模型

1. 大模型参数与规格 (Model Specifications)

接触大语言模型（LLM）时，首先面对的是一串模型规格参数：7B、MoE、128K Context、FP16。这些参数直接决定了特定显卡能否运行该模型、推理速度如何、以及是否适合特定任务。
本章从架构到推理参数，系统拆解大模型的核心规格。可以结合 models.dev（开源 AI 模型规格数据库）进行对比查阅，量化算力需求与模型能力边界。

1.1 核心架构 (Core Architecture)

架构决定了计算效率、可扩展性以及训练/推理的底层逻辑。当前主流架构分为以下几类：

稠密架构（Dense）：经典 Transformer 架构。每次前向传播中，模型所有参数均被激活并参与计算。计算密集但结构简单，适合作为基座模型研究。代表：Llama 系列早期版本、Qwen 小参数版本、GPT 基础架构。
混合专家架构（MoE, Mixture of Experts）：将网络切分为多个独立的"专家"子网络，通过路由器（Router）为每个 Token 动态选择激活的专家。
- 激活参数机制：路由器对每个 Token 进行评分（Softmax），从全部专家中仅选取最匹配的 1~3 个参与计算，其余保持休眠。这使得总参数量（Total Parameters）远大于激活参数量（Activated Parameters），单次计算量（FLOPs）和显存带宽压力显著降低。
- 共享专家（Shared Experts）：为避免过度稀疏导致常识遗忘，前沿模型（如 DeepSeek-V3/R1、Qwen2-MoE）引入了"共享专家"机制。共享专家对所有 Token 全局激活，承担底层逻辑和通用知识；特定领域知识则交由路由专家处理。早期 MoE 因过度稀疏，导致一些常识容易遗忘，模型在路由切换时可能丢失跨领域的基础知识。共享专家的引入解决了这个问题：它们始终参与计算，确保底层逻辑不因路由而割裂。这对 Agent 任务（依赖工具调用、严谨格式约束和系统常识）尤为重要，Agent 需要在不同领域知识之间无缝切换，同时保持对工具调用格式和系统指令的一致理解。
多 Token 预测（MTP, Multi-Token Prediction）：部分模型（如 DeepSeek 系列）引入 MTP 层，允许并行预测未来多个 Token，减少自回归解码的延迟。
扩散模型架构（Diffusion）：基于扩散过程（去噪）而非自回归的生成模型。主要用于图像/视频生成（如 Stable Diffusion、DALL-E），在纯文本 LLM 中较少见，但多模态模型（如 Gemini 的图像生成模块）可能结合扩散机制处理视觉输出。

1.2 规模与维度 (Scale & Dimensions)

选型时首先需要明确参数量级单位和显存消耗的关键概念：

B (Billion)：参数数量单位。7B = 70 亿参数。
T (Trillion)：预训练数据量或算力单位。1T = 1 万亿 Token。
总参数量（Total Parameters） vs. 激活参数量（Activated Parameters）：
- Dense 模型：两者相等（如 7B 模型每次计算激活全部 70 亿参数）。
- MoE 模型：两者差距显著。总参数量决定模型加载到 GPU 所需的显存容量；激活参数量决定推理时的计算量（速度）。
- 命名示例：以 Qwen3.6 系列的两个模型为例：
  - Qwen3.6-35B-A3B：35B 为总参数量，A3B 中的 A 代表 Activated（激活参数量），即每次推理仅激活 3B 参数。你虽然需要足够的显存来装载 35B 的专家权重，但推理速度和成本只相当于一个 3B 的极小模型，而在基准测试中能力远超同规模 Dense 模型。
  - Qwen3.6-27B-FP8：27B 为参数量，FP8 代表模型以 FP8 精度发布（参见 1.5 节量化部分）。这是 Dense 架构，每次推理激活全部 27B 参数，但 FP8 量化显著降低了显存占用。
Transformer 核心维度：
- 网络层数（Number of Layers）：Transformer 块的数量。层数越深，可捕捉的模式越复杂，但梯度传播难度也随之增加。
- 隐藏层维度（Hidden Size / d_model）：每个 Token 在模型内部的向量表征维度。
- KV Heads：推理时，已生成 Token 的状态存入 KV Cache。分组查询注意力（GQA）等机制通过减少 KV 头数量降低显存占用，是当前最重要的推理显存优化手段。

闭源模型参数量的反推方法：OpenAI、Anthropic、Google 均不公开旗舰模型的参数量。以下为学术界和行业使用的主要反推方法，各方法均存在显著不确定性（前沿模型 ±2x 或更多），需交叉验证：

方法	原理	代表来源	可信度
吞吐量反推法	在固定硬件后端（Google Vertex、Amazon Bedrock）上，Token/s 与激活参数量近似反比；对比已知开源模型可推算激活参数，再结合 MoE 稀疏度估算总参数	unexcitedneurons (2026)	较高（直接反映物理约束）
IKP 事实容量法	1400 道冷门事实题分 7 层稀有度，用 89 个开源模型标定"准确率-参数量"对数线性回归，投影闭源模型。MoE 知识容量取决于总参数而非激活参数	Bojie Li, arXiv:2604.24827 (2026)	中等（原始估计被修正，置信区间宽）
推理成本反推法	推理成本与激活参数量近似线性，结合定价与 MoE 系数推算总参数	36kr 行业分析、Epoch AI	中等（受定价策略干扰）
API 性能指纹法	首 Token 延迟（TTFT）、吞吐量对比已知模型，推断 MoE 路由开销与激活参数	生产环境工程师社区	中等（受量化/推测解码影响）
硬件取证法	根据训练集群 GPU/TPU 数量、内存带宽、训练时长反推可承载参数上限	Samsung SemiCon Taiwan 泄露	低-中等（需准确集群信息）
内部泄露	供应链伙伴、高管社交媒体、Vertex AI 错误日志等意外暴露	Musk 推特、The Information、Semafor	参差不齐（需交叉验证）

⚠️ IKP 方法论争议：原始估计（GPT-5.5 ≈ 9.7T, Claude Opus 4.6 ≈ 5.3T）经 UC Berkeley CHAI 复审后修正：(1) 小模型得分被悄悄归零使拟合曲线过陡；(2) ~25% 题库存在歧义或事实错误。修正后 GPT-5.5 ≈ 1.5T（90% CI: 256B-8.3T），Claude Opus 4.7 ≈ 1.1T。核心方法论仍成立，但置信区间显著扩大。

各厂商具体模型的参数量推测见 §2 各厂商章节内的逐模型标注。

开源 vs 闭源的参数量差异：开源模型参数量代际提升平缓甚至"倒退"（看似小幅增长），并非技术落后，而是资源约束、效率优先、专精优化和商业生态四重因素驱动的适应性策略：
资源约束：芯片封锁与成本压力迫使国产模型在有限算力下极致优化效率，MoE 架构（总参多但激活少）是核心手段。
密度定律：小参数+高质量数据+MoE 可达到大参数效果；5000 亿参数后边际收益暴跌，训练/推理成本指数级上升（信通院数据：2025 年仅 12% 新模型以参数规模为核心宣传点）。
专精优化：编码等结构化领域不需要"记住全人类知识"，高质量合成数据+蒸馏可实现"以小博大"（如 DeepSeek-R1-Distill-1.5B 在数学推理上超过 GPT-4o）。
部署现实：开源模型必须可本地部署才有价值；端侧（手机/IoT/企业私有云）要求 7B 以下，参数小=推理便宜=用户基数大。
架构脱钩：MoE 让"总参数"与"激活参数"脱钩，如 Kimi K2.6 用 1T 总参/32B 激活实现"小体积大能力"，DeepSeek V4 Pro 1.6T 总参/49B 激活可在单节点运行。
本质：闭源模型靠 API 收费摊薄成本，追求 2T→5T→10T 的总参竞赛；开源模型追求用 1/10 激活参数达到 90% 实用能力，在可部署性和商业可持续性上取胜。

1.3 输入输出与容量 (Capacity & Limits)

上下文窗口（Context Length）：模型单次支持处理的最大 Token 数。1M（100 万 Token）约等于 75 万汉字，相当于一次性塞入几十万行核心代码或近十本长篇小说。

KV Cache 与长文本的物理瓶颈
模型逐字生成时，会把历史 Token 的键值对保存在 KV Cache（键值缓存）中以避免重复计算。但 1M 场景下，KV Cache 体积随序列长度线性暴涨（每层 $O (n)$ ），极易引发显存溢出（OOM）。同时，传统全量注意力要求当前词与历史所有词两两比对，算力消耗呈平方级 $O (n^{2})$ 飙升。
幻觉率随上下文长度恶化：长文档 QA 中，幻觉/捏造率随上下文长度显著上升。32K 时顶级模型幻觉率约 1~7%，128K 时多数模型明显恶化，200K+ 时几乎所有模型都超过 10%。
业界破局方案：不同厂商在架构层面给出了差异化答案：
DeepSeek MLA + CSA/HCA（多头潜在注意力 + 压缩稀疏/重度压缩注意力）：MLA（V2 首创，V3/V4 沿用）通过低秩压缩 KV Cache 降低推理显存；CSA（Compressed Sparse Attention，V4 新增）每 4 token 压为 1 条，再用 Lightning Indexer 稀疏选择 top-k；HCA（Heavily Compressed Attention）每 128 token 压为 1 条后做 dense attention。V4 在 1M 下 FLOPs 为 V3.2 的 27%（Pro）/ 10%（Flash），KV Cache 为 V3.2 的 10%（Pro）/ 7%（Flash）。 |
Kimi Attention Residuals（残差注意力）：将固定残差连接改为深度-wise 注意力残差，动态学习各层对先前输出的加权融合，缓解 PreNorm 稀释和 Attention Sink 问题。结合线性/全注意力混合机制，部分变体节省 75% KV 内存，128K~1M 解码速度提升 5~6 倍。
GPT 上下文压缩（Context Compaction）：将非核心冗长上下文压缩成高密度特征向量，大幅减小 KV Cache 体积，同时精准召回关键代码变量。在 SWE-Bench 等长代码任务中表现突出。
Claude Opus 极限注意力容量：在 1M 全域检索评测（MRCR v2 等）中注意力稳定性最高，上下文退化（Context Rot）现象最轻，Opus 4.6 在 1M 难度变体中可达 ~76%，被公认为当前最可靠的长上下文旗舰。

⚠️ 标称窗口 vs. 实际可用窗口
部分模型宣称支持 1M 上下文，但实际采用滑动窗口注意力（SWA）或上下文切片（Context Slicing）以节省计算资源。用户在长文档对话中会发现模型"失忆"，实际活跃记忆窗口远小于标称值。
典型反面案例：Gemini 3.0 Pro（2025-2026）。虽然其支持 1M 的全局上下文，但 Google 在面向大众的网页版中实施了激进的上下文截断策略。研究人员发现，在长文档对话（超过 10 轮）或复杂剧本分析场景下，其活跃记忆窗口会被强制回退至约 32K。此时模型并非在 1M 范围内检索信息，而是在截断后的切片中寻找答案，导致"大海捞针"测试失败、产生幻觉或逻辑重复。
建议：在需要强上下文记忆的任务中，不要仅参考官方宣传数字，务必使用支持完整自注意力（Full Attention）的开发者 API 接口，并通过 NIAH（Needle-in-a-Haystack）等测试验证模型的实际长文本处理能力。

词表大小（Vocabulary Size）：分词器（Tokenizer）中的独立 Token 数量（通常 30K - 200K+）。更大的词表在多语言场景下压缩效率更高（如处理中文时可用更少 Token 表示更多汉字，节省上下文空间）。

1.4 模态与能力标签 (Modalities & Capabilities)

现代大模型已从纯文本扩展至多模态。选型时需关注Capabilities Flags（能力标签）：

多模态能力（Multimodal）：视觉输入（Vision），如识别图像、公式截图、图表；音视频输入，支持语音对话或视频帧分析。
工具调用（Tool Call / Function Calling）：模型输出可被系统执行的 JSON 指令（如调用搜索 API、执行 Python 脚本）。这是构建 Agent 的核心能力。
结构化输出（Structured Output）：严格按预定义 JSON Schema 输出。在信息抽取任务（如批量提取文献摘要中的作者、方法、结果）中至关重要。
原生推理链（Reasoning）：如 OpenAI o1/o3 系列、DeepSeek R1。模型在输出最终答案前生成隐式"思考过程"（Thinking Tokens），适用于数学推导、算法设计等需要多步推理的任务。

1.5 精度与量化 (Quantization & Deployment)

受实验室计算资源限制，往往无法以全精度（FP32）运行大模型，需了解量化相关参数：

支持精度（Supported Precisions）：主流训练/推理使用 FP16 或 BF16。近期模型开始原生支持 FP8，在低精度下保持性能。
量化方法（Quantization Method）：将权重压缩至 INT8 或 INT4 的算法，常见格式包括 GPTQ、AWQ、GGUF（配合 Llama.cpp 使用）。4-bit 量化可将 7B 模型显存占用从约 14GB 压缩至 5GB 以下，使消费级设备运行 LLM 成为可能，代价是轻微的性能损耗。

1.6 推理与生成参数 (Inference / Sampling Parameters)

以上为模型的固有规格。以下为调用 API 或运行推理时可调整的运行时参数。这些是必须严格控制的实验变量：

Temperature（温度）：控制输出随机性，取值通常 0~2。设为 0（或接近 0）时输出高度确定，适用于数据抽取、代码生成、格式化输出；设为 0.7~1.0 时输出更具多样性，适用于头脑风暴、大纲发散。
Top-p (Nucleus Sampling) / Top-k：采样策略。Top-p = 0.9 表示模型仅从累计概率达 90% 的候选词汇中选择，截断长尾低概率词以避免乱码。
Presence / Frequency Penalty（惩罚项）：惩罚已出现的词汇，强制模型引入新内容，适用于长文本生成场景。
Stop Tokens（停止词）：自定义模型遇到指定符号时停止生成，防止过度输出。

参数是模型的物理规格。开启任务前，需明确 Context 长度需求（警惕滑动窗口陷阱）、是否依赖 Vision 或 Shared Experts 赋予的 Agent 能力、以及实验室显卡能支撑的 Activated Parameters 量级。

查阅工具：

models.dev，开源 AI 模型规格数据库，收录模型名称、实验室、上下文长度、价格、能力标签、权重开放情况、基准分数等，便于快速对比选型。

2. 主流厂商与模型

2.1 模型任务类型分类

2.1.1 对话模型 (Chat / Dialogue)

