大模型（Large Language Model, LLM）是一种能处理文字、图片、音频等多种信息，并完成各种任务的智能系统。选择大模型时，应考虑具体需求、使用场景、成本和稳定性，而非单纯追求参数大小或品牌。国内外各大厂商如OpenAI、Anthropic、Google及国内的DeepSeek、通义千问等，均推出了各有特色的大模型产品。未来，大模型将更注重多模态处理、任务执行和行业化应用，逐步融入日常生活和工作中。

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今天的大模型，可以先粗略理解成“特别聪明的输入法”。

它不只是帮你补几个字，而是能读资料、写文章、看图片、写代码，甚至调用工具去完成一整件事。

国外主流模型厂商主要是 OpenAI、Anthropic、Google、xAI、Mistral、Meta；国内的话包括 DeepSeek、通义千问、豆包、腾讯混元、百度文心、蚂蚁百灵，以及被称为“AI 六小龙”的 Kimi、MiniMax、阶跃星辰、智谱、百川智能、零一万物。

选模型不用只盯着“谁最强”。普通人更应该看三件事：你要做什么、你在哪个产品里用、能不能稳定便宜地用到。

大模型到底是什么？

大模型的英文常见说法是 Large Language Model，简称 LLM。名字里有“语言”，但现在的大模型早就不只处理文字了。

你可以把它想成一个“读过大量资料的通用助手”：

• • 你给它一段文字，它能总结、改写、翻译。
• • 你给它一张图片，它能描述、识别、分析。
• • 你给它一个表格，它能帮你找规律。
• • 你让它写代码，它能生成、修改、排查问题。
• • 你给它工具权限，它还能联网搜索、读文件、操作软件，这时就更接近 Agent。

用户输入

大模型理解

任务类型

写文章/总结

翻译/润色

看图/读表

写代码

调用工具执行任务

输出结果

为什么会有这么多模型？

因为大模型不是只有一种用法。

同样是车，有家用车、货车、跑车、越野车。大模型也一样，有的擅长聊天，有的擅长写代码，有的适合企业自己部署。

模型类型	适合做什么	普通人怎么理解
通用聊天模型	问答、写作、总结、翻译	日常全能助手
推理模型	数学、逻辑、复杂规划	更愿意“想一会儿”的助手
多模态模型	图片、音频、视频、文档	能看、能听、能读图表
编程模型	写代码、修 Bug、做网页	程序员助手
开源/开放权重模型	本地部署、企业私有化	可自己装进电脑或服务器的模型
Agent 模型	调工具、跑流程、做任务	不仅回答，还能动手

大模型

聊天写作

总结

翻译

润色

多模态

看图

读文档

听音频

生成图片/视频

编程

写代码

修 Bug

代码审查

Agent

搜索资料

操作工具

自动完成流程

私有化

本地部署

企业内网

数据不出门

国外主流大模型

国外主流大模型厂商主要集中在美国和欧洲

1. OpenAI：GPT 系列

OpenAI 是普通用户最熟悉的大模型公司，ChatGPT 就是它的代表产品。

截至 2026 年 4 月 29 日，OpenAI 已发布 GPT-5.5。官方重点强调的是 Agent 编程、电脑操作、知识工作和早期科研任务，也就是让模型不只回答问题，而是能连续处理一串任务。

GPT 系列适合这样理解：

• • 优势：综合能力强，生态成熟，产品体验好。
• • 适合：写作、学习、办公、编程、资料整理、Agent 工作流。
• • 特点：从“聊天助手”往“能干活的 AI 同事”发展。

2. Anthropic：Claude 系列

Claude 是 Anthropic 的模型。近几年，它在写作、长文本理解、代码和 Agent 场景里很受欢迎。

Claude Opus 4.7 是目前较新的高端版本之一。Anthropic 官方强调它适合复杂软件工程、专业知识工作和多步骤 Agent 任务，并提供 1M 上下文窗口。

Claude 的感觉更像这样：

• • 优势：长文档理解强，文字表达自然，代码能力强。
• • 适合：读长文、写方案、写代码、处理复杂文档。
• • 特点：像一个比较稳、比较细的专业助手，尤其适合处理大段资料。

