AI大模型选择指南:从ChatGPT到国产新秀,一文看懂如何选对你的AI助手

多客科技

作者：微信文章

"如果你是锤子，看什么都像钉子。" ——亚伯拉罕·马斯洛
"选择的自由，是人类最大的财富。" ——弥尔顿·弗里德曼

随着AI技术的爆发式发展，大语言模型已经从实验室走向千家万户。然而，面对GPT-5、Claude 4、Gemini 2.5等数十个模型，许多用户陷入了选择困境。本文基于2025年8月的最新研究报告，旨在帮助读者建立对主流AI模型的全景认知，并根据实际需求做出最优选择，让AI真正成为提升效率的利器而非负担。

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一、从ChatGPT独角兽到AI模型群雄争霸

还记得2022年底ChatGPT横空出世时的震撼吗？那时候，提到AI对话，几乎所有人想到的都是ChatGPT。然而仅仅两年多时间，AI大模型领域已经发生了翻天覆地的变化。



如今的2025年8月，当我们谈论AI大模型时，选择已经多到让人眼花缭乱：

• 国际巨头阵营：OpenAI的GPT-5、Anthropic的Claude 4、Google的Gemini 2.5、xAI的Grok 4• 中国力量崛起：阿里的通义千问Qwen 3、字节的豆包Doubao、Moonshot的Kimi K2、DeepSeek R1• 开源先锋队伍：Meta的Llama 4、智谱的GLM-4.5、腾讯的混元Hunyuan、MiniMax M1

每个模型都有其独特的"性格"和专长，就像不同的专业人士：有的是全能型学霸（GPT-5），有的是编程高手（Claude 4），有的是多媒体达人（Gemini 2.5），还有的是长篇大论专家（Llama 4 Scout）。

那么问题来了：面对如此多的选择，我们该如何找到最适合自己的AI助手？
二、认识12大AI模型家族：各有千秋的智能助手

让我们深入了解每个模型家族的特点，就像认识不同性格的朋友一样。
1. OpenAI GPT系列：综合实力的王者

最新旗舰：GPT-5

想象一下，如果AI模型是学生，GPT-5就是那个门门功课都优秀的学霸。它拥有惊人的1.5万亿参数，支持400K词元的上下文窗口（相当于能记住一本300页的书）。



GPT-5的核心优势：

• 超强推理能力：在AIME数学基准测试中得分94.6%，几乎达到数学竞赛选手水平• 多模态全能：不仅能处理文字，还能理解图片、音频甚至视频内容• 速度翻倍：比前代GPT-4o快2倍，让对话更加流畅• 幻觉大幅减少：错误率降低45-80%，在健康查询中的幻觉率仅为1.6%

真实使用体验：
小王是一名产品经理，他用GPT-5来分析用户反馈数据、生成产品需求文档，甚至让它根据UI草图生成详细的功能说明。"GPT-5就像一个永远不会疲倦的高级顾问，"他说，"虽然每百万词元要75美元（输入），但考虑到节省的时间和提升的质量，完全值得。"

适用场景组合：

• 企业级应用：GPT-5 + 公司知识库 = 智能客服系统• 创意工作流：GPT-5 + 设计软件 = 自动化创意生成• 教育场景：GPT-5 + 个性化学习系统 = AI家教

成本考量：

• Pro模式：输入$75/百万词元，输出$150/百万词元• Mini版本：约$0.38/百万词元（适合预算有限的用户）

2. Anthropic Claude系列：程序员的最佳拍档

最新版本：Claude 4.1 Opus、Claude 4 Opus

如果说GPT-5是全能学霸，Claude 4就是那个特别擅长理科的尖子生，尤其在编程方面表现卓越。

Claude 4的独特魅力：

• 编程领导者：在代理编码评估中得分64%，处理复杂代码库时表现最佳• 深度思考模式：具备"DeepThink"功能，能进行长链条的逻辑推理• 超长记忆：支持100万词元上下文，相当于能同时阅读10本技术手册• 安全可靠：内置严格的安全策略，几乎不会产生有害内容