原理：基于 Transformer 解码器架构，通过自回归方式逐 Token 生成文本。模型在大规模语料上预训练（Pretrain），经监督微调（SFT）对齐指令格式，再通过 RLHF / DPO / GRPO 等强化学习方法对齐人类偏好。

按推理能力分类：

2025-2026 年的核心变化是：推理能力已从独立模型特性变为通用能力维度。几乎所有前沿模型（GPT-5.x、Claude 4.5+、Gemini 2.5+、Qwen 3.x）都支持通过 API 参数（如 reasoning_effort、thinking_budget）控制推理强度的开关和深度。

通用对话模型：面向日常交互优化，平衡质量、速度与成本。代表：GPT-4o、Claude 4.5 Sonnet、Gemini Flash、Qwen-Plus、DeepSeek V3。
推理增强模型 (Reasoning)：在输出前生成隐式或显式的思维链（Thinking Tokens），分配额外推理计算资源。代表：OpenAI o3/o4-mini、DeepSeek R1、QwQ、Claude 4.7 Extended Thinking、Gemini 2.5 Pro Thinking。
轻量 / 高速模型：牺牲部分能力换取极低延迟和成本，适合子任务分发、批量处理。代表：GPT Mini、GPT Spark (~1000 tok/s)、Gemini Flash、DeepSeek V4 Flash。
代码 / 数学专项模型：在预训练或微调阶段针对特定领域数据增强。代表：Qwen3-Coder、DKimi-K2.7-Code、DeepSeek-Math。

思维链（Chain-of-Thought）类型：

隐式思维链 (Hidden CoT)：模型内部生成推理 Token 但不对外展示。OpenAI o 系列采用此方式，通过 reasoning_effort 参数（low/medium/high）控制推理深度。
显式思维链 (Visible CoT)：推理过程以 <think> 标签输出给用户。DeepSeek R1、QwQ、Claude Extended Thinking 采用此方式，用户可审查推理路径。
分支思维链 (Tree-of-Thoughts)：采样多条推理路径并择优。DeepSeek R1 训练中使用的 GRPO（Group Relative Policy Optimization）即包含此机制。

按模态分类：

纯文本模型：仅处理文本输入输出。大部分对话模型的基础形态。
多模态模型（输入）：支持文本 + 图像 / PDF 输入，输出仍为文本。如 GPT-4o Vision、Claude Sonnet（图像输入）、Gemini Pro（图像/音频/视频输入）。
全模态模型（输入+输出）：支持文本、图像、音频、视频等全模态输入，同时输出文本和语音。代表：Qwen3-Omni / Qwen 3.5-Omni（Thinker-Talker 架构，256K 上下文，113 语言，文本+图像+音频+视频输入 → 文本+语音流式输出）。

工具调用（Tool Calling）：绝大多数前沿对话模型支持 Function Calling，即输出可被系统执行的 JSON 指令（如调用搜索 API、执行 Python 脚本、操作数据库）。这是构建 Agent 的核心能力。各厂商实现细节不同，但接口趋于统一（OpenAI 格式为事实标准）。

模型	厂商	架构	上下文	推理	Tool Call	模态
GPT-4o	OpenAI	Dense	128K	通用	✅	文本+图像输入
GPT 5.5	OpenAI	MoE	1M	reasoning_effort 可调	✅	文本+图像+PDF
o3 / o4-mini	OpenAI	Dense	200K	隐式 CoT，effort 可调	✅	文本+图像+PDF
Claude 4.6 Sonnet	Anthropic	MoE	1M	Extended Thinking	✅	文本+图像+PDF
Claude 5 Sonnet	Anthropic	MoE	1M	Extended Thinking	✅	文本+图像+PDF
Gemini 3.1 Pro	Google	MoE	1M	Thinking 可调	✅	文本+图像+音频+视频
DeepSeek V4 Pro	DeepSeek	MoE	1M	三模式推理	✅	文本
DeepSeek R1	DeepSeek	MoE	128K	显式 CoT (GRPO)	✅	文本
Qwen 3.7 Max	阿里	MoE	1M	可调	✅	文本+图像
Qwen3.6-35B-A3B	阿里	MoE	262K	可调	✅	文本+图像（3.5 起全系支持）
Qwen3-Omni	阿里	Thinker-Talker	256K	可调	✅	全模态输入→文本+语音输出
Llama 4 Maverick	Meta	MoE	1M	通用	✅	文本+图像
MiMo-V2.5	小米	MoE (310B/15B)	1M	通用	✅	文本+图像+视频+音频
MiniMax M3	稀宇科技	MoE + MSA稀疏注意力	1M	可调	✅	文本+图像+视频

只有充分了解模型的能力边界，才能做出正确判断。上文帖子的逻辑存在根本错误：它拿纯文本模型（DeepSeek、GLM-5.2）和专用 OCR 工具（PaddleOCR）去做"图像→手写体文本"识别，然后指责模型"不行"，这和拿菜刀去剪头发、再骂菜刀不好用是同一回事。 DeepSeek V4 Pro 和 GLM 5.2 是纯文本模型，根本不接受图片输入，输出手写体识别结果只能依赖外部 OCR 管线预处理；而 PaddleOCR 是面向印刷体文档设计的专用 OCR 引擎，手写体从来不是它的目标场景。真正应该拿来比较的是具备原生视觉输入（Vision）的模型——例如 Qwen3.6-35B-A3B（多模态 MoE，支持文本+图像+音频+视频）或 MiMo-V2.5（310B 总参/15B 激活，同样原生支持图像输入）。这些模型的 Vision 编码器在训练阶段就见过大量手写体样本，能够端到端地"看图→理解→输出文字"，识别精度远非外挂 OCR 管线可比。即便是 Qwen3.5-0.8B 这样仅 0.8B 激活参数的极小多模态模型，其手写体识别能力也显著优于纯文本模型搭配机械 OCR 的方案——因为原生多模态模型理解的是图像中的"语义"，而 OCR 只做像素级的字符分割与匹配，对手写体的连笔、倾斜、涂改等特征天然无力。结论：评价一个模型的能力，必须先看它的能力，是纯文本还是多模态？有没有 Vision 输入？目标场景是什么？拿错工具再抱怨结果差，暴露的不是模型的问题，是使用者的认知盲区。

2.1.2 图像生成模型 (Image Generation)

两大架构范式：

扩散模型（Diffusion） 是当前图像生成的主流架构。

原理：前向过程逐步向图像添加高斯噪声直至纯噪声；反向过程训练神经网络学习逐步去噪还原。条件输入（文本/图像）通过交叉注意力（Cross-Attention）引导去噪方向。典型实现包括 Latent Diffusion（在 VAE 潜空间中扩散以降低计算量）和 DiT（Diffusion Transformer，用 Transformer 替代 U-Net 作为去噪骨干）。
优势：训练稳定、生成质量高、生态成熟（ControlNet、LoRA、IP-Adapter 等微调工具链完善）。
劣势：推理速度慢（需多步去噪迭代，通常 20~50 步），指令遵循精度不如自回归模型。
代表：Midjourney V7、FLUX 1.1 Pro、Stable Diffusion 3.5、Ideogram 3。

自回归模型（Autoregressive） 是新兴的图像生成架构。

原理：将图像通过 VQ-VAE 等量化器离散化为 Token 序列，然后用 Transformer 解码器自回归逐 Token 生成。GPT Image 1/2 采用此方式，将文本和图像 Token 统一在同一个 Transformer 中处理，实现"原生多模态生成"。
优势：指令遵循精度极高（因与文本生成共享架构，能精确理解复杂指令）、支持图文交错生成、推理速度快（可利用 KV Cache）。
劣势：需要海量训练数据、Token 化可能损失高频细节、生态工具链（ControlNet 等）尚不成熟。
代表：GPT Image 1/2 (OpenAI)、部分研究模型。

按功能分类：

Generation（生成）：从文本或随机噪声创建全新图像。所有图像模型的基础能力。
Edit（编辑）：在已有图像基础上进行修改、风格迁移、局部重绘。如 GPT Image 2 的指令编辑模式、Adobe Firefly 的 Generative Fill。
Inpainting / Outpainting：局部区域重绘或画布扩展。Stable Diffusion 系列有专用 Inpainting 变体。

模型	厂商	架构	功能	特点
GPT Image 2	OpenAI	自回归	Generation / Edit	指令遵循最强，原生集成对话
Nano Banana 2	Google	Diffusion	Generation / Edit	原生集成于 Gemini，速度快
Seedream 5	字节跳动	Diffusion	Generation / Edit	文字渲染最强，4K 分辨率，多图合成
FLUX 2	Black Forest Labs	DiT	Generation	开源，高分辨率，速度快
通义万相	阿里	未公开	Generation / Edit	中文场景优化，开源

2.1.3 视频生成模型 (Video Generation)

三大架构范式：

扩散模型（Diffusion-based Video）：在图像扩散架构基础上引入时序维度。

原理：通过 3D 时空注意力（Spatial-Temporal Attention）或时序 Transformer 处理帧间一致性。部分模型（如 Stable Video Diffusion）采用图生视频的 I2V 模式，以首帧为条件进行条件扩散。
优势：视觉质量高、运动自然、生态沿用图像扩散工具链。
劣势：推理速度慢（每帧需多步去噪）、长视频一致性维护困难、物理模拟不够准确。
代表：Runway Gen-4.5、Luma Ray3、Pika 2.2。

自回归模型（Autoregressive Video）：将视频 Token 化后逐帧或逐段自回归生成。

原理：视频帧经编码器离散化为 Token 序列，用 Transformer 自回归生成。可与文本 Token 统一建模，天然支持长视频生成和音视频联合生成。
优势：推理速度快（利用 KV Cache）、支持变长视频、天然适配音视频联合生成。
劣势：Token 化可能损失高频细节、训练数据需求大。
代表：Seedance 2.0/2.5（字节，首创音视频联合生成）、HappyHorse 1.0（阿里 ATH，150 亿参数统一 Transformer，原生音视频联合生成）。

世界模型（World Model）：学习物理世界的因果规律，而非仅学习像素分布。

原理：模型不仅学习"视频看起来像什么"，还学习"物体如何运动、碰撞、反弹"。Sora 的定位是"世界模拟器"，通过大规模视频预训练隐式学习物理引擎。
优势：物理模拟准确（物体碰撞、水花飞溅、重力效果）、支持交互式世界探索。
劣势：训练成本极高、可控性仍在探索阶段、当前模型尚未完全实现物理一致性。
代表：Sora 2（OpenAI，物理模拟标杆）、Veo 3.1（Google）、Runway Gen-4（World Consistency）。

按任务类型：

T2V (Text-to-Video)：纯文本→视频。所有视频模型的基础能力。
I2V (Image-to-Video)：静态图像→动态视频。保持首帧内容一致性的同时添加运动。如 Runway Gen-4.5、Kling 3.0。
V2V (Video-to-Video)：输入视频→风格转换/编辑。
S2V (Speech-to-Video)：语音→带口型同步的视频。如 HeyGen。
音频生成：部分模型支持原生音视频联合生成（画面+音效同步输出），无需后期配音。如 HappyHorse 1.0、Seedance 2.0、Veo 3.1、Kling 3.0。

模型	厂商	架构	类型	分辨率	时长	音频	特点
Seedance 2.5	字节跳动	自回归	T2V / I2V	4K	10s	✅	首创音视频联合生成，运镜意识强
HappyHorse 1.0	阿里 ATH	自回归（统一 Transformer）	T2V / I2V	1080p	3~45s	✅ 原生	150 亿参数，Artificial Analysis 双榜第一（Elo 1333/1392），开源，7 语言唇形同步
Sora 2	OpenAI	世界模型	T2V / I2V	1080p	20s	✅ 原生	物理模拟最准确，多镜头 Storyboard
Kling 3.0	快手	未公开	T2V / I2V	4K	10s	✅	写实运动质量高，性价比突出
Veo 3.1	Google	世界模型	T2V / I2V	4K	8s	✅ 原生	音视频联合生成，提示遵循强

2.1.4 语音模型 (Speech / Audio)

TTS (Text-to-Speech) 文本转语音：

将文本转换为自然语音波形。当前主流架构分为三类：

两阶段架构（Encoder + Vocoder）：文本编码器将文字转为音素/韵律特征，声码器（HiFi-GAN、Vocos）将梅尔频谱图转为波形。传统但成熟。
端到端 LLM 架构：基于大语言模型直接生成音频 Token（离散语音编码），跳过梅尔频谱中间步骤。代表：CosyVoice 系列（FSQ 量化 + LLM）、ElevenLabs v3。韵律自然度和零样本克隆能力显著提升。
Flow Matching 架构：结合流匹配（Flow Matching）进行语音合成，在质量和速度之间取得平衡。代表：CosyVoice 2/3 的因果流匹配模型。

STT / ASR (Speech-to-Text) 语音识别：

将语音波形转换为文本。主流架构为 Conformer（CNN + Transformer 混合）或 Whisper 式 Encoder-Decoder。流式场景（Voice Agent）要求首 Token 延迟 <300ms。

按类型分类：

TTS（文本→语音）：CosyVoice 3.0、ElevenLabs v3、OpenAI GPT-4o mini TTS、Cartesia Ink、IndexTTS-2、Fish Speech 1.5。
ASR（语音→文本）：Deepgram Nova-3、OpenAI GPT-Realtime-Whisper、AssemblyAI Universal-3 Pro、Microsoft MAI-Transcribe-1。
Voice Agent（实时语音代理）：STT + LLM + TTS 端到端管线，支持实时对话、打断、情绪识别。2026 年热点方向。

模型	厂商	类型	架构	特点
Fun-CosyVoice 3.0	阿里 FunAudioLLM	TTS	LLM + Flow Matching	开源 0.5B，零样本多语言，内容一致性 78.0，说话人相似度 71.8
CosyVoice 2-0.5B	阿里 FunAudioLLM	TTS	LLM + Flow Matching	开源，流式合成，人类水平自然度
ElevenLabs v3	ElevenLabs	TTS	端到端 Transformer	闭源标杆，韵律自然度最高，声音克隆
IndexTTS-2	IndexTeam	TTS	未公开	开源，低延迟，小体积
Fish Speech 1.5	Fish Audio	TTS	DualAR（双自回归）	开源，高质量语音克隆
Chatterbox-Turbo	Resemble AI	TTS	未公开	开源 MIT，盲测 65.3% 胜率 vs ElevenLabs
MOSS-TTS	未公开	TTS	未公开	社区评价音质接近 ElevenLabs
MiMo TTS	小米	TTS	未公开	轻量，中文质量好
Hailuo TTS	MiniMax	TTS	未公开	海螺AI 集成
Cartesia Ink	Cartesia	TTS	未公开	实时 TTS Arena 第一，<250ms P90
GPT-Realtime-Whisper	OpenAI	ASR	Whisper + 流式	$0.017/min，实时转写
Deepgram Nova-3	Deepgram	ASR	Conformer	低延迟流式标杆，多语言
AssemblyAI Universal-3 Pro	AssemblyAI	ASR	未公开	最高精度异步转写
MAI-Transcribe-1	Microsoft	ASR	未公开	25 语言 3.8% WER，成本降 50%
Fun-ASR-Nano	阿里 FunAudioLLM	ASR	LLM-based	31 语言，热词支持，vLLM 流式

