救命！有没有宝子和我一样，打开 coze 的大模型节点直接傻掉？那么多模型和版本，完全不知道该 PICK 谁！简直像在看 “AI 界选美大赛”，别慌！今天这篇推文就化身 “AI 导购员”，把这些大模型的优缺点扒得明明白白，帮你一眼锁定最趁手的 AI 小助手，让工作流跑得又快又稳！

一、DeepSeek

DeepSeek是由中国人工智能公司**「深度求索」**自主研发的通用大语言模型（LLM）系列。该公司专注于大模型底层技术研发与应用创新。

1. DeepSeek各版本区别速查表

2. DeepSeek各版本联系与核心区别

（1）R1系列 vs V3系列

• R1：早期版本，通用但知识较旧（2024年7月前）。

• V3：升级版，知识更广、回答更精准（如技术问题）。

（2）蒸馏版 vs 原版

• distill-Qwen-7B：轻量化，牺牲部分能力换速度。

• ditill-Qwen-32B：参数更大，适合需要处理超长上下文的场景（如长文档摘要、代码分析、大范围检索增强生成等）。

（3）工具调用版

• 比基础版多了联网搜索、代码执行、API调用功能，适合需要实时数据或自动化的任务。

3. 如何选择？

（1）日常使用：基础版 DeepSeek-R1 或 V3（无需工具调用）。

（2）轻量化需求：选distill-Qwen-7B（响应快，适合移动端）。

（3）专业创作/研究：选 Qwen-32B 或 V3（深度内容生成）。

（4）实时信息/代码：必须选 Tool Calling 版本（如查股价、运行Python）。

🌟 蒸馏版（Distill）是什么意思？——用“泡茶”秒懂！

想象你泡一杯茶：

• 原版模型 = 茶叶本身（浓郁但需要长时间冲泡/高算力）

• 蒸馏版 = 茶包（快速出味，方便轻量，但风味稍淡）

技术白话版：

（1）原理：让大模型（老师）教小模型（学生），压缩知识，保留核心能力。

（2）效果：模型体积变小，速度变快，适合手机/低配电脑，但复杂任务稍弱。

（3）举个栗子：

• 原版R1（32B参数）：能写5000字专业报告，但需要高端显卡。

• 蒸馏版R1（7B参数）：能流畅聊天、写短文，普通手机都能跑。

二、豆包

豆包是字节跳动基于云雀模型开发的 AI 工具，提供包括聊天机器人、写作助手以及英语学习助手等多种功能，并支持网页、客户端、APP、插件等多种形式。豆包大模型也被应用于字节跳动的多个业务中，如抖音、番茄小说、飞书等，用以提升效率和优化产品体验。

1. 豆包各版本对比表格

2. 总结版本分类与核心差异

（1）工具调用类：

豆包.工具调用：专注于「外部工具联动」，可直接调用搜索、计算（如 Godel 工具）、文档处理（PDF/Excel 等）、图片生成等功能。

（2）通用模型类

豆包.通用模型.lite/lite.128k /pro/pro.256k：这个命名有点模糊，可能指代豆包模型最基础或综合的文本对话能力版本，

核心区别：「性能」与「上下文长度」

lite版(轻量版)（32k/128k）：上下文长度较短（32k≈3.2 万字，128k≈12.8 万字），适合短对话、日常问答（如聊天、查天气）。

pro 版 (专业版)（256k）：高性能模型，上下文长度达 256k（≈25.6 万字），可处理长篇文档总结、复杂论文润色、多轮对话逻辑保持（如续写 10 章小说、策划完整项目方案）。

🌰 后缀 (32k, 128k, 256k): 这指的是模型的上下文窗口大小（单位是token，可以粗略理解为它能记住和处理的对话/文本长度）。 “32k”：能记住和处理大约 2-3 万汉字的信息（相当于几十页书）。 “128k”：能记住和处理大约 8**-10 万汉字（相当于几百页书）。“256k”：能记住和处理大约 16**-20 万汉字（相当于一本厚书甚至几本书）。窗口越大，模型记住的对话历史越长，处理超长文档或复杂多轮对话的能力越强。