开发者故事：
李明是一位全栈工程师，他这样评价Claude 4："它不仅能写代码，更重要的是能理解整个项目的架构。我曾经让它分析一个包含500多个文件的代码库，它准确地找出了潜在的性能瓶颈和安全隐患。"

最佳实践组合：

• 代码审查流程：Claude 4 + Git = 自动化代码质量检查• 技术文档生成：Claude 4 + 代码库 = 智能文档助手• 算法优化：Claude 4 + 性能分析工具 = 代码优化顾问

3. Google Gemini系列：多模态处理的先锋

旗舰型号：Gemini 2.5 Pro

Gemini就像一个感官特别发达的天才，它最大的特点是原生支持100万词元的超长上下文，并且在处理图像、音频、视频方面有着无与伦比的能力。

Gemini 2.5 Pro的超能力：

• 百万级上下文：业界领先，可以一次性处理整个图书馆的内容• 原生多模态：不是简单地"看"图片，而是真正理解视频中的情节发展• 实时搜索集成：接入Google搜索，永远掌握最新信息• Flash版本超值：仅需$0.15/百万词元，性价比极高

多媒体创作者的福音：
视频博主小李分享道："我用Gemini 2.5 Pro分析我的视频内容，它不仅能生成精准的字幕，还能识别情绪变化、提取关键画面，甚至给出剪辑建议。配合Flash版本的低成本，我的内容生产效率提升了300%。"
4. xAI Grok系列：实时信息的掌控者

最新版本：Grok 4

Grok就像一个永远在线的新闻记者，它最大的特色是与X平台（原Twitter）深度集成，能够实时获取和分析网络信息。

Grok 4的独特优势：

• 实时搜索能力：原生集成网络搜索，信息永远是最新的• 工具调用精准：准确率高达99%，能够主动调用各种外部工具• 性价比超高：输入成本仅$3/百万词元，在同级别模型中极具竞争力• 个性鲜明：回答带有独特的幽默感，让对话更有趣味

5. 阿里通义千问Qwen系列：开源世界的领军者

旗舰版本：Qwen 3

通义千问是中国开源AI的骄傲，其Qwen3-235B模型采用先进的MoE（专家混合）架构，总参数达2350亿，但激活参数仅220亿，实现了性能与效率的完美平衡。



Qwen 3的核心竞争力：

• 完全开源：代码、权重全部开放，支持商用• 多语言支持：精通119种语言，中文能力尤其出色• 效率极高：MoE架构让它在保持高性能的同时大幅降低计算成本• 成本极低：API调用仅需约$0.60/百万词元

企业应用案例：
某金融科技公司的CTO分享："我们基于Qwen 3搭建了内部的智能分析系统。由于它是开源的，我们可以完全掌控数据安全，同时根据业务需求进行定制化训练。相比使用闭源模型，我们的成本降低了90%以上。"
6. 字节跳动豆包Doubao系列：极致性价比的代表

最新版本：Doubao-1.5-Pro

豆包就像一个精打细算但能力超强的助手，它以极低的成本提供接近顶级模型的性能，在中国市场拥有1.1亿月活用户。

豆包的惊人性价比：

• 成本仅为竞品的1/50：API价格低至$0.8/百万词元• 速度快2倍：比同级别模型响应更快• 深度思考模式：在AIME基准测试中甚至超越了o1• 多模态原生支持：包括实时语音、视频通话等功能

7. Moonshot Kimi系列：长文本处理的革命者

里程碑产品：Kimi K2

Kimi K2创造了历史——全球首个开源的万亿参数模型，更令人震惊的是它支持400万词元的上下文窗口，相当于能一次性阅读40本书！

Kimi K2的革命性特征：

• 万亿参数开源：打破了超大模型只能闭源的格局• 400万词元上下文：可以处理整个代码库或法律文书• 智能代理能力：特别适合构建复杂的自动化系统

学术研究者的评价：
某大学AI实验室的教授说："Kimi K2的开源对学术界意义重大。我们终于可以深入研究万亿级参数模型的内部机制，这将大大推动AI基础研究的发展。"
8. DeepSeek系列：数学和编程的专家