2.1.5 音乐生成模型 (Music Generation)

原理：将音乐建模为时序音频 Token 序列，通过自回归 Transformer 或扩散模型生成。输入通常为文本描述（风格、情绪、歌词）或参考音频片段。2025-2026 年音乐生成质量已接近商业制作水准，支持完整歌曲（含人声、伴奏、混音）的端到端生成。

模型	厂商	类型	特点
Suno v5	Suno	文本→完整歌曲	质量标杆，支持人声+伴奏，歌词生成，3~4 分钟完整歌曲
MiniMax Music 2.5	MiniMax	文本→音乐	API 可用（FAL.AI），$0.035/生成，性价比高
ElevenLabs Music	ElevenLabs	文本→音乐	商用安全，$0.80/分钟，支持纯器乐和人声
Lyria 3 Pro	Google	文本→音乐	RealTime 模式支持 WebSocket 实时器乐流式生成
HeartMula	开源	文本→完整歌曲	开源，本地运行，质量接近 Suno
Udio	Udio	文本→音乐	高质量歌曲生成，版权争议后已与唱片公司和解

2.1.6 嵌入模型 (Embeddings)

原理：将文本（或图像、音频等多模态内容）编码为固定维度的稠密向量（Dense Vector），使语义相近的内容在向量空间中距离更近。训练目标通常为对比学习（Contrastive Learning），即拉近正样本对的向量距离，推远负样本（InfoNCE Loss）。向量维度从 256 到 3072+ 不等。Matryoshka 表示学习（MRL） 允许在不重新训练的情况下截断维度（如 2048→1024→512），以精度换取存储和检索速度。

架构趋势：2025-2026 年的显著变化是基于 LLM 的嵌入模型取代传统 BERT 架构成为主流。Qwen3.x-Embedding 基于 Qwen3 Dense 模型构建，Seed 2.x Embedding 基于 Seed 2.0 / 豆包模型构建，利用 Decoder-only LLM 强大的语义理解能力，在 MTEB 等榜单上大幅超越传统编码器。 关键指标：

MTEB (Massive Text Embedding Benchmark)：跨 8 个任务类别（检索、聚类、分类、STS 等）的综合评估。CMTEB 为中文版本。
BRIGHT：推理密集型检索专项评估。
MMEB_v2：多模态嵌入评估（图像、视频向量化）。
维度 (Dimensions)：向量长度。1024~2048 为性价比甜蜜点。
上下文长度：单次输入最大 Token 数。长文档嵌入需 ≥8K。

模型	厂商	维度	上下文	输入模态	开源	特点
Seed 2.x Embedding	字节跳动	2048/1024 (MRL)	未公开	文本+图像+视频	❌	基于 Seed 2.0 构建，多模态 SOTA，火山方舟 API
embed-v4	Cohere	1024	128K	文本+图像	❌	多语言 + 长文档
Jina Embeddings v5-omni	Jina	677M/239M 参数	32K	文本+图像+音视频	✅	首个全模态嵌入，Matryoshka
voyage-4-large	Voyage AI	2048	32K	文本+图像	❌	检索精度领先
Gemini Embedding 2	Google	3072	8K	文本+图像+视频+音频	✅	Google 首个原生多模态嵌入，5 种维度可选
Qwen3.x-Embedding	阿里	可变 (MRL)	32K	文本	✅	MTEB 多语言 #1（70.58），0.6B/4B/8B 三尺寸
BGE-M3	BAAI	1024	8K	文本	✅	开源首选，多语言
Nomic Embed Text V2	Nomic AI	可变 (MoE)	8K	文本	✅	首个 MoE 嵌入架构

2.1.7 重排序模型 (Reranking)

原理：RAG 管线的第二阶段精排。初始检索（向量搜索 / BM25）返回 Top-K 候选文档后，重排序模型使用 Cross-Encoder 架构将查询与每篇文档拼接输入 Transformer，输出相关性分数，重新排序后取 Top-N 送入 LLM。

与嵌入模型的核心区别：

维度	嵌入模型 (Bi-Encoder)	重排序模型 (Cross-Encoder)
架构	查询和文档分别编码，独立计算向量	查询与文档拼接后联合编码
精度	较低（无跨文本交互）	较高（允许查询-文档深度交互）
速度	极快（可预计算文档向量，检索时仅编码查询）	慢（每对查询-文档需完整前向传播）
可索引	✅ 文档向量可预先计算并存储	❌ 无法预先索引，仅用于精排
上下文	通常 8K~32K	通常 1K~32K
典型用途	第一阶段召回（Top-100→Top-1000）	第二阶段精排（Top-100→Top-10）
评估基准	MTEB / CMTEB	BEIR / MIRACL

典型 RAG 检索管线：用户查询 → 嵌入模型向量化 → 向量数据库召回 Top-K 候选 → 重排序模型精排 → 取 Top-N 送入 LLM 生成答案。

模型	厂商	上下文	语言	开源	特点
Qwen3-Reranker	阿里	32K	100+	✅	与 Qwen3-Embedding 同系列，0.6B/4B/8B 三尺寸
Rerank-v4.0-pro	Cohere	32K	100+	❌	企业级首选，支持 JSON 文档
Jina Reranker v2	Jina	1024	多语言	✅	Function-Calling 感知
BGE-Reranker-v2.5	BAAI	4K	多语言	✅	开源精度标杆
ZeroEntropy Reranker	ZeroEntropy	8K	英文为主	❌	高精度 RAG 专用
Voyage Reranker	Voyage AI	32K	多语言	❌	与 Voyage 嵌入配合紧密

2.2 OpenAI

模型

GPT 4o

项目	内容
发布时间	2024-05-13
架构	Dense
参数量	总参 ~200B ｜激活 ~200B（Dense，行业估计/Microsoft 论文）
上下文	128K
输入模态	文本、图像、PDF
价格	$2.5 / $10（每百万Token，输入/输出）

O1 / O3 / O4 Mini

项目	内容
发布时间	o1: 2024-12-05 / o3-mini: 2024-12-20 / o3: 2025-04-16 / o4-mini: 2025-04-16
架构	Dense（推理增强型）
参数量	o1: 总参 ~300B ｜激活 ~300B（Dense） o1-mini: 总参 ~100B ｜激活 ~100B（Dense） o3: 总参 ~500B 或 500B~1T ｜激活同（Dense） o3-mini: 总参 ~200B ｜激活 ~200B（Dense） o4-mini: 总参 ~300~500B ｜激活同（Dense）
上下文	o1/o3/o4: 200K
输入模态	o1: 文本+图像+PDF；o3: 文本+图像+PDF；o3-mini/o4-mini: 文本+图像
特殊能力	原生推理链（Reasoning），输出隐式思考过程
价格	o1: $15/$60, o3: $2/$8, o3-mini: $1.1/$4.4, o4-mini: $1.1/$4.4（每百万Token，输入/输出）

GPT 5.1

项目	内容
发布时间	2025-11-13
架构	MoE
参数量	总参 ~2T ｜激活 ~400~800B（MoE）
上下文	400K
输入模态	文本、图像
价格	$1.25 / $10（每百万Token，输入/输出）

GPT 5.2

项目	内容
发布时间	2025-12-11
架构	MoE
参数量	总参 ~2~3T ｜激活 ~500B~1T（MoE）
上下文	400K
输入模态	文本、图像
特点	在代码社区备受称赞；核心优势为上下文压缩（Context Compaction），即将非核心上下文压缩为高密度特征向量，大幅减小 KV Cache 体积的同时精准召回关键变量；SWE-Bench 等长代码基准表现突出（~77%）；社区反馈在系统性分析和遗漏问题发现方面优于部分竞品
价格	$1.75 / $14（每百万Token，输入/输出）

GPT 5.3 Codex

项目	内容
发布时间	2026-02-05
架构	MoE
参数量	总参 ~2.5~3.5T ｜激活 ~600B~1.2T（MoE）
上下文	400K
输入模态	文本、图像、PDF
特点	面向代码/Agent任务优化
价格	$1.75 / $14（每百万Token，输入/输出）

GPT 5.4

项目	内容
发布时间	2026-03-05
架构	MoE
参数量	总参 ~3~4T ｜激活 ~800B~1.5T（MoE）
上下文	1050K（≈1M）
输入模态	文本、图像、PDF
价格	$2.5 / $15（每百万Token，输入/输出）

GPT 5.5

项目	内容
发布时间	2026-04-23
架构	MoE
参数量	总参 ~4~10T 或 1.5T（IKP修正）~9.7T（IKP原始）｜激活 ~1~2T（MoE，IKP 论文/Samsung SemiCon 泄露）
上下文	1050K（≈1M）
输入模态	文本、图像、PDF
价格	标准版: $5 / $30；Pro 版: $30 / $180（通过并行测试时计算提供更高精度）（每百万Token，输入/输出）

GPT 5.6

目前GPT5.5降智严重。预计2026年7月7日发布。

GPT Image 1.5

项目	内容
发布时间	2025-11-25
架构	专用图像生成模型
输入模态	文本、图像（输入）→ 图像（输出）
特点	原生图像生成与编辑
价格	$5 / $32（每百万Token，输入/输出）

GPT Image 2

项目	内容
发布时间	2026-04-21
架构	专用图像生成模型
输入模态	文本、图像（输入）→ 图像（输出）
特点	原生图像生成与编辑，GPT-Image-1.5 升级版
价格	$5 / $30（每百万Token，输入/输出）

GPT Mini

项目	内容
发布时间	2025-08-07
架构	MoE
参数量	总参 ~100~200B ｜激活 ~50~100B（MoE，GPT-5 系列轻量版）
上下文	400K
输入模态	文本、图像
特点	GPT-5 系列轻量版
价格	$0.25 / $2（每百万Token，输入/输出）

GPT Spark

项目	内容
发布时间	2026-02-12（研究预览）
架构	MoE（极小激活参数）
参数量	总参 ~50~100B ｜激活 ~20~40B（MoE，Cerebras WSE-3 极速轻量版）
上下文	400K
输入模态	文本、图像
特点	GPT 5.3 Codex 的轻量版，部署于 Cerebras WSE-3 芯片，生成速度 ~1000 tok/s；面向实时编码场景
社区评价	Reddit 社区普遍反馈"快但笨"（"It is dumb, but fast model"），适合子任务分发、测试检查等低复杂度场景，不推荐用于复杂推理
价格	未公开（Cerebras 部署，无公开定价）

产品

ChatGPT

ChatGPT 是 OpenAI 面向大众的通用对话产品，提供网页版（chatgpt.com）、桌面客户端（Windows/macOS）和移动端应用（iOS/Android）。

核心定位：通用型智能助手，适合日常对话、调研、写作、头脑风暴、知识问答与内容创作。

主要功能：

多轮对话与上下文记忆，支持长会话连贯性
内置工具调用（网页搜索、代码解释器、图像生成与分析、文件上传）
自定义 GPT（Custom GPTs）与 GPTs Store
Canvas 模式：支持长文本/代码的协作编辑与迭代
语音对话（实时语音模式，支持打断与情绪感知）
图像理解与生成（原生支持 GPT Image 系列）
记忆功能（Memory）：记住用户偏好与历史上下文
插件与 Actions：扩展第三方工具与 API

适用场景：

调研与信息整理
文章、报告、邮件、脚本写作
头脑风暴与创意生成
日常问答与知识解释
多模态内容创作（图文、语音）

界面特点：简洁聊天界面，强调易用性与交互流畅度。提供免费版与 Plus/Pro 付费订阅，付费用户享有更高使用限额、优先模型访问与高级功能。

Codex CLI/Desktop

Codex CLI/Desktop 是 OpenAI 专为开发者打造的编码与 Agent 构建平台，提供命令行工具（Codex CLI）与桌面图形界面（Codex Desktop）。

核心定位：面向编码场景的 AI 编程助手与 Agent 开发平台，强调结构化推理、长上下文代码理解、工具调用与项目级自动化。

主要功能：

终端原生集成：在本地项目目录直接运行，支持 codex 命令行交互
桌面 GUI：可视化项目浏览器、文件树、Agent 工作流编排与执行监控
深度代码理解：支持百万级 Token 上下文，擅长大型代码库分析、跨文件重构与遗漏问题发现
Agent 构建：原生支持工具调用（Tool Call）、结构化输出（JSON Schema）、多步骤推理链
SWE-Bench 优化：针对真实软件工程任务（issue 修复、功能实现、测试编写）进行专项训练
上下文压缩（Context Compaction）：自动将冗余代码压缩为高密度特征向量，精准保留关键变量与逻辑
项目级操作：一键生成项目骨架、批量重构、依赖分析、测试生成与 CI 集成
推理控制：支持 reasoning_effort 参数（low/medium/high）调节思考深度
多模态输入：支持代码 + 图像（架构图、UI 截图、流程图）联合分析

适用场景：

大型代码库理解与重构
软件工程任务（SWE-Bench 类问题）
Agent 系统构建与工具链集成
自动化测试、文档生成与代码审查
终端驱动的快速原型与项目初始化

界面特点：CLI 模式强调极致效率与脚本化；Desktop 模式提供可视化工作流、Agent 状态监控与多文件并行编辑。两者均深度集成 Git、IDE（VS Code、JetBrains 等）与本地文件系统。

定价采用按 Token 计费 + 订阅混合模式，CLI 与 Desktop 共享同一后端模型能力。

2.3 Anthropic

模型

Claude 4.5 Sonnet

项目	内容
发布时间	2025-09-29
架构	Dense
参数量	总参 ~1~2T ｜激活 ~100~200B（吞吐量反推，unexcitedneurons）
上下文	200K
输入模态	文本、图像、PDF
价格	$3 / $15（每百万Token，输入/输出）