3. Google：Gemini 系列

Gemini 是 Google 的大模型系列。Google 的优势在搜索、安卓、浏览器、云服务和多模态技术。

Google 已发布 Gemini 3.1 Pro，官方定位是处理复杂任务的模型，可通过 Gemini API、Vertex AI、Gemini App 和 NotebookLM 使用。

Gemini 最大的看点是生态：

• • 优势：多模态、搜索和 Google 生态结合紧密。
• • 适合：资料研究、图片理解、文档分析、和 Google 工具配合使用。
• • 特点：背后有 Google 的搜索、云和办公生态，适合和 Google 工具一起用。

4. xAI：Grok 系列

Grok 是马斯克旗下 xAI 的模型，和 X 平台关系紧密。

Grok 的定位比较鲜明：

• • 优势：和 X 信息流结合，风格更直接。
• • 适合：热点信息、社交媒体内容、轻松对话。
• • 特点：产品气质更像“网络热点助手”，不太像传统办公软件里的严肃助手。

5. Mistral：欧洲代表

Mistral AI 是欧洲最重要的大模型公司之一，长期强调开放模型和企业级部署。

Mistral 3 包含 Mistral Large 3 和 Ministral 3 系列，官方强调多模态、多语言和开放权重，适合企业和开发者按成本、速度、性能做取舍。

Mistral 更适合从企业和开发者角度看：

• • 优势：开放、轻量、企业部署友好。
• • 适合：企业系统、欧洲合规场景、本地化部署。
• • 特点：它不只做聊天产品，更偏“模型基础设施”。

6. Meta：Llama 系列

Meta 的 Llama 系列最大特点是开放权重生态。很多开发者、研究者和公司会基于 Llama 做二次开发。

Llama 4 系列在 2025 年发布了 Scout、Maverick 等模型；到 2026 年，Meta 也在继续推进新的 AI 模型与 Meta AI 产品。

Llama 的重点不是普通聊天产品，而是开放生态：

• • 优势：开放生态大，适合改造和私有部署。
• • 适合：开发者、本地模型、企业定制。
• • 特点：它更像“AI 世界的基础零件”，很多应用会基于它做自己的产品。

国内主流大模型

国内大模型竞争激烈，既有大厂，也有创业公司

1. DeepSeek：深度求索

DeepSeek 是过去两年最受关注的国产大模型之一。它最容易被记住的标签，是性价比、开源影响力和推理能力。

DeepSeek 官方已在 2026 年 4 月发布 DeepSeek-V4 Preview，包括 DeepSeek-V4-Pro 和 DeepSeek-V4-Flash。官方强调 1M 上下文、Agent 能力和开源权重。

如果你只是普通用户，可以先这么看 DeepSeek：

• • 优势：推理能力强，性价比高，开源影响大。
• • 适合：学习、写作、代码、复杂问答、企业低成本接入。
• • 特点：把高能力模型的使用门槛往下拉了一截。

2. 通义千问：阿里 Qwen

通义千问，也叫 Qwen，是阿里云推出的大模型系列。

Qwen 的特点是“模型家族很全”：通用模型、代码模型、视觉模型、音频模型都有，也有不少开放权重版本。到 2026 年 4 月，Qwen 已发布 Qwen3.6-Plus、Qwen3.6-27B 等模型，重点强化 Agent、编程和多模态能力。它适合开发者，也适合接入阿里云和企业应用。

Qwen 更像一个“模型工具箱”：

• • 优势：开源生态强，模型类型丰富，中文能力好。
• • 适合：企业应用、开发者、本地部署、多模态任务。
• • 特点：不是单一聊天机器人，而是一整套模型体系。

3. 豆包：字节跳动

豆包是字节跳动的大模型产品，背后有抖音、今日头条、剪映等内容生态。

字节在 2026 年推出 Doubao 2.0 / Seed 2.0 相关能力，重点面向复杂任务、Agent 和多模态内容创作。

豆包离普通用户更近：

• • 优势：产品入口多，内容创作能力强，普通用户使用门槛低。
• • 适合：聊天、写文案、做短视频素材、语音和多媒体创作。
• • 特点：更贴近日常 App，而不是只面向开发者或企业客户。