明星产品：DeepSeek R1

DeepSeek就像一个专注于理科的学霸，在数学推理和算法编程方面表现尤为出色。

DeepSeek R1的专业实力：

• 推理能力顶尖：数学和编码任务上接近GPT-4 Turbo水平• 完全开源免费：包括训练代码和模型权重• 链式思维推理：擅长一步步解决复杂问题• API成本极低：仅$0.40/百万词元

9. 智谱GLM系列：智能代理的构建专家

最新版本：GLM-4.5

GLM就像一个超级项目经理，特别擅长协调各种工具和资源来完成复杂任务。

GLM-4.5的独特能力：

• 工具调用成功率90.6%：在自动化任务执行方面表现卓越• 视觉推理领先：GLM-4.5V版本在GUI理解上超越人类水平• 完全商业友好：Apache 2.0许可，无使用限制• 3550亿参数：规模庞大但运行高效

10. 腾讯混元Hunyuan系列：效率与创造的平衡

代表产品：Hunyuan T1

混元采用创新的Mamba-MoE架构，在保持高质量输出的同时实现了极高的推理效率。

混元的特色功能：

• 推理速度翻倍：同等硬件下吞吐量是传统模型的2倍• 3D生成能力：Hunyuan3D-2可以生成高质量3D模型• 视频生成集成：HunyuanVideo支持AI视频创作• 开源且低成本：约$0.8/百万词元

11. Meta Llama系列：开源社区的基石

巅峰之作：Llama 4 Scout

Llama就像开源世界的灯塔，其Scout版本支持惊人的1000万词元上下文——这相当于能记住一个小型图书馆的所有内容！

Llama 4 Scout的突破性特征：

• 史诗级长上下文：1000万词元，创造了新的世界纪录• 高度优化：单张H100 GPU即可高效运行• 庞大社区支持：数百万开发者共同贡献• 边缘部署友好：量化后可在消费级设备运行

12. MiniMax系列：长文本推理的黑马

创新产品：MiniMax M1

MiniMax专注于解决一个核心问题：如何高效处理超长文本。其M1模型实现了400万词元上下文，处理成本仅为GPT-4的1/200。

MiniMax M1的技术突破：

• 4560亿参数：采用高效的MoE架构• 成本革命：长文本处理成本降低99%• 计算效率翻倍：独特的注意力机制大幅减少计算量

三、场景化选择指南：找到你的最佳AI搭档

了解了各个模型的特点后，让我们回到最实际的问题：在不同场景下，我该选择哪个模型？
场景1：日常办公与文档处理

需求特征：邮件撰写、报告生成、会议纪要、PPT制作

推荐组合：

• 预算充足：GPT-5 + Microsoft Office = 智能办公全家桶• 性价比优先：豆包Doubao-1.5-Pro，成本仅为GPT-5的1/50• 数据安全要求高：通义千问Qwen 3（可私有化部署）

真实案例：
某咨询公司使用GPT-5配合自定义模板，将报告撰写效率提升了70%。"以前写一份行业分析报告需要3天，现在1天就能完成初稿，"项目经理王女士说。
场景2：软件开发与代码编写

需求特征：代码生成、Bug修复、代码审查、架构设计

最优选择矩阵：

开发阶段	推荐模型	组合方案	预期效果
架构设计	Claude 4 Opus	Claude 4 + DrawIO	自动生成系统架构图
代码编写	Grok 4 / DeepSeek R1	模型 + VS Code	实时代码补全与优化
代码审查	Claude 4	Claude 4 + GitLab	自动化代码质量检查
性能优化	DeepSeek R1	DeepSeek + 性能分析工具	算法优化建议

开发者体验分享：
"我们团队现在的工作流程是：用Claude 4做架构设计和代码审查，用DeepSeek R1解决算法问题，日常编码则用Grok 4。这样的组合让我们的开发效率提升了一倍多。" ——某科技公司技术总监
场景3：内容创作与营销