Claude 4.5 Opus

项目	内容
发布时间	2025-11-01
架构	Dense
参数量	总参 ~1.5~2T（吞吐量反推）或 ~3~5T（IKP）｜激活 ~93~105B FP8（unexcitedneurons 吞吐量分析）
上下文	200K
输入模态	文本、图像、PDF
价格	$5 / $25（每百万Token，输入/输出）

Claude 4.6 Sonnet

项目	内容
发布时间	2026-02-17
架构	Dense（社区推测可能转MoE）
参数量	总参 ~1~3T ｜激活 ~78~88B FP8（吞吐量反推）
上下文	1000K（1M）
输入模态	文本、图像、PDF
价格	$3 / $15（每百万Token，输入/输出）

Claude 4.6 Opus

项目	内容
发布时间	2026-02-05
架构	Dense / MoE（社区推测约 ~220B 激活参数，可能为大规模MoE）
参数量	总参 ~2~5T（吞吐量反推）或 ~5.3T（IKP原始）/ ~1.5~2T（IKP修正后DeepSeek-like sparsity）｜激活 ~93~105B FP8（unexcitedneurons）
上下文	1000K（1M）
输入模态	文本、图像、PDF
特点	在 1M 全域检索评测（MRCR v2 等）中注意力稳定性最高，上下文退化（Context Rot）现象最轻；Opus 4.6 在 1M 难度变体中可达 ~76%；200K~500K+ 长会话中仍保持良好连贯性，被公认为当前最可靠的长上下文旗舰
价格	$5 / $25（每百万Token，输入/输出）

Claude Opus 4.7/4.8

项目	内容
发布时间	4.7: 2026-04-16 / 4.8: 2026-05-28
架构	未公开
参数量	总参 ~3~5T 或 1.1T（IKP修正）~4T（IKP原始）｜激活未公开
上下文	1000K（1M）
输入模态	文本、图像、PDF
社区评价	多个独立评测显示 4.7 较 4.6 全面退步；Medium 文章直言"Claude Opus 4.7 is a downgrade"；社区推测 Anthropic 通过缩小模型尺寸换取更低延迟（推理时间明显缩短）；4.8 发布间隔仅 42 天，被认为是对 4.7 失败的快速修复
特点	4.7引入 xhigh effort level；社区反馈推理速度较 4.6 显著提升，推测通过缩小模型尺寸换取更低延迟
价格	$5 / $25（每百万Token，输入/输出）

Claude Sonnet 5

项目	内容
发布时间	2026-06-30
架构	未公开
参数量	总参 ~2~4T ｜激活 ~400~800B（Vertex AI 日志泄露代号 Fennec）
上下文	1000K（1M）
输入模态	文本、图像、PDF
价格	$2 / $10（每百万Token，输入/输出）

Mythos / Fable 5

项目	内容
发布时间	2026-06-09（Fable 5 公开发布 / Mythos 5 受限发布）；2026-06-12 因美国政府出口指令暂停
架构	MoE（社区推测总参数 ~10T，等效 ~1T Dense 计算成本）
参数量	总参 ~10T ｜激活 ~1~2T（Mythos 5: 富途/NextBigFuture 报道；Fable 5: 与 Mythos 5 共享权重，2026.6.9 发布）
上下文	1000K（1M）
输入模态	文本、图像、PDF
特点	Fable 5 与 Mythos 5 共享底层权重；Fable 5 增加安全分类器（拦截网络安全/生物/化学等高风险查询，回退至 Opus 4.8）；Mythos 5 通过 Project Glasswing 仅向经审核的网络安全合作伙伴开放；SWE-bench Pro 80.3%（Mythos 5），远超 Opus 4.8 的 69.2%
价格	$10 / $50（每百万Token，输入/输出）

629a93a18b8c9bd9646fa8274e8110c3

产品

Claude (Web/App)

Claude 是 Anthropic 面向大众的通用对话产品，提供网页版（claude.ai）、桌面客户端（Windows/macOS）和移动端应用（iOS/Android）。

核心定位：安全优先的通用智能助手，强调对话质量、长上下文理解与深度推理能力。

主要功能：

多轮对话与 Projects 工作空间：上传文件和指令一次，后续对话自动继承上下文
Extended Thinking（深度思考）：显式思维链推理，适用于复杂分析与多步推理任务
1M Token 上下文窗口：支持处理整本书、完整代码库、长篇法律合同
记忆功能（Memory）：跨会话记住用户偏好与历史上下文
图像理解与 PDF 分析：原生支持视觉输入
Artifacts：实时生成并预览代码、图表、文档、网页组件
MCP（Model Context Protocol）集成：连接外部工具与数据源
语音对话模式：支持实时语音交互

适用场景：

深度分析与研究报告
长文档阅读、总结与问答
代码审查与架构讨论
学术写作与翻译
多步骤推理任务（数学、逻辑、策略）

界面特点：简洁对话界面，强调深度与可靠性。提供免费版、Pro（$20/月）、Max（$100/月或 $200/月）订阅层级，以及 Team 和 Enterprise 企业方案。

Claude Code

Claude Code 是 Anthropic 推出的终端原生 AI 编码工具，运行在开发者本地终端中，直接读写项目文件、执行命令、管理 Git。

核心定位：面向开发者的 Agentic 编码助手，强调项目级代码理解、自主执行与多步骤任务完成能力。

发布时间：2025 年 5 月（研究预览）→ 2025 年 10 月（GA）

主要功能：

终端原生集成：在项目目录中直接运行 claude 命令，无需切换 IDE
项目级代码理解：支持百万级 Token 上下文，完整读取大型代码库
自主执行：读写文件、运行测试、执行 Shell 命令、提交 Git，多步骤任务自主完成
并行 Agent（Agent Teams）：启动多个子 Agent 并行处理独立子任务
CLAUDE.md 项目配置：通过项目根目录的配置文件定义编码规范、架构约定与测试要求
Hooks 与 Skills：自定义触发器和可复用工作流
MCP 集成：连接外部工具（数据库、API、文档系统等）
桌面应用（Claude Desktop）：提供 GUI 版本，支持可视化文件浏览与 Agent 监控
Channels：通过 Telegram/Discord 远程发送任务，完成后异步接收结果
记忆系统：跨会话记住项目结构、调试模式与偏好编码方式

适用场景：

大型代码库理解、重构与迁移
Issue/Bug 修复（SWE-Bench 类任务）
测试编写与 CI/CD 集成
代码审查与文档生成
多 Agent 协作的复杂工程任务

界面特点：CLI 模式极致效率，深度集成终端与 Git；Desktop 模式提供可视化文件树、Agent 状态监控与会话管理。两者共享同一后端能力。

定价：按 Token 计费（API 模式），或包含在 Claude Pro/Max 订阅额度中。重度使用者可购买额外用量。

Claude Cowork

Claude Cowork 是 Anthropic 于 2026 年 1 月 12 日发布的桌面级通用 Agent 产品，将 Claude Code 的 Agentic 能力从代码扩展到所有知识工作场景。

核心定位：面向非开发者知识工作者的 AI 工作伙伴，在文件系统层面操作，深度集成现有工作流。

开发背景：由 Claude Code 创建者 Boris Cherny 用 Claude Code 在 10 天内开发完成——产品本身即是"超级个体"理念的实践验证。

主要功能：

文件系统级操作：直接读写本地文件、组织项目文件夹、批量处理文档
深度集成现有工具：原生连接 Gmail、Google Drive、Chrome、日历等
多步骤自主执行：规划并完成跨应用的复杂工作流（如"整理上周所有会议纪要并生成行动项"）
定时任务（Scheduled Tasks）：设置周期性自动化工作流
多 Agent 协作（Dispatch）：将复杂任务拆分给多个 Agent 并行执行
Computer Use：直接控制桌面应用程序
上下文文件（Context Files）：通过配置文件让 Cowork 理解你的工作背景与偏好
组织级共享：团队成员可共享 Agent 配置与工作流

适用场景：

文档整理、归档与批量处理
邮件分类、摘要与回复草稿
数据收集、整理与报告生成
项目管理与跨应用自动化
演示文稿与提案制作

界面特点：桌面应用，强调"委托工作而非对话"。用户描述目标，Cowork 自主规划并执行，完成后将结果交付到指定文件夹。使用 Apple VZVirtualMachine 沙箱确保安全。

定价：包含在 Claude Pro/Max 订阅中，使用订阅额度。可开启额外用量。

Claude Design

Claude Design 是 Anthropic Labs 于 2026 年 4 月 17 日发布的 AI 视觉协作产品，由 Claude Opus 4.7 视觉模型驱动。

核心定位：面向设计师与非设计从业者的 AI 设计协作工具，让任何人都能通过对话创建专业级视觉作品。

主要功能：

对话式设计生成：描述需求，Claude 自动生成初版设计，通过对话迭代精修
品牌设计系统：入职时自动从代码库或设计文件中提取品牌规范（颜色、字体、组件），后续所有项目自动应用
交互式原型：将静态设计稿转为可交互原型，支持用户测试与反馈收集
细粒度控制：内联评论、直接编辑文本、调节旋钮实时微调间距/颜色/布局
多格式导入：支持文本提示、图片上传、DOCX/PPTX/XLSX 导入、网页抓取
多格式导出：导出至 Canva、PDF、PPTX、独立 HTML，或组织内链接分享
Claude Code 交接：设计完成后自动打包为 Handoff Bundle，一键传递给 Claude Code 实现
前沿设计能力：支持语音、视频、3D、Shader 等代码驱动的高级原型
组织级协作：支持组织内共享、协同编辑、群组对话

适用场景：

产品原型与线框图
Pitch Deck 与演示文稿
落地页与营销素材
品牌探索与设计方向探索
社交媒体视觉内容
前沿交互式设计原型

界面特点：Web 应用（claude.ai/design），强调"人人都能设计"。设计师用来快速探索大量方向，非设计师用来将想法变为专业视觉输出。已集成 Canva 生态。

定价：包含在 Claude Pro、Max、Team、Enterprise 订阅中。使用订阅额度，可开启额外用量。企业版默认关闭，管理员可在组织设置中启用。

⚠️ Anthropic 针对中国用户的限制措施

⚠️ 以下内容基于公开报道与社区逆向分析整理，截至 2026 年 7 月。Anthropic 的检测策略持续演进，具体措施可能随时变化。

背景：Anthropic 自成立之初即不向中国大陆开放服务。2025 年 9 月修改服务条款，明确禁止任何被中国直接或间接控股超过 50% 的企业或组织使用其服务，即使该企业在海外注册。2026 年 2 月，CEO Dario Amodei 公开表示封锁中国用户"花费了数亿美元收入"。

微信图片_20260707111549_185_2

一、账号封锁特征（基于公开报道与社区报告）

Anthropic 的风控系统不仅识别 IP 地理位置，而是对整个使用链路进行多维度追踪，以下特征均可能触发封号：

检测维度	具体特征
支付信息	信用卡发卡行归属中国银行、支付宝/微信支付记录
注册信息	使用中国手机号（+86）、中国邮箱服务商注册
IP 行为	VPN 节点频繁跳动、曾连接过中国境内酒店/公司 Wi-Fi、近期有中国出差记录
设备环境	操作系统语言设为简体中文、系统时区设为 Asia/Shanghai
使用模式	高频 API 调用、系统性覆盖模型能力各领域的查询模式
组织关联	企业账户中某个成员触发风控→整个组织被封（110 人美国农业公司案例）

Anthropic 还引入第三方身份核验服务商 Persona，要求部分被标记为"高风险"的用户上传政府颁发的身份证件并完成实时人脸核验。

二、邮件追踪器

Anthropic 在发送给用户的封号通知邮件中嵌入追踪像素（Tracking Pixel）——一张 1×1 像素的透明图片，图片 URL 指向 Anthropic 服务器。当用户打开邮件时：

邮件客户端加载图片 → 向 Anthropic 服务器发送 HTTP 请求
请求携带用户真实 IP 地址、User-Agent（设备/系统信息）、打开时间戳
通过 IP 地理位置数据库反推用户所在城市/地区

作用：与账号注册信息交叉验证。如果账号显示美国注册，但打开邮件时 IP 落在中国（如杭州），即构成封号依据。

规避情况：Apple Mail 隐私保护（iOS 15+）会通过苹果代理服务器预加载图片，屏蔽真实 IP；Gmail 同样通过 Google 代理转发。但 Outlook 等客户端默认不阻止图片加载，追踪器可直接生效。

来源：X/Twitter @jefflijun 详细技术分析

三、Claude Code 隐写术后门事件（2026 年 4 月 - 7 月）

这是 Anthropic 最具争议的检测手段。2026 年 6 月 30 日，Reddit 用户 LegitMichel777 在逆向分析 Claude Code 时发现，自 v2.1.91 版本（2026 年 4 月 2 日发布） 起，客户端内置了一套隐蔽的用户识别系统，代码经过刻意混淆处理，版本更新说明中只字未提。

检测机制：

本地时区检测：读取操作系统时区，比对是否为 Asia/Shanghai（上海）或 Asia/Urumqi（乌鲁木齐）——IANA 标准时区数据库中唯二对应中国标准时间的条目
代理域名比对：检测环境变量 ANTHROPIC_BASE_URL（中转站地址），提取域名后与内置清单比对。清单包含 147 个域名，覆盖：
- 已知 API 中转站
- 百度、字节跳动、腾讯、京东、阿里巴巴、蚂蚁集团、美团、网易、携程、小红书、B站
- 月之暗面、MiniMax、阶跃星辰等 AI 实验室
- 部分企业内网域名
隐写术回传（Steganography）：检测结果不通过额外网络请求发送，而是通过修改系统提示词中的 Unicode 字符实现：
- 修改一：Today's 中的单引号从 U+0027（标准 ASCII）替换为视觉几乎相同但 Unicode 编码不同的字符
- 修改二：日期分隔符从连字符 - 变为斜杠 /（2026-06-30 → 2026/06/30）
- 两个信号组合构成 2~3 比特分类标记，服务器端仅需扫描文本编码差异即可完成身份判定
- 整个过程不产生任何额外网络请求，不会在流量层面留下可疑痕迹

Anthropic 回应：技术团队成员 Thariq Shihipar 在 X 平台承认该机制存在，称其为"2026 年 3 月上线的一项实验，目的是防止未授权转售商滥用账号和防范模型蒸馏攻击"，表示"其实一直想把这个功能下线"，移除代码已于 7 月 1 日合并。