4. 腾讯混元：Hunyuan

腾讯混元是腾讯自研的大模型体系，和腾讯云、腾讯元宝、办公协作、游戏、内容生态都有关系。

混元的一个重点方向，是和腾讯已有产品结合，比如 AI 助手、企业服务、代码工具和多媒体生成。

看混元，不能只看聊天：

• • 优势：腾讯生态大，适合和微信、QQ、腾讯云、企业服务结合。
• • 适合：办公、内容、企业服务、智能助手。
• • 特点：更看重能不能进入腾讯的产品体系，变成具体功能。

5. 百度文心：ERNIE

百度文心大模型是国内较早进入公众视野的大模型之一，和百度搜索、百度智能云、文心一言/文心助手关系紧密。

百度已推进 ERNIE 5.0 相关模型，方向包括全模态、搜索增强、产业应用和智能云服务。

文心的优势在百度生态里更明显：

• • 优势：搜索、知识库、产业场景积累多。
• • 适合：搜索问答、知识管理、企业应用、内容生成。
• • 特点：适合和百度搜索、智能云、行业解决方案结合使用。

6. 蚂蚁百灵：Ling / Ring / Ming

蚂蚁集团的百灵大模型体系包括 Ling、Ring、Ming 等模型线。它的方向和金融科技、企业服务、智能体、全模态能力关系比较密切。

蚂蚁百灵更偏业务底座：

• • 优势：金融科技和企业场景资源多。
• • 适合：金融、办公、企业服务、复杂推理。
• • 特点：更偏“严肃业务场景里的 AI 底座”，不是单纯面向大众聊天。

国内“AI 六小龙”

“AI 六小龙”不是严格官方称号，更多是媒体和投资圈对一批大模型创业公司的统称。这个说法会变，但它方便我们快速记住几家代表公司。

AI 六小龙

月之暗面 Kimi

MiniMax

阶跃星辰 StepFun

智谱 AI / GLM

百川智能 Baichuan

零一万物 01.AI

1. 月之暗面 Kimi

Kimi 最早因为“长文本能力”出圈，适合读论文、读报告、总结网页和长文档。后续 Kimi K2.5、K2.6、K2 Thinking 等模型继续强化多模态、推理、编程和 Agent 能力。

一句话理解：Kimi 像一个擅长读长资料的研究助手。

2. MiniMax

MiniMax 同时做文本、语音、视频、音乐和智能体产品，旗下海螺 AI 被很多内容创作者使用。MiniMax M2.7 等模型则更偏 Agent、编程和生产力任务。