需求特征：文案撰写、视频脚本、社交媒体内容、SEO优化

智能创作工作流：

1. 创意阶段：GPT-5生成创意方向2. 内容制作：

• 文字内容：Claude 4（逻辑严谨）• 视频脚本：Gemini 2.5 Pro（多模态理解）• 中文内容：豆包Doubao（本土化表达）

3. 内容优化：Grok 4（实时热点结合）

场景4：学术研究与数据分析

需求特征：文献综述、数据处理、论文撰写、统计分析

研究利器组合：

• 文献处理：Llama 4 Scout（1000万词元上下文）+ 学术数据库• 数据分析：DeepSeek R1 + Python = 自动化数据处理• 论文撰写：Claude 4（逻辑严谨）+ 学术写作规范• 多语言研究：通义千问Qwen 3（支持119种语言）

研究员反馈：
"Llama 4 Scout改变了我的研究方式。我可以一次性输入数百篇论文，让它帮我找出研究趋势和知识空白。这在以前是不可想象的。" ——某高校博士生
场景5：企业级应用部署

需求特征：数据安全、成本控制、定制化需求、规模化部署

企业解决方案对比：

需求类型	方案选择	核心优势	部署建议
完全自主可控	Qwen 3 / GLM-4.5	开源、可私有化部署	本地服务器集群
成本极度敏感	MiniMax M1 / 豆包	价格低至$0.4-0.8/M	API调用
性能要求极高	GPT-5 / Claude 4	顶级性能	混合云部署
长文档处理	Kimi K2 / Llama 4	超长上下文	专用GPU集群

场景6：个人学习与技能提升

需求特征：语言学习、编程学习、知识问答、个人助理

个性化学习方案：

• 入门级用户：GPT-4o-Mini（便宜且功能全面）• 进阶学习者：

• 编程学习：DeepSeek R1（擅长解释算法）• 语言学习：Gemini 2.5 Flash（多语言+低成本）• 综合提升：GPT-5 Mini（平衡性能与价格）