后果：

阿里巴巴于 2026 年 7 月 10 日起全面禁止员工使用 Claude Code，将其列为"高风险软件"，推荐使用自研 Qoder 替代
字节跳动旗下 Trae、腾讯 CodeBuddy 国际版等此前已移除 Claude 模型访问
国内第三方 API 中转站产业链（批量注册账号、境外手机号验证、跨境支付通道）遭重点清理

微信图片_20260707111824_188_2

微信图片_20260707111831_191_2

来源：Reddit r/ClaudeAI u/LegitMichel777 逆向分析帖（超 100 万浏览）；观察者网 2026-07-03；虎嗅网 2026-07-03；Tom's Hardware 2026-07-03；TechCrunch 2026-07-04；The Next Web 2026-07-03；Cybernews；SitePoint；Anthropic 官方 2025-09-04 服务条款更新公告

四、关于"网络延迟三角定位"的讨论

社区中流传一种推测：Anthropic 可以通过测量用户机器到美国、日本、东南亚等节点的网络延迟来进行三角定位——如果检测到机器到亚洲节点延迟低、到美国节点延迟高，即可推断用户实际位于亚洲。

评估：该方法在技术原理上可行（光速不可伪装），但目前没有公开证据表明 Anthropic 实际采用了这种手段。已确认的检测方式（时区、代理域名、邮件追踪器、隐写术）均不依赖网络延迟测量。该推测更多反映社区对 Anthropic 检测能力不断升级的担忧。

来源：社区讨论（L站/Reddit），非官方确认

2.4 Google DeepMind

模型

Gemini 2.5 Pro

项目	内容
发布时间	2025-06-17
架构	MoE
参数量	总参 ~0.5~1T（行业推测）或 ~1~2T（IKP 二级旗舰带）｜激活 ~100~200B（吞吐量反推法，中等可信度）

Gemini 3.0 Pro

项目	内容
发布时间	2025-11-18
架构	MoE
参数量	总参 ~1.2T（Sparkco AI 逆向工程）或 ~1.5~2T（基于 Gemini 3 Pro 增量推测）｜ MoE 架构，激活参数未公开（中等可信度）

Gemini 3.1 Pro

项目	内容
发布时间	2026-02-19
架构	MoE
参数量	总参 ~1.5~2T（保守估计）或 3~7T+（前沿 scaling 推测）｜ MoE 架构，激活参数未公开（低-中等可信度）

Gemini 3.5 Flash

项目	内容
发布时间	2026-05-19
架构	MoE
参数量	总参 ~100~200B ｜激活 ~20~50B（轻量版定位，吞吐量反推法，中等可信度）
价格	$1.5 / $9（每百万Token，输入/输出）；缓存 $0.15

Gemma 4 Dense

Gemma 4 31B

项目	内容
发布时间	2026-04-02
架构	Dense
参数量	31B
上下文	262K
输入模态	文本、图像
特点	Apache 2.0 开源；继承 Gemma 3 27B 架构，5:1 滑动窗口注意力；AIME 2026 88.3%，LiveCodeBench 77.1%
价格	开源免费

Gemma 4 MoE

Gemma 4 26B A4B

项目	内容
发布时间	2026-04-02
架构	MoE
参数量	26B 总 / 4B 激活
上下文	262K
输入模态	文本、图像
特点	Apache 2.0 开源；推理性能接近 31B Dense，但推理速度更快；社区评价"性价比之王"
价格	开源免费

Gemma 4 轻量级

Gemma 4 E4B / E2B

项目	内容
发布时间	2026-04-02
架构	Dense（E2B 使用逐层嵌入，等效 2B 参数）
参数量	E4B: ~4.5B / E2B: ~2B
上下文	131K
输入模态	文本、图像、音频
特点	Apache 2.0 开源；面向端侧/移动设备部署
价格	开源免费

Nano Banana 图像生成

Nano Banana / Pro / 2

项目	内容
发布时间	Nano Banana: 2025-08-26 / Nano Banana Pro: 2025-11-20 / Nano Banana 2: 2026-02-26
架构	专用图像生成/编辑模型
上下文	32K~65K
输入模态	文本、图像（Nano Banana 2 还支持 PDF）
特点	Google 原生图像生成与编辑模型系列，替代 Imagen
价格	图像生成，按图片计费

产品

Gemini (gemini.google.com)

Gemini 是 Google 面向大众的通用对话产品，提供网页版（gemini.google.com）、移动端应用（iOS/Android）及 Google Workspace 集成。

核心定位：Google 生态内的通用 AI 助手，深度集成 Google 搜索、Gmail、Drive、Maps 等服务。

主要功能：

多轮对话与 Gems 自定义助手
Google 搜索实时联网
图像理解与生成（原生集成 Nano Banana）
文档、PDF、视频分析
Google Workspace 集成（Gmail 草稿、Drive 文件检索、Sheets 数据分析）
语音对话模式

⚠️ 已知限制：

推理强度降级：网页版默认模型思考强度仅为 medium，相比 API 满血版本存在显著降智，复杂推理任务表现明显弱于 API 调用
上下文截断：网页版对长上下文实施激进截断策略，长对话（>10 轮）后活跃记忆窗口可能回退至 ~32K，导致"失忆"和幻觉（详见 §1.3）
使用限额：免费版及 Google One AI Premium 订阅均存在消息频率限制，重度使用易触发配额

适用场景：日常问答、Google 生态内信息整合、简单文档分析、图像理解

定价：免费版可用；Google One AI Pro $19.99/月（含 5TB 存储 + Gemini AI Pro）

Google AI Studio (aistudio.google.com)

Google AI Studio 是 Google 面向开发者的技术工具，提供浏览器内直接调用 Gemini 模型 API 的沙箱环境。

核心定位：开发者测试与原型验证平台，提供满血不降智的模型能力，无人为限速或截断。

主要功能：

满血模型访问：所有 Gemini 模型（Pro、Flash 等）以完整推理强度运行，无网页版的降智处理
多模态输入：支持文本、图像、音频、视频、PDF 联合输入
结构化输出：支持 JSON Schema 约束输出
System Instructions：自定义系统提示词
代码生成与执行：内嵌代码沙箱
API Key 管理：一键生成 API 密钥用于外部调用
模型对比：同一 prompt 并行对比不同模型变体

⚠️ 已知限制：

额度较少：免费层级 API 调用配额有限，高频使用需绑定付费账号或切换至 Vertex AI
无持久化对话：会话不跨页面保存，刷新即丢失

适用场景：模型能力评估、API 原型开发、多模态任务测试、prompt 工程迭代

定价：免费层提供有限额度；超出后按 Vertex AI / Gemini API 标准价格计费

NotebookLM (notebooklm.google.com)

NotebookLM 是 Google 推出的个人知识库与研究助手产品，以用户上传的文档为知识源，提供基于源材料的问答、摘要与内容生成。

核心定位：基于个人文档的 AI 研究助手，所有回答严格溯源至用户提供的材料，减少幻觉。

主要功能：

多源文档上传：支持 PDF、Google Docs、网页链接、YouTube 视频、音频文件等
源材料问答：所有回答附带原文引用，可追溯至具体段落
自动生成摘要、学习指南、时间线、FAQ
Audio Overview（播客生成）：将文档内容转化为双人对话式播客音频
幻灯片/演示文稿生成：基于上传材料自动创建幻灯片
笔记整理与关联：手动笔记与 AI 生成内容互相链接
多语言支持：支持中文等多语言文档处理

适用场景：文献综述、会议记录整理、课程学习、研究材料分析、长文档快速理解

定价：免费版可用；NotebookLM Plus（Google One AI Premium 或 Workspace 企业版）提供更高用量上限

Antigravity (antigravity.google)

Antigravity 是 Google 推出的 AI 原生 IDE 编码工具，定位为 Cursor 的直接竞品，面向专业开发者提供深度代码编辑与 Agent 能力。

核心定位：集成 AI 的全功能 IDE，支持代码补全、重构、Agent 模式与多模型切换。

主要功能：

AI 代码补全与内联编辑：基于上下文的智能代码补全
Agent 模式：多步骤自主编码，自动读写文件、运行测试、修复错误
多模型支持：支持 Gemini 系列模型，同时支持 Claude 等第三方模型接入
项目级代码理解：完整读取代码库上下文
终端集成：内嵌终端，支持命令执行与 Git 操作
多文件编辑：跨文件重构与依赖分析
MCP 协议支持：连接外部工具与数据源

适用场景：日常编码、大型项目重构、代码审查、快速原型开发、多模型对比使用

定价：具体定价方案待公布（截至 2026 年中处于公开发布阶段）

2.5 Meta AI

模型

Llama 2 / 3

项目	内容
发布时间	Llama 3.3: 2024-12-06
架构	Dense
参数量	Llama 3.3: 70B
上下文	128K
输入模态	文本
价格	开源免费

Llama 4 系列

项目	内容
发布时间	2025-04-05
架构	MoE
参数量	Scout: 总参 109B ｜激活 17B（MoE，官方公布）；Maverick: 总参 400B ｜激活 17B（MoE，官方公布）
上下文	Scout: 3500K（10M）；Maverick: 1000K（1M）
输入模态	文本、图像
特点	Llama系列首次采用MoE架构；Scout可单GPU运行
价格	开源免费（API: Scout $0.17/$0.66, Maverick $0.24/$0.97 via Bedrock）

2.6 xAI

模型

Grok

项目	内容
发布时间	Grok 4: 2025-09-09 / Grok 4.3: 2026-04-17
架构	MoE
参数量	Grok-2: 总参 ~270B ｜激活 ~115B（8 专家，已知）；Grok-4+: 总参 ~0.5T（Musk 推特）或 ~2~3T（IKP: Grok-4 ~3.2T）｜激活 ~100~200B（中等可信度）

Grok Image

项目	内容
特点	通过Grok内置图像理解能力实现，非独立模型
价格	随 Grok 内置

2.7 DeepSeek (深度求索)

模型

DeepSeek V3.2

项目	内容
发布时间	V3: 2024-12 → V3.1: 2025-08 → V3.1-Terminus: 2025-09 → V3.2: 2025-12（最终版本）
架构	MoE + MLA + MTP
参数量	总参 671B ｜激活 37B（MoE，官方公布）
上下文	128K
输入模态	文本
特点	V3.2 引入 DSA（DeepSeek Sparse Attention）；继承 V2 首创的 MLA（Multi-head Latent Attention）通过低秩压缩 KV Cache 降低推理显存；V3.2 Speciale 达 IMO 金牌级推理水平
价格	缓存命中¥0.2, 缓存未命中¥2, 输出¥3（每百万Token）；V3.2 正式版（2025-12）价格基本维持不变

DeepSeek V4 Pro

项目	内容
发布时间	2026-04-24
架构	MoE + MLA + CSA/HCA 混合注意力
参数量	总参 1.6T ｜激活 49B（MoE，官方公布）
上下文	1000K（1M）
输入模态	文本
特点	沿用 MLA 低秩 KV 压缩；CSA（Compressed Sparse Attention）：每 4 token 压为 1 条，Lightning Indexer 稀疏选择 top-k；HCA（Heavily Compressed Attention）：每 128 token 压为 1 条后做 dense attention；1M 下 FLOPs 为 V3.2 的 27%，KV Cache 为 10%
价格	缓存命中¥0.025, 缓存未命中¥3, 输出¥6（每百万Token）

DeepSeek V4 Flash

项目	内容
发布时间	2026-04-24
架构	MoE + MLA + CSA/HCA 混合注意力
参数量	总参 284B ｜激活 13B（MoE，官方公布）
上下文	1000K（1M）
输入模态	文本
特点	同 V4 Pro 架构，参数量更小；1M 下 FLOPs 为 V3.2 的 10%，KV Cache 为 7%；面向低成本 1M 上下文推理场景
价格	缓存命中¥0.02, 缓存未命中¥1, 输出¥2（每百万Token）

2.8 智谱AI (Zhipu AI)

模型

GLM 4.5 / 4.6 / 4.7

项目	内容
发布时间	GLM 4.5: 2025-07-28 / GLM 4.6: 2025-09-30 / GLM 4.7: 2025-12-22
架构	MoE
参数量	总参 355B ｜激活 32B（MoE，官方公布）
上下文	GLM 4.5: 131K / GLM 4.6/4.7: 204K
输入模态	文本（GLM 4.5V 支持文本+图像+视频）
价格	GLM-4-Flash: 免费; GLM-4.6/4.7: 输入¥0.6, 输出¥2.2（每百万Token）

GLM 5

项目	内容
发布时间	2026-02-12
架构	MoE + DSA 稀疏注意力
参数量	总参 744B ｜激活 ~80B（MoE，官方公布）
上下文	204K
输入模态	文本
特点	预训练 28.5T tokens，面向 Agentic Engineering 设计；SWE-Bench Verified 72.8%；开源权重（Apache 2.0）

GLM 5.1

项目	内容
发布时间	2026-04-07
架构	MoE + DSA（MLA + DeepSeek Sparse Attention），256 路由专家 top-8 + 1 共享专家，前 3 层 Dense
参数量	总参 744B ｜激活 40B（MoE，官方公布）
上下文	200K
输入模态	文本
特点	面向 Agentic Engineering；SWE-Bench Pro 58.4%，Terminal-Bench 65.1%
价格	≤32K: ¥6/¥24, >32K: ¥8/¥28; 缓存 ¥1.3/¥2（每百万Token，输入/输出）

GLM 5.2

项目	内容
发布时间	2026-06-13
架构	MoE + DSA（MLA + DeepSeek Sparse Attention），256 路由专家 top-8 + 1 共享专家，前 3 层 Dense
参数量	总参 753B ｜激活 40B（MoE，官方公布）
上下文	1000K（1M）
输入模态	文本
特点	长上下文旗舰；SWE-Bench Pro 62.1%，AIME 2026 99.2%，MCP-Atlas 76.8%；1M 上下文真正可用
价格	¥8 / ¥28（输入/输出），缓存 ¥2（每百万Token）

微信图片_20260707111828_190_2

GLM V / Turbo

项目	内容
发布时间	GLM 4.5V: 2025-08-11 / GLM 5V Turbo: 2026-04-01
架构	MoE（多模态版）
参数量	-
上下文	GLM 4.5V: 64K / GLM 5V Turbo: 200K
输入模态	文本、图像、视频（GLM 5V Turbo 还支持 PDF）
价格	GLM-5V Turbo: 输入¥1.2, 输出¥4; GLM-4.5-Flash: 免费（每百万Token）

