6. 结构化输出能力

我们要求输出JSON格式，方便后续程序处理：

• DeepSeek：严格按照要求输出了标准JSON，可以直接解析
• Kimi：也能输出标准JSON，或者Markdown表格可选
• 豆包：输出了JSON，但格式有一点小错误，少了一个括号，需要手动修正

四、价格成本对比

处理一份100页招标文件（约6万字）大概消耗多少token：

• 输入：约8万token（整个文件）
• 输出：约1千token（提取结果）

成本计算：

• DeepSeek：输入 ¥0.001 / 1K tokens → 约 ¥0.08非常便宜，几乎可以忽略不计
• Kimi：包月模式 → 算下来每份约 ¥1-2（看月用量）
• 豆包：包月模式 → 和Kimi差不多，约 ¥1-2

成本排名（从低到高）： DeepSeek < Kimi ≈ 豆包

五、综合评分总表

最终结论： DeepSeek V3 和 Kimi 得分非常接近，都远好于豆包。

六、不同场景推荐选择

如果你是：个人标书写手，日常用量不大

👉 推荐Kimi

• 使用体验最好，上传快，准确率高
• 包月不贵，够用了
• 网页端直接用，不用开发，不用折腾API

如果你是：开发团队，要把解析能力集成到自己系统

👉 推荐DeepSeek V3

• API价格非常便宜
• 准确率也很高
• 输出稳定，格式可控
• 适合做系统集成

如果只是：偶尔用一次，处理几十页的小文件

👉 都可以，免费额度够用

• 三家都有免费额度
• 几十页文件豆包也能处理得不错

不推荐：用豆包处理超过50页的招标文件

从本次测试看，长文本容易被截断，关键信息容易遗漏，风险比较高。

七、给使用者的几个建议

• 不管用哪家，结果一定要人工复核AI准确率再高也可能错，特别是涉及废标项，一定要人工核对一遍。
• 如果招标文件超过100页，建议拆分处理就算模型支持一次性上传，拆分成分数章节逐个处理，准确率会更高。
• 提示词要写清楚要求"请提取所有评分标准，包含评分项名称、分值、评分要求，用Markdown表格输出"，比"帮我看看评分标准是什么"准确率高很多。
• 关注token消耗成本大文件一次性上传token消耗很大，如果API调用，注意控制成本。

八、总结

从我们这次实际测评来看，处理长篇招标文件，Kimi和DeepSeek V3是当前更好的选择，两家各有优势，根据你的使用场景选就好。豆包在长文本处理能力上，还有提升空间。

当然，大模型升级很快，今天的测评结果明年可能就过时了。我们也会持续关注各家模型能力变化，给大家更新测评结果。

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