四、成本效益深度分析：让每一分钱都物有所值

选择AI模型不仅要看性能，成本也是关键考量因素。让我们详细分析各模型的成本结构：
成本等级划分



奢侈级（>$50/百万词元）：

• GPT-5 Pro：$75/$150（输入/输出）• Claude 4 Opus：$15/$75

高端级（$10-50/百万词元）：

• Gemini 2.5 Pro：平均$6.25• GPT-4o：$2.5/$10

经济级（$1-10/百万词元）：

• Grok 4：$3（输入）• 豆包Doubao：$0.8

超值级（<$1/百万词元）：

• 通义千问Qwen 3：$0.60• DeepSeek R1：$0.40• Gemini 2.5 Flash：$0.15

免费开源：

• Llama 4、Kimi K2、GLM-4.5、MiniMax M1（自行部署）

成本优化策略

1. 混合使用策略：

• 复杂任务用高端模型• 日常任务用经济模型• 批量处理用开源模型

2. Token优化技巧：

• 使用系统提示词模板减少重复输入• 采用流式输出避免无效生成• 利用缓存机制减少重复计算

3. 场景化成本计算示例：
假设每月处理100万词元的内容：

• 全部使用GPT-5：$75（奢侈但顶级体验）• 智能分配方案：

• 20%复杂任务用GPT-5：$15• 50%常规任务用豆包：$0.4• 30%简单任务用开源：$0• 总成本：$15.4（节省79%）

五、技术趋势洞察

基于2025年8月的最新发展，我们可以清晰地看到几个重要趋势：
1. 上下文窗口的指数级增长

从最初的4K到如今的1000万词元，上下文窗口的增长速度超出了所有人的想象：

• 2023年：32K是顶级配置• 2024年：100K成为标配• 2025年：百万级普及，千万级出现

影响：这意味着AI可以处理整个项目代码库、完整的法律案卷，甚至是个人的终身记忆。
2. 混合推理成为标准

几乎所有顶级模型都采用了"快速+深度思考"的双模式设计：

• 快速模式：毫秒级响应，适合日常对话• 深度模式：数秒到数分钟，解决复杂问题

这种设计让AI既能进行流畅对话，又能处理需要深度推理的任务。
3. 开源力量的崛起

2025年见证了开源模型的爆发：

• Kimi K2：首个开源万亿参数模型• Qwen 3：性能媲美闭源顶级模型• Llama 4：千万级上下文的开源先驱

意义：这打破了AI巨头的垄断，让中小企业和个人开发者也能使用顶级AI技术。
4. 多模态原生化

新一代模型不再是"文本为主，其他为辅"，而是真正的多模态原生：

• Gemini 2.5：可以理解整部电影• GPT-5：实时处理音视频流• GLM-4.5V：GUI操作理解超越人类

5. 成本的断崖式下降

AI使用成本正在快速下降：

• 2023年：GPT-4约$30/百万词元• 2025年：同等性能模型低至$0.4/百万词元• 降幅超过98%！

六、实用选择决策树

为了帮助你快速做出选择，我们设计了这个决策树：
你的主要需求是什么？
│
├─ 追求最佳性能，预算充足
│   └─ GPT-5 或 Claude 4
│
├─ 需要编程和技术支持
│   ├─ 预算充足 → Claude 4 Opus
│   └─ 预算有限 → DeepSeek R1 或 Qwen3-coder
│
├─ 处理多媒体内容
│   ├─ 视频/音频为主 → Gemini 2.5 Pro
│   └─ 图文混合 → GPT-5 或 Gemini 2.5
│
├─ 需要超长文本处理
│   ├─ 千万级别 → Llama 4 Scout
│   ├─ 百万级别 → Kimi K2 或 MiniMax M1
│   └─ 十万级别 → 大部分模型都支持
│
├─ 成本极度敏感
│   ├─ 可以自行部署 → Qwen 3 或 GLM-4.5
│   └─ 只能用API → 豆包Doubao 或 DeepSeek
│
├─ 需要实时信息
│   └─ Grok 4（集成搜索）或 Gemini 2.5（Google搜索）
│
└─ 中文场景为主
    ├─ 性能优先 → 豆包Doubao-1.5-Pro
    └─ 开源需求 → 通义千问Qwen 3七、不同预算下的最优配置方案

月预算$0（纯开源方案）

推荐配置：

• 主力模型：Qwen 3（通用任务）• 编程辅助：DeepSeek R1• 长文本处理：Llama 4（如有足够硬件）

硬件要求：至少48GB显存的GPU（如RTX A6000）

实际效果：能满足80%的日常AI需求，性能接近商业模型
月预算$10-50（个人用户）

智能组合方案：

• 日常对话：豆包Doubao（$0.8/M）- 预算5美元• 专业任务：Claude 4 Haiku - 预算20美元• 编程需求：DeepSeek R1 API - 预算10美元• 应急高端任务：GPT-5按需付费 - 预算15美元

使用技巧：设置任务优先级，简单任务用便宜模型，复杂任务才动用高端模型
月预算$100-500（专业用户/小团队）

专业配置建议：

• 核心工作：Claude 4 Opus（30%配额）• 日常任务：Grok 4（40%配额）• 批量处理：Gemini 2.5 Flash（20%配额）• 实验创新：GPT-5（10%配额）