2.9 月之暗面

模型

Kimi K2.6

项目	内容
发布时间	2026-04-21
架构	MoE
参数量	K2 基座: 1T 总 / 32B 激活；K2.6: 总参 ~1T ｜激活 ~32B（MoE，官方公布）
上下文	262K
输入模态	文本、图像、视频
特点	Attention Residuals 机制重构传统残差连接，动态学习各层对先前输出的加权融合，缓解 PreNorm 稀释和 Attention Sink；结合线性/全注意力混合机制，部分变体节省 75% KV 内存，128K~1M 解码速度提升 5~6 倍
价格	缓存命中¥1.10, 输入¥6.50, 输出¥27.00（每百万Token）

Kimi K2.7 Code

项目	内容
发布时间	2026-06-12
架构	MoE（MLA），384 路由专家 top-8 + 1 共享专家，61 层（1 dense + 60 MoE）
参数量	总参 1T ｜激活 32B（MoE，官方公布）
上下文	256K
输入模态	文本、图像（MoonViT 400M 视觉编码器）
特点	面向代码任务优化；相较 K2.6 减少 ~30% 思考 Token，编码效率更高；开源（Modified MIT）；HumanEval、LiveCodeBench、SWE-bench 表现优异
价格	¥6.50 / ¥27.00（每百万Token，输入/输出）；缓存命中 ¥1.30

2.10 稀宇科技

模型

MiniMax M2 / M2.1 / M2.5

项目	内容
发布时间	M2: 2025-10-27 / M2.1: 2025-12-23 / M2.5: 2026-02-12
架构	MoE
参数量	~230B总 / ~10B激活
上下文	M2: 196K / M2.1/M2.5: 204K
输入模态	文本
价格	¥0.3 / ¥1.2（每百万Token，输入/输出）

MiniMax M3

项目	内容
发布时间	2026-06-01
架构	MoE + MSA稀疏注意力
参数量	总参 428B ｜激活 23B（MoE，官方公布）
上下文	1M
输入模态	文本、图像、视频
特点	支持Computer Use，多模态能力大幅提升
价格	≤512K: ¥4.2/¥16.8(缓存¥0.84)；>512K: ¥8.4/¥33.6(缓存¥1.68)；限时五折优惠中（每百万Token，输入/输出）

2.11 阶跃星辰

模型

Step 3.5 Flash

项目	内容
发布时间	Step 3.5 Flash: 2026-01-29 / Step 3.7 Flash: 2026-05-29
架构	MoE + MTP-3（3路多Token预测）
参数量	196B总 / 11B激活
输入模态	文本（Step 3.7 Flash还支持图像）
特点	100-300 tok/s生成速度，SWE-bench Verified 74.4%
价格	¥0.7 / ¥2.1（缓存命中2折，每百万Token，输入/输出）

2.12 字节跳动

模型

Seed 2.x

项目	内容
发布时间	Seed 2.0: 2025-09 → Seed 2.1: 2026-06-23
架构	MoE
参数量	Seed 2.1 Pro: ~1T 总参（MoE，推测）；Turbo / Lite / Mini: 更轻量（数百B总参，激活更少）
上下文	128K
输入模态	文本、图像（多模态）
特点	字节跳动 Seed 系列语言模型；负责人有 Gemini 背景，产品定位与 Google 高度相似（抖音/TikTok 海量用户），注重实时性、多模态、产品集成；未在 models.dev 收录
价格	Seed 2.1 Pro: ¥6/¥30(缓存¥1.2); Seed 2.1 Turbo: ¥3/¥15; Seed 2.0 Pro(旧): ¥3.2/¥16(缓存¥0.8); Lite: ¥0.6/¥3.66(缓存¥0.15); Mini: ¥0.2/¥2(缓存¥0.05)（每百万Token，输入/输出）

Seedance 2.0 / 2.5

项目	内容
特点	字节跳动视频生成模型系列
价格	视频生成，按量计费

Seedream

项目	内容
特点	字节跳动图像生成模型
价格	图像生成，按量计费

2.13 阿里通义

模型

Qwen OSS

项目	内容
发布时间	Qwen3: 2025-04 ~ 2025-09；Qwen3.5: 2026-02；Qwen3.6: 2026-04
架构	MoE + Dense 混合
参数量	见下表
上下文	131K ~ 262K
输入模态	文本（Qwen3.6 支持多模态：文本、图像、音频、视频）
特点	开源旗舰系列，119 种语言支持，全部 Apache 2.0 / MIT 许可
价格	开源免费（API 调用另计）

Qwen 开源模型一览（models.dev 数据）：

模型	架构	总参数	激活参数	上下文	发布时间	特点
Qwen3-235B-A22B	MoE	235B	22B	131K	2025-04	Qwen3 旗舰 MoE
Qwen3-32B	Dense	32B	32B	131K	2025-04	Dense 推理模型
Qwen3-Coder-480B-A35B	MoE	480B	35B	262K	2025-04	代码旗舰
Qwen3-Coder-30B-A3B	MoE	30B	3B	262K	2025-04	轻量代码模型
Qwen3-Next-80B-A3B	MoE	80B	3B	131K	2025-09	高效推理
Qwen3.5-397B-A17B	MoE	397B	17B	262K	2026-02	Qwen3.5 旗舰 MoE
Qwen3.5-35B-A3B	MoE	35B	3B	262K	2026-02	高效 MoE
Qwen3.5-27B	Dense	27B	27B	262K	2026-02	Dense 推理
Qwen3.5-9B	Dense	9B	9B	262K	2026-02	轻量 Dense
Qwen3.6-35B-A3B	MoE	35B	3B	262K	2026-04	多模态 MoE（文本+图像+音频+视频）
Qwen3.6-27B	Dense	27B	27B	262K	2026-04	多模态 Dense，单 RTX 5090 可跑

Qwen 3.7 Max

项目	内容
发布时间	2026-05-21
架构	MoE
参数量	总参 ~700B-1T+（MoE，推测）｜激活 ~35-42B（推测）
上下文	1000K（1M）
输入模态	文本
特点	Qwen 闭源旗舰；延续 Qwen-Max ~1T 规模传统（Qwen3-Max 明确超过 1T）；面向 Agent、多模态、长上下文；推理效率高
价格	¥12 / ¥36（每百万Token，输入/输出）

模型

MiMo V2.5

项目	内容
发布时间	2026-04-23
架构	MoE + 混合注意力（SWA:GA ≈ 4:1），48 层（1 dense + 47 MoE），256 路由专家 top-8
参数量	总参 310B ｜激活 15B（MoE，官方公布）
上下文	1000K（1M）
输入模态	文本、图像、音频、视频（原生全模态）
特点	原生全模态模型（文本+图像+音频+视频），开源；3 层 MTP 推测解码；日常 Agent 任务表现比肩 V2.5-Pro
价格	¥1 / ¥2（缓存命中¥0.02）（每百万Token，输入/输出）

MiMo V2.5 Pro

项目	内容
发布时间	2026-04-27
架构	MoE + 混合注意力（SWA:GA = 6:1），70 层（1 dense + 69 MoE），隐藏维度 6144
参数量	总参 1.02T ｜激活 42B（MoE，官方公布）；384 路由专家 top-8
上下文	1000K（1M）
输入模态	文本
特点	首个开源权重 Pro 级模型（MIT）；原生 FP8 E4M3 混合精度；3 层 MTP 推测解码（~3x 输出加速）；KV Cache 通过 SWA 128 窗口减少 ~7 倍；Agent 任务媲美 Claude Opus 4.6
价格	¥3 / ¥6（缓存命中¥0.025）（每百万Token，输入/输出）

MiMo V2.5 Pro UltraSpeed

项目	内容
发布时间	2026-06-08
架构	同 V2.5-Pro（1.02T MoE），FP4（MXFP4）量化仅 MoE Expert + DFlash 块级投机解码
参数量	总参 1.02T ｜激活 42B（同 V2.5-Pro）
上下文	1000K（1M）
输入模态	文本
特点	MiMo × TileRT 联合发布；FP4 量化（仅 MoE Expert，其余保留原精度）+ DFlash 投机解码；生成速度突破 1000 tokens/s（~10x 提升）；能力与原模型基本持平
价格	Pro 价格 ×3（每百万Token）

2.15 美团

模型

LongCat 2.0

项目	内容
发布时间	2026-06-30
架构	MoE + LongCat Sparse Attention (LSA) + N-gram Embedding
参数量	1.6T总 / ~48B激活
上下文	1000K（1M）
输入模态	文本
特点	基于国产AI芯片训练（5万卡集群），预训练30T+ tokens
价格	标准: ¥5/¥20; 限时折扣: ¥2.2/¥8.8; 缓存命中免费（每百万Token，输入/输出）

2.16 腾讯混元

模型

Hy3 (295B/21B MoE)

项目	内容
发布时间	2026-04-20
架构	MoE（192 experts top-8）+ MTP
参数量	总参 295B ｜激活 21B（MoE，192 experts top-8，官方公布）；MTP 层 3.8B
上下文	256K
特点	腾讯混元最强开源模型，90天从零重建训练；SWE-Bench Verified 竞争力强，盲测 2.67/4 vs GLM-5.1 2.51/4；幻觉率从 12.5% 降至 5.4%；支持 MTP 推测解码
部署	vLLM / SGLang，8× H20-3e GPU
价格	¥1.2 / ¥4（缓存命中¥0.4）（每百万Token，输入/输出）

Hy-MT 翻译模型系列

项目	内容
发布时间	Hunyuan-MT: 2025-09 → Hy-MT1.5: 2025-12 → Hy-MT2: 2026-05-21
架构	初代 Hy-MT 仅 7B Dense；Hy-MT1.5 起新增 1.8B；Hy-MT2 新增 30B-A3B MoE
参数量	Hy-MT-7B / Hy-MT1.5-7B / Hy-MT2-7B: 7B Dense；Hy-MT1.5-1.8B / Hy-MT2-1.8B: 1.8B Dense；Hy-MT2-30B-A3B: 总参 30B ｜激活 3B（MoE）
特点	面向真实复杂场景的"快思考"多语言翻译模型家族；支持 33 个语种互译 + 5 种民汉/方言；Flores200、WMT25 效果领先；开源（HuggingFace / ModelScope）；Hy-MT2-30B-A3B 为 MoE 版本，高效推理
价格	开源免费（API 调用另计）

Hy-MT 系列演进：

模型	参数	架构	发布时间	说明
Hunyuan-MT-7B	7B	Dense	2025-09	初代翻译模型
Hunyuan-MT-Chimera-7B	7B	Dense	2025-09	初代翻译增强版
Hy-MT1.5-1.8B	1.8B	Dense	2025-12	轻量版，资源占用大幅缩小
Hy-MT1.5-7B	7B	Dense	2025-12	标准版，翻译精度提升
Hy-MT2-1.8B	1.8B	Dense	2026-05	第二代轻量版
Hy-MT2-7B	7B	Dense	2026-05	第二代标准版，全面领先前代
Hy-MT2-30B-A3B	30B/3B	MoE	2026-05	第二代 MoE 版，高效推理

3. 大模型评估体系与任务选型 (Evaluation & Task-Driven Selection)

了解主流厂商与模型后，下一个问题是：如何判断一个模型"好不好"？本章从客观基准测试、主观竞技场评估、隐性体感三个维度，构建对大模型的系统评估框架，并最终落脚到实际场景的选型策略。

3.1 静态基准测试与学术榜单 (Static Benchmarks & Leaderboards)

静态基准测试是评估模型基础能力的传统方法：使用固定数据集和自动化评分，量化模型在特定任务上的表现。

主流基准测试类别概览

基准类别	代表性榜单	测试核心内容	适用场景	局限性/刷榜风险
通用语言理解与知识	MMLU-Pro, HLE, BBH	多学科知识问答、推理密集题、跨领域泛化	评估基础知识与综合能力	易饱和/污染；HLE 是当前最难
数学与逻辑推理	GPQA Diamond, MATH-500, AIME/Olympiad	研究生级科学推理、高中/竞赛数学、多步逻辑	纯推理与问题求解能力	部分接近饱和；GPQA 仍具区分度
代码生成与编程	SWE-Bench Pro, LiveCodeBench, Terminal-Bench, DeepSWE	真实GitHub Issue修复、竞赛编程、终端Agent操作、长时序工程任务	Agentic编码、实际软件工程能力	高刷榜风险（详见下文）
长上下文	RULER, MRCR v2, NIAH	多针检索、聚合QA、注意力稳定性、长文档理解	长文档/代码库处理	易针对性优化；实际可用窗口常小于标称
Agent与工具使用	GAIA, WebArena/OSWorld, Tau-Bench, PinchBench	多环境多步操作、浏览器/桌面任务、客服工作流、真实Agent成功率	自主Agent能力	Harness差异大；部分可通过作弊达高分
多模态	MMMU, MMEB	视觉-语言理解、图表/图像推理	图像/视频输入处理	视觉部分仍较弱，易受图像质量影响
安全与事实性	TruthfulQA, IFEval, SafetyBench	幻觉率、指令遵循、偏见/有害输出	可靠性与对齐评估	易被对齐训练针对性优化
综合/动态	LiveBench, HELM, Artificial Analysis, Arena AI	动态防污染题、跨维度聚合、主观人类偏好	整体能力与用户体验	Arena易受风格/长度偏好影响

通用语言理解与知识

榜单	内容
MMLU-Pro	MMLU 增强版，增至 10 个选项、更多推理密集题、过滤噪声数据，强调 Chain-of-Thought。前沿模型 70-90%，比 MMLU 区分度更高，是当前推荐替代。
BIG-Bench Hard (BBH)	BIG-Bench 的困难子集，包含 23 个复杂推理任务，测试泛化能力。前沿模型 90%+，部分饱和但仍用于评估中等模型。
Humanity's Last Exam (HLE)	2026年1月发表于Nature，2500道题覆盖100+学科，由500+机构近1000名专家出题，仅保留GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet无法回答的难题。人类专家在各自领域约90%准确率，当前最强LLM仍远低于此。当前最难综合基准。
~~MMLU~~（饱和）	57个学科多选题，前沿模型达93%（GPT-5.3 Codex），已无法区分顶级模型。推荐转向MMLU-Pro或HLE。
~~GLUE / SuperGLUE~~（弃用）	2018/2019年推出的早期基准，已被前沿模型完全饱和，仅作历史参考。