（3）视觉理解类

豆包.视觉理解.lite/pro /pro.1.5

核心能力：「图片/ 视频内容分析与生成」

lite 版 (轻量版)： 看图能力基础，主要能识别图片中的主要物体、简单场景、清晰文字（OCR）。

pro 版 (专业版)（含1.5）：看图能力更强，能识别更复杂的图像内容（如场景、物体关系、图表信息、特定文字OCR），回答更精准、深入。

视觉理解.pro.1.5" / “.视觉理解.pro”： 看图高手。能解读图表、理解图片深意、识别复杂场景中的关系、准确OCR文字（特别是手写或模糊文字）。

视觉理解.lite"： 看图入门。能告诉你图片里有什么东西、大致场景、识别清晰的印刷体文字。

（4）角色扮演类：

豆包.角色扮演.pro (标准) 这是专门优化用于沉浸式角色扮演对话的版本。

Pro (专业版): 角色扮演能力更强，能更深入地理解角色设定，维持更稳定的人设，生成更符合角色性格、背景、语言风格的对话，支持更复杂的剧情互动。

(标准版)： 可能指基础的角色扮演能力，能满足一般性的角色对话需求。

总结：

通用模型：lite 是 “小快灵”，pro 是 “大而强”；

视觉理解：lite 看图片，pro 能 “改图 + 画图”；

工具调用：缺啥工具它能 “搬”，适合懒人解决问题；

角色扮演：让 AI “cosplay”，聊天变有趣。

根据你的具体需求（是聊天、写东西、处理图片还是查资料），挑对应的版本就好啦！

三、Kimi 系列（8K/32K/128K）

KimiChat 是由月之暗面科技有限公司开发的人工智能助手，具备多语言对话能力，擅长中文和英文，能够处理长文本输入和输出，支持多种文件格式的阅读和解析，以及具备搜索能力以提供最新的信息。

1. Kimi 模型的核心特点：超长上下文处理（核心王牌！），这是 Kimi 最出名的地方。它能记住和处理你一次对话中输入的非常非常长的文字内容（目前最高支持 200万字！）。普通AI可能只记得住几千字。

好处： 你可以上传整本书、几十页的报告、超长的合同代码，它能通读理解，回答关于全文的问题，做总结、找重点、对比细节等。这是它区别于很多其他AI的最大优势。

2. 强大的中文理解与生成： Kimi 在中文语境下的表现非常优秀。它更懂中文的表达习惯、文化背景、成语典故等，生成的中文回答通常更流畅自然，符合中文用户的阅读习惯。

3. 多文件格式支持： 你可以直接上传各种文件给它阅读，支持的格式非常多：

文档：TXT, PDF, Word (.docx), PowerPoint (.pptx), Excel (.xlsx)

电子书： ePub

图像： JPG, JPEG, PNG, BMP, WebP（它能读取图片里的文字）

其他： RTF

🌟 核心比较：8K, 32K, 128K (200万字) 上下文版本

💡“上下文长度”是什么？

​ 想象你在和一个人聊天。这个人能记住你们最近聊过的多少句话？这个“能记住的最近对话的长度”就是上下文长度。

8K:能记住大约 6000-8000 个汉字 的对话历史（相当于几页纸的内容）。

32K: 能记住大约 24000-32000 个汉字 的对话历史（相当于十几页到几十页纸的内容）。

128K (200万字)：能记住大约 100万-128万个汉字 的对话历史（相当于一本几百页的书！）。

📌单位解释： 这里的 “K” 代表 “千”。 8K 约等于 8000 tokens（可以粗略理解为8000个单词/汉字）。模型处理文本的基本单位是 token（词元），一个汉字通常算1个token，一个英文单词可能被拆成几个tokens。

🌟 总结与建议

Kimi 的核心绝活是“长文本阅读分析”， 128K (200万字) 是它的招牌能力，且目前免费！ 这是它最大的卖点和优势。

优点牢记： 超长文本、中文强、免费、支持文件多。

缺点注意： 处理超长文本时可能慢点、超大文件有大小限制、英文和顶尖模型比稍弱、复杂文件格式解析可能不完美。

选择一句话指南： 需要处理多长的文本，就决定了你需要多大“记忆力”的AI。

四、 通义千问（Qwen 系列）

通义千问是由阿里巴巴达摩院打造的“全能实力派”AI大脑，是重量级超大规模语言模型，具备多轮对话、文案创造、逻辑推理等能力，并融入了多模态理解，提供多语言支持。

1. 通义千问优缺点总结：

2.技术优势：

中英文双强，图文皆通，代码给力，背靠阿里云大树，是企业落地AI和开发者使用的可靠选择。

五、百川.4

百川.4 是一个非常强大的国产大模型，代表了当前中文大模型的顶尖水平。它最大的优势在于其中文、数学逻辑和代码能力的综合顶尖表现。对于普通用户来说，它是免费且功能强大的优秀AI助手，尤其适合学生、研究人员、开发者和需要处理复杂任务的用户。