ROI分析：按此配置，一个5人团队每月可处理约5000万词元内容，相当于每人每天处理10万字，效率提升300%以上。
月预算$1000+（企业级）

企业级解决方案：

1. 基础设施：

• 本地部署：Qwen 3 + GLM-4.5（日常任务）• 云端备份：主流API服务

2. 任务分配：

• 70%任务：本地开源模型处理（边际成本近零）• 20%任务：中端API（Grok 4、豆包）• 10%任务：顶级API（GPT-5、Claude 4）

3. 专门系统：

• 客服系统：基于GLM-4.5定制• 代码审查：Claude 4专线• 数据分析：DeepSeek R1集群

八、避坑指南：那些容易踩的雷

1. 过度依赖单一模型

错误做法：所有任务都用GPT-5
问题：成本爆炸，每月可能花费数千美元
正确做法：建立任务分级机制，合理分配模型使用
2. 忽视隐私和安全

风险场景：

• 将公司机密数据发送给闭源API• 使用未经安全审计的模型处理敏感信息

防范措施：

• 敏感数据只用本地部署的开源模型• 建立数据分级制度• 定期审计AI使用日志

3. 不了解模型局限性

常见误区：

• 以为AI永远正确（实际幻觉率1.6%-10%不等）• 期望模型具有最新信息（大部分知识截止到2024年）• 忽视输出长度限制（即使输入可以很长）

4. 选择困难症

症状：花大量时间比较模型，迟迟不开始使用
解药：先选一个适合的开始用，在实践中调整
九、快速上手行动指南

第一周：初步尝试

1. Day 1-2：注册2-3个主流平台账号

• 国际路线：ChatGPT、Claude、Gemini• 国内路线：通义千问、文心一言、智谱清言

2. Day 3-4：进行基础任务测试

• 让不同模型完成同一任务• 记录响应时间、质量和成本

3. Day 5-7：确定主力模型

• 根据测试结果选择2-3个常用模型• 设置快捷访问方式

第一个月：建立工作流

Week 2：深度集成

• 将AI集成到日常工具（VS Code、Office等）• 创建常用提示词模板库

Week 3：优化使用

• 分析使用数据，优化模型选择• 尝试更高级的功能（如代码解释、数据分析）

Week 4：效果评估

• 计算ROI（投入产出比）• 制定下月使用计划

长期发展：构建AI增强能力

1. 技能升级路径：

• 初级：学会基础对话和问答• 中级：掌握提示词工程和任务分解• 高级：构建自动化工作流和智能体

2. 持续学习资源：

• 关注各大模型的官方博客和更新• 加入AI社区交流使用经验• 定期尝试新模型和新功能

十、2025年AI模型选择总结

经过详尽的分析，我们可以得出以下核心结论：
性能之王依然强大

GPT-5和Claude 4 Opus代表着当前AI技术的最高水平。如果你追求极致性能，预算充足，它们依然是首选。特别是在需要复杂推理、创意写作和多模态处理的场景下，它们的优势明显。
开源崛起改变格局

2025年是开源AI模型的爆发年。Qwen 3、Kimi K2、GLM-4.5等模型不仅免费，性能也直追顶级闭源模型。这给了中小企业和个人开发者前所未有的机会。
专业化趋势明显

不同模型正在形成自己的专业特长：

• 编程找Claude和DeepSeek• 多媒体找Gemini• 长文本找Llama和Kimi• 实时信息找Grok• 中文场景找豆包和通义千问

成本已不再是障碍

从$150到$0.15，百倍的价格差距意味着AI已经真正平民化。即使是个人用户，每月花费$10-20也能享受到强大的AI助力。
混合使用是王道

没有一个模型能够完美应对所有场景。聪明的做法是根据任务特点选择最合适的模型，构建自己的"AI工具箱"。


写在最后：拥抱AI增强的未来

站在2025年8月这个时间节点，我们正在见证一个历史性的转变。AI不再是遥不可及的黑科技，而是每个人都能使用的生产力工具。

记住，最好的AI模型不是最贵的，也不是最新的，而是最适合你需求的那个。

今天，你可能还在为选择哪个模型而纠结。但相信很快，使用AI就会像使用搜索引擎一样自然。关键是要开始行动，在实践中找到最适合自己的AI伙伴。

正如开篇引用的弗里德曼所说："选择的自由，是人类最大的财富。"现在，我们拥有了前所未有的选择自由——选择最适合的AI工具，增强我们的能力，创造更大的价值。

开始你的AI之旅吧，未来已来！

局限性声明:
本文基于2025年8月的信息撰写，AI领域发展迅速，模型性能和价格可能会快速变化；由于调研数据量大，笔者已尽力勘正，但部分数据仍可能会有出入。建议读者在做出重要决策前，访问官方网站获取最新信息。同时，本文的评测主要基于通用任务，特定专业领域可能需要更针对性的评估。