常识推理

榜单	内容
ARC-Challenge	AI2科学推理多选题（Challenge难度集），测试知识+推理。前沿模型95%+，接近饱和但仍用于评估中等模型。
~~HellaSwag~~（饱和）	句子补全任务，对抗性生成。前沿模型95%+，已无法区分顶级模型。
~~Winograd / WinoGrande~~（弃用）	共指消解（代词指代），早期重要基准，已被前沿模型饱和。

数学与逻辑推理

榜单	内容
GPQA Diamond	研究生级、专家验证的多选题（生物/化学/物理），难以通过搜索作弊。前沿模型94.3%（Gemini 3.1 Pro），接近饱和但仍能区分顶级模型，当前热门基准。
ARC-AGI-2	抽象推理与通用智能基准，测试模型在未知规则下的归纳推理能力，比传统数学竞赛更贴近"通用智能"评估。前沿模型约77%（Gemini 3.1 Pro）。
MATH / MATH-500	高中/竞赛级数学题。MATH-500前沿模型96%，接近饱和但仍有区分度。
AIME / Olympiad	数学竞赛级基准，新兴，用于评估顶级推理模型。
~~GSM8K~~（饱和）	小学级数学题，前沿模型99%（GPT-5.3 Codex），已完全饱和。仅适用于评估小模型或微调变体。

代码生成与编程

榜单	内容
SWE-bench Pro	Scale AI于2025年发布的升级版，含1,865个真实任务、41个仓库、123种语言，分Public/Commercial/Held-Out三集。前沿模型得分55-80%，仍有显著区分度。2026年代码评估金标准。
SWE-bench Multilingual	SWE-bench的多语言扩展，覆盖Python之外的JavaScript、Java、Go、Rust等，用于评估跨语言代码能力。
SWE-Rebench / SWE-bench Live	动态更新、防数据污染的实时版本，任务来自最新GitHub提交，避免模型在训练时见过测试题。
DeepSWE	Datacurve发布的独立审计基准，113个长周期原创软件工程任务，覆盖91个仓库、5种语言，使用程序级验证器而非单元测试，旨在解决SWE-bench系列中"通过测试但功能错误"的问题。
Terminal-Bench	斯坦福发布的终端代理基准（v2.0含89任务），测试模型通过bash命令完成DevOps、系统配置、数据库运维等真实终端任务，与SWE-bench的"代码补全"能力正交。排名常与SWE-bench倒置。
LiveCodeBench	从LeetCode/AtCoder/Codeforces实时采集竞赛题，测试集晚于模型训练截止日期，抗数据污染。
BigCodeBench	需要多样函数调用和复杂指令遵循的Python任务，替代HumanEval/MBPP。
Aider Polyglot	基于Exercism的225任务多语言代码编辑基准，覆盖C++、Go、Java、JavaScript、Python、Rust等。开源可复现，但由Aider团队维护，存在厂商利益关联。
Vibe Code Bench	Vals.ai发布的全栈应用构建基准，测试模型从自然语言描述生成完整Web应用的能力。Claude Fable 5领先约90%。
SciCode	科学计算代码基准，覆盖物理、数学、化学、生物、材料科学等16个子领域，338个子问题，要求模型复现研究论文中的算法与数值方法。Qwen3.7 Max领先约53.5%。
Design2Code	视觉设计稿转前端代码的多模态基准，测试模型将UI截图还原为可运行前端实现的能力。GLM-5V-Turbo领先约94.8%。
CodeContests	竞赛级算法题基准，难度高于HumanEval，用于评估算法推理能力。前沿模型约75%。
~~HumanEval~~（饱和）	164个Python函数生成任务，前沿模型93%，训练集污染严重。已被SWE-bench Pro/LiveCodeBench替代。
CursorBench（⚠️ 厂商自建）	Cursor自建的Composer能力评估，任务选择、评估harness均由Cursor控制，无独立复现。属于典型厂商自建"私人榜单"，不宜作为跨模型公平比较依据。
~~SWE-Bench Verified~~（饱和）	人类过滤的500个真实GitHub Issue修复基准，曾是行业标准。2026年已高度饱和（前沿模型88%+），存在显著数据污染和验证器缺陷，区分度大幅下降。OpenAI等厂商已公开弃用或降权，推荐转向 SWE-Bench Pro。

长上下文

榜单	内容
RULER	包含多针检索、聚合、QA等复杂长上下文任务，比NIAH更全面，当前推荐长上下文基准。
MRCR v2	Claude Opus 4.6在1M难度变体中达~76%，测试长上下文注意力稳定性。
Needle-in-a-Haystack (NIAH)（基础）	在长文档中检索关键信息的基础测试。简单直接，易被针对性优化，但仍作为基线检查使用。

安全与事实性

榜单	内容
IFEval	指令跟随准确性评估，当前常用。
TruthfulQA	测试模型面对常见误导性问题时的真实性和幻觉率。早期重要基准，现存在数据污染风险，需结合新基准使用。
SafetyBench / AgentHarm	安全类别评估（偏见、非法、代理危害），当前常用。

Agent 与工具使用

榜单	内容
AgentBench / GAIA	多环境Agent任务（操作系统、网页、购物等），测试真实世界多步操作能力。新兴且常用。
WebArena / OSWorld	浏览器操作和桌面环境任务，当前重点评估方向。
Tau-Bench	Sierra AI发布的客服/工作流代理基准，通过多轮对话调用后端API完成退订、改签等任务，严格遵守策略约束。得分50-70%，是企业采购客服代理时最贴近生产现实的信号。
BrowseComp	浏览器能力竞赛基准，测试模型在真实网页环境中的信息检索与操作能力。
Gert Labs	游戏环境代理基准，覆盖策略规划、资源管理、空间推理、合作与心智理论，综合评估agentic决策与编码能力。
YC-Bench	（arXiv:2604.01212，Collinear AI）长程战略决策基准，Agent扮演AI创业公司CEO，在1年模拟周期（数百决策轮次）内管理4个业务域（Research/Inference/Data/Training），起始资金$200K，需识别约1/3对抗性客户。12模型×3种子评估，仅3个模型持续盈利。Claude Opus 4.6领先（$1.27M），GLM-5以11×更低推理成本达到$1.21M。
Terminal-Bench 2.0 (TB2)	89个CLI任务，覆盖遗留系统配置、研究论文复现、通用软件工程，所有任务经3名独立人工审核验证。当前leader：Claude Mythos Preview 82.0%，GPT-5.3 Codex 77.3%。
TBLite	Terminal-Bench 2.0的100任务快速评估子集，由OpenThoughts Agent团队（Snorkel AI + Bespoke Labs）校准，任务环境与完整TB2一致，难度分布匹配，支持Docker容器化本地复现。用于开发迭代阶段的快速反馈。
PinchBench	（Kilo AI，2026）OpenClaw官方Agent基准，最初23个真实世界任务（Coding & Dev、Research & Analysis、Communication、File & Data、Agent Operations、Creative & Writing），采用自动化检查 + LLM Judge双评分机制，三维输出：成功率、速度、成本。2026年6月已扩展至123任务（PinchBench 2.0）。截至2026年7月，43个模型、584次运行记录，Qwen3.7 Max以92.5%平均成功率领先。
Claw-Eval	（Ye et al., 2026）300任务开放式Agent评估，覆盖单轮办公/运维、财务/工单分类、多轮咨询对话，3通道轨迹评估，含安全性维度。
ClawBench	（Zhang et al., 2026）153任务，5层轨迹评估，侧重Assistant级任务。
WildClawBench	（Ding et al., 2026）60任务真实世界长程评估，跨服务工作流，原生执行环境。
LiveClawBench	（Long et al., 2026）30任务，提供22个模拟服务/10个域的完整执行环境，支持状态回放和因子诊断，在任务分布保真度、执行环境保真度、诊断能力三个维度上优于同期OpenClaw基准。

多语言与多模态

榜单	内容
MGSM / MMMLU	GSM8K和MMLU的多语言版本，当前常用。
MMMU	视觉-语言多模态理解基准，当前常用。

研究工程（Research Engineering）

随着AI加速AI研发成为现实，以下基准对科研选型日益重要：

榜单	内容
RE-Bench	METR发布的ML研究工程基准，含7个开放式研究工程任务（实现算法、调试研究代码、优化训练管线等），以人类专家8小时表现为参照（score=1.0）。当前前沿模型约0.5-0.8，是衡量"AI能否加速AI R&D"的核心指标。
MLE-bench	端到端机器学习工程基准，覆盖从数据清洗到模型部署的完整ML工作流。
PaperBench	论文复现基准，测试模型根据论文描述独立复现实验的能力。

综合评估

榜单	内容
HELM	多维度全面评估（知识、推理、公平性等），方法论严谨，推荐使用。
LiveBench	动态更新、防数据污染的基准，跟踪前沿模型表现。新兴且常用。

查阅平台：Hugging Face Open LLM Leaderboard、PapersWithCode 等提供自动化基准对比。

3.2 动态竞技场与多维综合评估 (Dynamic Arenas & Comprehensive Evaluation)

竞技场模式：人类真实偏好的基准

Arena AI（arena.ai，前 LMSYS Chatbot Arena） 是当前最具影响力的人类偏好众包排行榜，被业界视为"真实世界"评估的金标准。

运作机制：用户输入相同 Prompt，平台随机呈现两个匿名模型的回复（盲测），用户投票选出更优一方。使用 Elo 评分系统（类似国际象棋等级分）计算排名，基于超过 700 万次投票。
覆盖范围：文本、视觉、代码、图像编辑、视频、Agent 等多个子榜单。
核心价值：反映用户在实际使用中的主观偏好（Helpfulness、Tone、Coherence、Creativity），而非实验室指标。盲测机制减少品牌偏见，动态更新追踪新模型表现。
局限性：可能受回复长度偏好、风格偏好、采样偏差影响；无法量化具体能力维度（如纯数学推理）。

多维度客观独立分析评估

Artificial Analysis（artificialanalysis.ai） 是与 Arena 互补的客观综合评估平台。

Intelligence Index：聚合多个挑战性评估（推理、知识、数学、编程等，约 10 个基准）的复合指数。
三维评估框架：Intelligence（智能）、Speed（输出速度/延迟）、Price（API 成本）。构建多维度帕累托前沿，帮助用户根据经费和实时性需求衡量性价比。
独立 Arena：文本生成、图像生成等模态的盲测 Elo 评估。
核心价值：方法论透明、实用导向，跨模型跨提供商的公平比较，适合开发者和企业选型决策。

BenchLM.ai（benchlm.ai） 是聚合平台，追踪251+基准。

跨基准对比：PinchBench数据以display-only形式镜像（不参与综合排名），用于跨基准家族对比参考。
覆盖范围：涵盖SWE-bench系列、Terminal-Bench、RE-Bench、Arena等多个基准家族。

两个平台的互补关系：Arena AI 反映用户主观偏好（"用户觉得哪个更好"），Artificial Analysis 提供客观能力 + 性价比分析（"哪个更值得用"）。两者结合传统基准，构成最全面的评估体系。

榜单之外的"隐性体感"

基准分数和 Elo 排名无法覆盖以下至关重要的隐性维度：

求真度与幻觉率：面对知识盲区，模型是诚实拒答还是一本正经地编造。在学术论文辅助撰写中，幻觉会导致引用虚假文献、捏造实验数据等严重后果。
"AI 味"与写作风格：各模型存在特定的语言习惯（如过度使用某些四字成语、翻译腔明显、句式结构单一）。这对学术论文辅助撰写至关重要，需要模型输出符合学术规范而非暴露明显的生成痕迹。
指令遵循的鲁棒性：是否严格遵守输出格式（如纯 JSON）、在长对话中是否容易"偷懒"或遗忘系统提示词。在批量数据处理和 Agent 工作流中，格式不遵循会导致下游解析失败。

3.3 刷榜手段与甄别 (Leaderboard Gaming & Detection)

2025-2026年，AI模型榜单已从客观评估工具演变为营销战场。斯坦福等机构联合发表的论文《The Leaderboard Illusion》证实，大厂通过多版本测试、选择性披露、风格控制等手段系统性扭曲Arena分数。静态基准本身也存在根本局限，如数据污染（模型训练时可能见过测试题）、与真实使用体验脱节（不测试对话质量、指令遵循、写作风格）、分数饱和导致区分度下降，因此需结合动态评估方法综合判断。

与此同时，2026年出现大量由模型厂商或工具厂商自建的"私人榜单"（如CursorBench、部分厂商自报的SWE-bench分数），其共同问题是任务选择、评估harness、分数发布均由同一利益方控制，缺乏独立复现。以下梳理主流刷榜手法及甄别方法，选型时应遵循三条原则：

① 优先第三方独立评估（SWE-bench Pro的Scale SEAL分数、DeepSWE的独立审计）；

② 警惕"全自研"基准：若某榜单由"卖铲子的人"自己出题、自己阅卷、自己发排名，应视为营销参考而非决策依据；

③ 组合使用：如 SWE-bench Pro（代码）+ Terminal-Bench（运维）+ RE-Bench（研究工程）+ LiveBench（动态防污染）+ 内部私有代码库pilot。

常见刷榜手法

① 数据污染（Contamination） 训练时让模型见过测试集（尤其是静态基准如早期SWE-Bench Verified、MMLU），导致分数虚高。OpenAI已公开弃用SWE-Bench Verified，转向Pro版。

② Scaffold/Harness优化 自定义代理框架而非标准化评估。同一模型在不同scaffold下得分差可达10-30分。厂商自报分数常远高于独立标准化测试。

③ 针对性优化（Overfitting to Benchmark） 针对特定基准微调（如长回复、自信语气、格式化输出），在Arena中刷人类偏好。冗长、加粗、表情符号的回复更容易获胜，即使内容不优。

④ Reward Hacking / 作弊 在Agent基准中注入代码修改测试结果、读取.git历史复制已有修复、prompt injection、DOM操纵等。部分基准已被证明可100%"解决"而不真正完成任务。

⑤ Cherry-Picking（选择性披露） 只发布表现最好的变体。Meta被曝曾测试27个Llama变体后仅公布最高分版本。多轮测试后选高分发布已是行业惯例。

⑥ OpenRouter用量刷榜（2026年新手法）

OpenRouter用量排行榜本意反映"真金白银"的真实使用，但已被多种手段操控：

匿名免费上线：正式发布前以匿名免费形式独家上线OpenRouter，靠白嫖党拉高用量，公开时宣称"未发布即登顶"。GPT-4.1首创此法。
第三方工具借量：给予第三方AI工具（如编程助手）免费额度，但将API用量结算到OpenRouter头上，伪装成付费调用（不带free标记）。xAI曾靠此法长期霸榜，免费期结束后迅速跌落。
自产品绕道：将旗下产品的模型调用特意绕道OpenRouter转手一次，刷出用量记录。在Apps用量分布界面可见"独宠自家模型"的奇特现象。
幽灵产品：创造命名古怪、来历不明的"产品"，官网和项目地址无法打开，却像机器人一样疯狂且持久地调用自家模型。

