这页讲什么
这里不是参数表堆砌,而是把主流模型家族按“适合谁、强在哪、怎么选”讲清楚。
这一页不是单纯列模型名,而是帮你先把“适合谁、强在哪、怎么选”理顺。你可以先看国内路线,再对照国外路线,最后按自己的场景做决定。
别一上来就追排行榜,先把自己的问题定义清楚。
这里不是参数表堆砌,而是把主流模型家族按“适合谁、强在哪、怎么选”讲清楚。
国内部分覆盖 DeepSeek、通义千问、Kimi、GLM、豆包、混元、文心、MiniMax、阶跃星辰、讯飞、零一万物、百川等主流路线;国外部分覆盖 OpenAI、Claude、Gemini、xAI、Mistral、Cohere、Llama、Amazon Nova 等主流家族。
先按你的场景选家族,再看这个家族里哪条模型线最适合你现在这一步,不要一上来就追“最强”。
如果你现在只是想快速做第一轮判断,这几条最够用。
先看你现在属于哪一类任务,再去比具体家族。
这时候别先追最强,先看哪条路线最容易把模型、Key、命令和验证链路一起打通。
这种场景更看中文稳定度、接入便利度和平台治理能力。
长上下文、长文保持能力和总结质量通常比单轮聊天观感更重要。
这种任务更看代码质量、函数调用、工具链和长链路推理能力。
如果产品不是传统聊天框,而是实时互动体验,就先看多模态和音视频能力。
这类路线更看开放权重、社区资源和可控性,不一定适合零基础马上上手。
如果你更关注中文环境、国内平台接入和更低上手门槛,先看这一组。
DeepSeek 的优势是简单、强、成本相对友好。对第一次给龙虾机器人接大模型的人来说,它通常是最顺手的起点。
Qwen 的强项不是单点能力,而是产品线非常完整。文本、推理、代码、视觉、语音、多模态都有对应路线。
Kimi 一直很适合长文档阅读、研究资料整理和长上下文问答。如果你的工作经常要吃大段资料,它很值得重点看。
GLM 在中文开发者圈一直是很重要的一条路线,尤其适合看中文能力、工具调用和多模态一起落地的团队。
豆包更像平台型路线,轻量版、高配版、视觉版、思考版分工清楚,适合做成本和能力分层。
混元适合已经在腾讯云体系里,或者要做中文企业助手、客服和办公场景的团队。
文心通常要和千帆平台一起看,它的价值不只是单个模型,而是整个平台的治理、托管和组合能力。
MiniMax 很适合做有“互动感”的产品,尤其是语音助手、角色对话、实时体验类产品。
阶跃星辰更适合面向互动体验而不是传统聊天框,它在实时语音和多模态方向很值得关注。
讯飞的优势一直不只在文本,还在语音、听写、会议、教育等入口能力,适合中文内容生产和语音相关场景。
Yi 的特点是既有商业 API,也有开源影响力。适合同时关注开放平台和开源生态的人。
百川给人的典型印象是中文和行业场景积累较深,适合在医疗、金融等专业场景里作为候选方案评估。
如果你更关注全球生态、Agent、工具调用和复杂工作流,再看这一组。
OpenAI 的强项不只在模型本身,还在完整的工具调用、Responses API、SDK、文档和工程经验积累。
Claude 给人的稳定印象是能写、能讲、代码理解好,特别适合需要高可读输出的场景。
Gemini 适合把文本、图片、音频、视频、PDF 放到同一个模型体系里看,长上下文和多模态是它的核心竞争力。
Grok 适合强调实时信息感、长上下文和鲜明表达风格的产品,不太像传统企业助手路线。
Mistral 适合既看云 API,也关心 open-weight、自部署和轻量部署选择的团队。
Cohere 在中文社区讨论度不一定最高,但在企业知识库、检索增强和多语言问答里很有存在感。
Llama 的价值更多体现在开源生态、社区工具和自部署路线,而不是“官方托管 API 第一选择”。
如果你的应用本来就在 AWS 或 Bedrock 体系里,Amazon Nova 会是一条很自然的上云路线。
别让选型把自己卡住,先让系统跑起来更重要。
如果你是第一次接龙虾机器人,优先选 DeepSeek、通义千问或 GLM。先把全链路跑通,再谈更高级的模型。
长文档去看 Kimi、Gemini、Claude;代码和 Agent 去看 OpenAI、Claude、DeepSeek、Qwen Coder。
当你已经确定会长期做产品,再去看云生态、治理能力、是否自部署、是否要语音视频和实时互动。