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参考资源

• 什么是 GPT-4o？| GPT-4o 中文解读：多模态大语言模型的企业级应用趋势 | IBM[1]• Introducing Claude 3.5 Sonnet | Anthropic[2]• Anthropic 的 Claude 3.7 Sonnet 混合推理模型现已在 Amazon Bedrock 上线 | 亚马逊AWS官方博客[3]• Gemini 模型 | Gemini API | Google AI for Developers[4]• Grok 4 | xAI[5]• Qwen3：思深，行速 | Qwen[6]• 豆包1.5 Pro重磅更新！7倍MoE性能杠杆，"不使用任何其他模型数据" | 量子位[7]• Seed News - ByteDance Seed Team[8]• 通义千问大语言模型介绍-阿里云帮助中心[9]• Kimi-k2 : The best Open-Sourced AI model with 1 Trillion params | by Mehul Gupta | Data Science in Your Pocket | Jul, 2025 | Medium[10]• PPIO - 中国领先的分布式云计算服务商[11]• deepseek-ai/DeepSeek-V3 | Hugging Face[12]• DeepSeek-R1 更新，思考更深，推理更强 | DeepSeek API Docs[13]• zai-org/GLM-4.5 | Hugging Face[14]• GLM-4 - 产品经理导航[15]• 腾讯混元推出首款开源混合推理模型，擅长Agent工具调用和长文理解 | 量子位[16]• meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E | Hugging Face[17]• Unmatched Performance and Efficiency | Llama 4[18]• MiniMaxAI/MiniMax-M1-80k | Hugging Face[19]

引用链接

[1] 什么是 GPT-4o？| GPT-4o 中文解读：多模态大语言模型的企业级应用趋势 | IBM:https://www.ibm.com/cn-zh/think/topics/gpt-4o
[2]Introducing Claude 3.5 Sonnet | Anthropic:https://www.anthropic.com/news/claude-3-5-sonnet
[3]Anthropic 的 Claude 3.7 Sonnet 混合推理模型现已在 Amazon Bedrock 上线 | 亚马逊AWS官方博客:https://aws.amazon.com/cn/blogs/china/anthropics-claude-3-7-sonnet-the-first-hybrid-reasoning-model-is-now-available-in-amazon-bedrock/
[4]Gemini 模型 | Gemini API | Google AI for Developers:https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models?hl=zh-cn
[5]Grok 4 | xAI:https://x.ai/news/grok-4
[6]Qwen3：思深，行速 | Qwen:https://qwenlm.github.io/zh/blog/qwen3/
[7]豆包1.5 Pro重磅更新！7倍MoE性能杠杆，"不使用任何其他模型数据" | 量子位:https://www.qbitai.com/2025/01/247513.html
[8]Seed News - ByteDance Seed Team:https://seed.bytedance.com/en/blog/doubao-llm-s-visual-model-and-voice-model-upgraded-text-to-image-has-a-better-understanding-of-chinese-style-and-tts-can-capture-emotions
[9]通义千问大语言模型介绍-阿里云帮助中心:https://help.aliyun.com/zh/model-studio/what-is-qwen-llm
[10]Kimi-k2 : The best Open-Sourced AI model with 1 Trillion params | by Mehul Gupta | Data Science in Your Pocket | Jul, 2025 | Medium:https://medium.com/data-science-in-your-pocket/kimi-k2-the-best-open-sourced-ai-model-with-1-trillion-params-c647779496a5
[11]PPIO - 中国领先的分布式云计算服务商:https://ppio.com/blogs/post/untitled-18
[12]deepseek-ai/DeepSeek-V3 | Hugging Face:https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3
[13]DeepSeek-R1 更新，思考更深，推理更强 | DeepSeek API Docs:https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/news/news250528
[14]zai-org/GLM-4.5 | Hugging Face:https://huggingface.co/zai-org/GLM-4.5
[15]GLM-4 - 产品经理导航:https://www.pmbaobao.com/sites/1919.html
[16]腾讯混元推出首款开源混合推理模型，擅长Agent工具调用和长文理解 | 量子位:https://www.qbitai.com/2025/06/302762.html
[17]meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E | Hugging Face:https://huggingface.co/meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E
[18]Unmatched Performance and Efficiency | Llama 4:https://www.llama.com/models/llama-4/
[19]MiniMaxAI/MiniMax-M1-80k | Hugging Face:https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-M1-80k