1.百川.4 的优缺点：

2.百川.4 的特点：

百川.4 是一个中文能力顶尖、数学和逻辑推理超强、代码能力出色、知识丰富且全面均衡的“全能型”AI大脑，支持超长文本，目前免费好用。

六、阶跃星辰

阶跃星辰（StepFun）是一家专注于人工智能大模型研发的中国公司，技术背景深厚（核心成员多来自清华等顶尖院校及科技公司）。致力于打造世界领先的多模态大模型，特别强调视觉（图像和视频）与语言（文本）的深度融合理解。

1. 优缺点：

2. 技术总结：

强大的视频理解能力是其最突出的特点之一。它不仅能“看”图片，更能“看懂”动态的视频。

（1）深度视频理解（核心王牌！）：

不只是看画面： 它能理解视频中发生了什么（动作、事件）、物体是什么、人物是谁（如果知名）、场景在哪里、情节如何发展。

结合上下文： 能结合视频中的语音（如果有）、字幕、画面信息进行综合理解，把握视频的整体含义和情感基调。

时序理解：能理解视频中动作的先后顺序、因果关系、状态的变化。比如理解“开门->走进房间->坐下”这一系列动作。

（2）多模态能力强大：

图+文+（视+音）融合： 擅长同时处理和理解图像、文本、视频（包含其中的音频）等多种信息形式，并在它们之间建立联系。

图文理解也优秀： 在静态图片理解和文本生成/对话方面本身也是顶尖水平。

技术先进： 采用了业界领先的多模态大模型架构，在视频理解相关的技术（如时空建模）上进行了深度优化。在多个权威的视频理解评测基准上取得了世界领先或顶尖的成绩。

（3）支持长上下文： 也具备处理较长文本和视频信息的能力（具体长度可能随版本和应用场景变化）。

（4）主要缺点： *处理视频比较“慢”*（因为视频信息量太大）。

七、智谱.4（GLM-4 系列）

智谱清言（GLM-4）是清华系打造的顶尖“全能大脑”，定位为智能对话助手。它基于 GLM 系列模型，拥有强大的自然语言处理能力，能够进行文本创作、信息检索、知识问答、代码生成，以及复杂的推理和理解任务。

1. 优缺点

2. 技术总结

GLM-4是顶尖全能型大型语言模型，中文超强、英文优秀、逻辑代码都厉害，最大特点是能“自动使用工具”帮你干活（查信息、算数据、读文档、画图），还支持处理超长文本，普通用户也能免费体验其强大能力。

八、 Abab6.5s

Abab6.5s 来自中国的AI 公司“月之暗面（Moonshot AI）”，就是做出 Kimi 的那家公司。Abab 6.5s 是月之暗面 Abab 系列模型 的一个重要成员，它的核心卖点不是“长文本”，而是 “快”和“准”！

1.优缺点

2. 面向技术小白的总结与选择建议

Abab 6.5s 是月之暗面做的 一个“又快又聪明”的 AI 模型。主打 “闪电响应”⚡️ 和 “高性价比”，中文很棒，综合能力扎实。

最大优点： 快得飞起！ 用它聊天几乎不用等，刷刷刷出答案。

（1）适合谁用？

所有讨厌等待的用户： 如果你觉得其他 AI 回答有时有点慢，Abab 6.5s 会让你惊喜。

需要快速响应的应用场景： 比如实时客服聊天机器人、需要快速反馈的写作辅助工具、交互式应用等。

预算有限的企业/开发者： 想用 AI 但又怕服务器太贵？Abab 6.5s 成本低很多！

（2）不适合干啥？

深度分析一本几百页的书/报告。 (请找 Kimi)

解超级超级难的奥数冠军题。 (可以试试百川4 或 GLM-4)

让它“看”图片或视频回答问题。 (它只懂文字)

总结：

模型如人，皆有短板——但正是这些「不完美」，让技术世界如此鲜活！

没有完美模型，但有最适合你的搭档！

👇 根据使用场景对号入座👇

当Kimi啃不动代码，DeepSeek接过刀锋🔪

当百川算不清视频，阶跃星辰点亮暗幕🎬

当工具各自为战，GLM-4用智能体串联战场⚡️

与其追求万能的神，不如锻造互补的刃

每一次局限的突破，都是人类智慧的又一次远征🚀

九、如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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