一句话理解：MiniMax 更像全模态内容与 Agent 公司。

3. 阶跃星辰 StepFun

阶跃星辰的 Step 系列模型强调基础模型、推理效率和 Agent 能力。Step 3.5 Flash 等模型主打高效推理和开源生态。

一句话理解：StepFun 更偏基础模型和 Agent 引擎。

4. 智谱 AI：GLM

智谱 AI 的 GLM 系列是国内知名开源模型路线之一。GLM-5 系列重点提升编程、推理和智能体能力。

一句话理解：智谱像国内开源大模型路线的重要代表。

5. 百川智能 Baichuan

百川智能由搜狗前 CEO 王小川创立，早期以通用大模型出圈，后来也在医疗等专业场景上投入。

一句话理解：百川更强调通用模型到垂直行业的落地。

6. 零一万物 01.AI

零一万物由李开复创立，Yi 系列模型曾在开源社区有较高关注度，也探索面向普通用户和企业的 AI 应用。

一句话理解：零一万物更重视模型能力和应用产品并行。

一张图看懂中外模型格局

AI 六小龙

Kimi

MiniMax

StepFun

智谱 GLM

百川

零一万物

国内主流

DeepSeek

阿里 Qwen

字节 豆包

腾讯 混元

百度 ERNIE

蚂蚁 百灵

国外主流

OpenAIGPT

AnthropicClaude

GoogleGemini

xAIGrok

MistralMistral

MetaLlama

普通人应该怎么选？

别问“哪个模型最强”，先问“我拿它干什么”。

你的需求	优先考虑
日常聊天、写作、学习	GPT、Claude、Gemini、豆包、Kimi、通义千问
读长文档、总结报告	Claude、Kimi、Gemini、DeepSeek、Qwen
写代码、修代码	GPT、Claude、DeepSeek、Qwen、GLM、MiniMax
图片、音频、视频创作	Gemini、豆包、MiniMax、Qwen、文心、混元
企业私有化部署	Llama、Mistral、DeepSeek、Qwen、GLM
中文内容和国内产品生态	DeepSeek、Qwen、豆包、文心、混元、Kimi
低成本 API 调用	DeepSeek、Qwen、MiniMax、GLM、Mistral

聊天写作

读长资料

写代码

图片音视频

公司内部用

我该用哪个模型？

主要用途

选体验好的通用模型

选长上下文强的模型

选编程/Agent 强的模型

选多模态模型

看私有化、成本、合规

先试 ChatGPT / Claude / Gemini / 豆包 / Kimi

先试 Claude / Kimi / Gemini / DeepSeek

先试 GPT / Claude / DeepSeek / Qwen / GLM

先试 Gemini / 豆包 / MiniMax / Qwen

先看 Llama / Mistral / DeepSeek / Qwen / GLM

别被这些词吓住

参数

参数可以粗略理解成模型内部的“知识和能力容量”。参数越大不一定越好，因为还要看训练数据、训练方法、推理效率和产品体验。

Token

Token 是模型计费和处理文本的基本单位。可以理解成“文字切成的小块”。你输入越多、输出越多，消耗的 token 越多。

上下文窗口

上下文窗口就是模型一次能“记住”和处理多少内容。窗口越大，越适合读长报告、长合同、长代码库。

多模态

多模态就是不只处理文字，还能处理图片、音频、视频、表格、PDF 等内容。

Agent

Agent 是大模型从“只回答问题”走向“能执行任务”的关键。比如你让它“帮我查资料并整理成表格”，它可能会搜索网页、打开文档、提取信息、生成表格。

工具大模型用户工具大模型用户帮我整理某行业竞品报告搜索资料返回网页和文档提取关键数据返回结构化信息输出报告、表格和结论

说真的，这两年看着身边一个个搞Java、C++、前端、数据、架构的开始卷大模型，挺唏嘘的。大家最开始都是写接口、搞Spring Boot、连数据库、配Redis，稳稳当当过日子。

结果GPT、DeepSeek火了之后，整条线上的人都开始有点慌了，大家都在想：“我是不是要学大模型，不然这饭碗还能保多久？”

我先给出最直接的答案：一定要把现有的技术和大模型结合起来，而不是抛弃你们现有技术！掌握AI能力的Java工程师比纯Java岗要吃香的多。

即使现在裁员、降薪、团队解散的比比皆是……但后续的趋势一定是AI应用落地！大模型方向才是实现职业升级、提升薪资待遇的绝佳机遇！

这绝非空谈。数据说话

2025年的最后一个月，脉脉高聘发布了《2025年度人才迁徙报告》，披露了2025年前10个月的招聘市场现状。

AI领域的人才需求呈现出极为迫切的“井喷”态势

2025年前10个月，新发AI岗位量同比增长543%，9月单月同比增幅超11倍。同时，在薪资方面，AI领域也显著领先。其中，月薪排名前20的高薪岗位平均月薪均超过6万元，而这些席位大部分被AI研发岗占据。

与此相对应，市场为AI人才支付了显著的溢价：算法工程师中，专攻AIGC方向的岗位平均薪资较普通算法工程师高出近18%；产品经理岗位中，AI方向的产品经理薪资也领先约20%。

当你意识到“技术+AI”是个人突围的最佳路径时，整个就业市场的数据也印证了同一个事实：AI大模型正成为高薪机会的最大源头。

最后

我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，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大模型的学习中的很多困惑。

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