OpenRouter刷榜甄别方法：

查free标记：榜单上带free后缀的模型排名靠免费用户撑量，不含真实商业价值。
点进Apps用量分布：查看模型的调用来源分布。若某"产品"贡献超高占比，搜索该产品官网，打不开或查无此物即为幽灵产品。
看产品归属：若用量Top应用的官网底部显示与模型厂商同一公司，即为自产品绕道刷量（OpenRouter手续费白交）。
观察免费期结束后的走势：若某模型排名在特定日期后断崖式下跌，大概率是免费额度耗尽或第三方合作终止。xAI即典型案例。
对比匿名模型上线时间：若某匿名模型突然登顶，数天/数周后某厂商"恰好"发布新模型并宣称"未发布即受欢迎"，即为暗度陈仓。
注意OpenRouter本身的局限：OpenRouter仅占全球API调用量的极小份额，其用量排行不等于全球真实使用分布。

甄别靠谱榜单的方法

优先独立/标准化评估：

Artificial Analysis：聚合多基准（Intelligence Index）、客观指标（速度、价格、延迟），跨提供商公平比较，方法论透明，较少主观偏差。
Scale Labs（SWE-Bench Pro等）：标准化scaffold，抗污染设计。
LiveBench / DeepSWE / GPQA Diamond：动态更新或专家级，污染风险低，区分度高。

众包Arena类（LMArena等）的正确使用：

优点：反映真实用户偏好（Helpfulness、风格、连贯性），盲测减少品牌偏见，投票量巨大（数百万），动态更新。
缺点：易受长度/风格偏好影响；可能被针对性优化；无法精确量化特定能力。投票操纵风险存在但有IP限流等防护。
结论：比纯静态基准更靠谱反映用户体验，但需结合客观基准使用，不是"最客观能力"指标。

甄别Tips：

看标准化 vs 自报：优先Scale/Artificial Analysis的统一harness结果。
检查饱和度：顶级模型聚类紧密 → 区分度低，该榜单参考价值下降。
验证多基准一致性：单榜高分不可信，跨Arena、GPQA、SWE-Pro、LiveBench都强才可靠。
关注harness披露：好榜单会说明评估框架细节。
警惕私人榜单：厂商自建基准（如CursorBench）可作补充，但存在第一方偏差。

推荐组合：LMArena（主观偏好）+ Artificial Analysis（客观+性价比）+ 独立Agent基准（SWE-bench Pro / Terminal-Bench）。静态老基准（MMLU等）仅作历史参考。实际使用时，仍需在自己场景测试，体感最重要。

3.4 不同场景的任务选型 (Task-Driven Model Selection)

大模型选型的核心原则是任务驱动而非单一旗舰：没有万能模型，不同场景下模型的写作能力、推理深度、调试能力、上下文稳定性、审美偏好和成本效率差异显著。以下结合 2026 年主流评测（Artificial Analysis、SWE-Bench Pro、Arena AI、GPQA Diamond 等）、Reddit/Hugging Face 论坛讨论、独立博客盲测，以及社区体感总结实用指南。

3.4.1 写作与内容创作 (Writing & Creative Content)

核心需求：自然 prose、人味（tone consistency、nuance、subtext）、长文档连贯性、风格控制。

写作场景的核心评价维度是"人味"，即文本是否具备自然人类的语气节奏、情感张力和风格多样性，而非机械化的模板输出。该维度难以用基准测试量化，更多依赖社区盲测和长期使用体感。

顶级写作模型：

Claude Opus 4.6：当前"人味"标杆

Claude 4.6 Opus 被社区公认为当前写作"人味"最浓的模型。其优势源于 Anthropic 在 RLHF 阶段对"helpful、harmless、honest"三原则的深层对齐，使得模型在输出时更倾向于模拟真实对话者的思考痕迹，比如适当的犹豫、反问、语气转折和情感留白。在 Arena AI 的盲测中，Claude 系列长期占据"Helpfulness"子榜前列，用户反馈其回复"不像在跟机器说话"。

长文本连贯性：1M 上下文窗口下，Claude 4.6 Opus 在 MRCR v2 等长文档评测中注意力稳定性最高，上下文退化（Context Rot）现象最轻，适合小说、剧本等长叙事创作
风格迁移能力：能精准模仿特定作家文风，且在模仿时不丢失逻辑一致性
中文写作：对中文成语、俗语的调用自然，不显得"翻译腔"

⚠️ Claude Opus 4.7/4.8 因社区反馈"全面退步"（Medium 文章直言"Claude Opus 4.7 is a downgrade"），Anthropic 疑似通过缩小模型尺寸换取更低延迟，写作质感较 4.6 有所下降。若写作是核心需求，建议锁定 4.6 版本。

Gemini 3.1 Pro：有人味，但爱堆修辞

Gemini 3.1 Pro 的写作能力在 Google 生态加持下显著提升，尤其在知识密集型写作（科普、历史、文化评论）中表现突出。但社区普遍反馈其存在"比喻滥用"问题，一段话里密集堆砌修辞，导致阅读疲劳。中文写作中尤为明显，需要后期人工修剪。

GPT-5.5 / GPT-4o ：整体人机味重，4o 是例外

GPT 系列整体呈现"人机味重"的特征：输出结构过于规整、段落长度均匀、过渡词机械。GPT-4o 是例外。它是 GPT-5 世代前最后一代 Dense 架构模型，4o 保留了更原始的文本生成特征，在创意写作、诗歌、口语化表达上反而比 GPT-5.x 更有人味。2026 年初 Reddit 社区曾发起"Save 4o"运动，侧面印证其在写作社区的口碑。

国产模型写作表现：

模型	特点	适用场景
MiMo V2.5	参数量大（310B/15B），词汇丰富，但"过度礼貌"倾向	科技博客、报告
Kimi K2.6	1T/32B MoE，长文本连贯性好，创意发散弱	白皮书、结构化写作
Step 3.5 Flash	196B/11B，"没有过拟合"，泛化好，人味甚至超过大参数模型	日常写作、情感类，社区推荐的 Claude 平替
Qwen 3.7 Max	文风模仿能力强（鲁迅、莫言等），但输出冗长度极高	自媒体矩阵、IP 运营
Doubao（豆包）	角色扮演专精，人设一致性强	社交对话、角色扮演
DeepSeek V4	信息密度高，但"AI 教科书腔"明显，AIGC 检测率偏高	需配合降 AI 工具使用
MiniMax M3 / GLM 5.x	编码优化，写作一般，"技术文档腔"	API 文档、教程

💡 Step 3.5 Flash 写作原理：小模型无法 memorize 所有写作模板，反而被迫学习更通用的语言规律，输出更自然，这就是"小参数大泛化"的典型案例。

3.4.2 科学与推理 (Science & Reasoning)

核心需求：多步逻辑、研究生级问题求解（GPQA Diamond、AIME、ARC-AGI）、幻觉低、工具集成。

模型	核心优势	适用场景	局限
DeepSeek V4 Pro	三模式推理（快速/平衡/深度），性价比极高	日常科研计算、公式推导、文献验证	纯英文超长文档略弱
Gemini 3.1 Pro	GPQA ~94.3% 领先，Google 生态整合	需要实时文献、跨学科整合的复杂问题	创意发散弱，回答偏保守
GPT-5.5	AIME 2026 99.2%，纯数学推理最强	竞赛级数学、理论物理证明	成本高，o 系列仅文本
Claude Opus 4.6	长上下文推理稳定性最佳	需要多步逻辑链、长文档交叉验证的科研任务	对国内实时热点捕捉稍慢
Qwen 3.7 Max	HMMT 2026 97.1%，WMT24++ 85.8%	竞赛数学、多语言科研文献处理	输出冗长，成本不可控

选型建议：

纯数学/理论物理：GPT-5.5（AIME 99.2%）或 Qwen 3.7 Max（HMMT 97.1%），两者在竞赛级数学上互有胜负
实验科学（需文献检索+计算）：Gemini 3.1 Pro（搜索整合）+ DeepSeek V4 Pro（成本可控的推理）
长文档交叉验证：Claude Opus 4.6（1M 上下文，注意力稳定性最高）

3.4.3 编码与开发 (Coding & Software Engineering)

核心需求：架构设计、debug、repo-scale 任务（SWE-Bench Pro）、前端审美、终端操作（Terminal-Bench）。

综合编码能力：

Claude ：架构设计最强

Claude 系列（尤其是 Opus 4.6 和 Fable 5）在软件架构设计上被社区公认为标杆。能理解复杂系统的模块划分原则，生成的代码结构清晰、职责分离明确。在 SWE-Bench Pro 等真实 GitHub Issue 修复任务中表现稳定，Claude Code CLI 支持 12 小时以上的自主编码会话。

GPT-5.5 ：Debug 能力最强，一次运行率高

GPT-5.5 的代码首次运行成功率最高。给定任务描述，生成的代码几乎不需要二次修改就能编译运行。但前端审美一般，生成的 UI 偏向"功能可用但不好看"的工程师风格。

Gemini ：前端审美最强

Gemini 3.1 Pro 在前端视觉设计上独树一帜，生成的 HTML/CSS 代码更贴近现代设计趋势（渐变、微交互、响应式布局），与 Google 的 Material Design 生态和视觉训练数据有关。

国产模型前端能力（2026 年显著提升）：

模型	前端特点
GLM 5.1/5.2	组件化思维强，Design2Code 评测领先（GLM-5V-Turbo ~94.8%）
Kimi K2.6 / K2.7 Code	长上下文适合大型前端项目，Agent Swarm 可并行处理多页面
Qwen 3.7 Max	多语言前端代码生成，但 verbosity 导致输出冗余
Seed 2.1 Pro	字节生态审美，短视频/信息流类 UI 有天然优势

前端 vs 后端选型矩阵：

场景	首选	次选	理由
前端 UI/UX 开发	Gemini 3.1 Pro	Seed 2.1 Pro、GLM 5V-Turbo	审美领先，Material Design 生态
前端快速原型	GPT-5.5	Claude Sonnet 5	一次运行率高，迭代快
后端架构设计	Claude Opus 4.6	GLM 5.2	模块划分清晰，长期维护性好
后端 Debug/运维	GPT-5.5	DeepSeek V4 Pro	错误定位精准，修复方案可执行
全栈（预算敏感）	Kimi K2.6 / K2.7 Code	MiMo V2.5 Pro	开源，成本为 Claude/GPT 的 1/5~1/10
算法/竞赛编程	GPT-5.5	Qwen 3.7 Max	HMMT 97.1%，数学编码双优

社区共识：Claude 写代码"最像资深工程师"，GPT"执行力强但直"，Gemini"创意前端好"。

3.4.4 科研与文献工作 (Research & Academic)

核心需求：长文档理解、文献合成、多模态（图表/论文 PDF）、引用准确、迭代 brainstorm。

模型	科研优势	适用阶段
Gemini 3.1 Pro	Google Scholar 整合，文献检索+摘要生成一体化	文献综述、选题阶段
GPT-5.5	多模态（文本+图像+PDF），图表理解能力强	实验数据分析、图表解读
Claude Opus 4.6	长上下文稳定性最佳，1M 下注意力退化最轻	长篇论文写作、跨章节逻辑一致性检查
Qwen 3.7 Max	35 小时自主编码会话，适合计算密集型科研	仿真代码编写、大规模数据处理
DeepSeek V4 Pro	性价比极高，适合批量文献预处理	初筛、标注、分类等辅助工作

科研选型原则：

文献综述：Gemini（搜索整合）→ Claude（长文梳理逻辑）
实验设计与代码：Qwen 3.7 Max（数学+编码双强）或 Claude（架构稳健）
论文撰写：Claude Opus 4.6（长上下文连贯性）+ 人工降 AI 痕迹
预算敏感团队：DeepSeek V4 Pro 处理 80% 辅助工作，Claude/GPT 处理 20% 核心环节

3.4.5 角色扮演与创意交互 (Roleplay & Creative RP)

核心需求：人物一致性、subtext、长期记忆、世界构建、沉浸感。

模型	RP 特点	适用场景
Doubao（豆包）	Seed Character 专精微调，人设锁定强，中文网络文化理解深	日常 RP，社区公认金标准
Claude Opus 4.6	prose 最佳，理解 subtext 与 pacing，"深度共情"能力强	高质量叙事，但贵（ $5/$ 25）
Gemini 3.1 Pro	1M 上下文 + 丰富世界知识，历史/神话/科幻细节准确	长篇世界观构建（D&D、科幻宇宙）
DeepSeek V4	偶尔"疯狂有趣"，不可预测但有惊喜	轻松娱乐向 RP
Kimi K2.6	开源权重允许本地微调，适合定制化 RP	定制化 RP 模型训练

选型建议：

日常 RP：Doubao（性价比高，中文优化）
高质量叙事：Claude Opus 4.6（prose 最佳，但需控制成本）
超长 lore / 世界观：Gemini 3.1 Pro（1M 上下文 + 世界知识）
省钱策略：用 Claude 生成角色设定和前 10 轮对话建立基调，后续切换到 cheaper 模型维持

4. 模型接入与调用格式 (Model Integration & API Formats)

选型完成后，下一步是将模型接入实际系统。2026 年各家厂商的 API 调用格式高度碎片化，OpenAI、Anthropic、Google、xAI 各自维护独立的协议栈。使用聚合中转层强制统一为 OpenAI 格式看似省事，但在 Agent、长上下文编码、Extended Thinking 等复杂场景中会导致模型能力退化。本章逐一拆解主流调用格式的标准 JSON 结构，说明各类端点的二进制文件传输方式，并分析格式强转的退化机理。

4.1 对话模型调用格式 (Chat Completions)

4.1.1 OpenAI Compatible（OpenAI 兼容格式）

行业事实标准。绝大多数开源框架（vLLM、SGLang、Ollama）和聚合中转站默认采用此格式。POST /v1/chat/completions。

特点：系统提示词作为 messages 数组中 role: "system" 的条目传入；工具调用基于 JSON Schema 的 tools 字段；多模态输入通过 content 数组中的 image_url 类型传入，支持公共 URL 和 Base64 Data URI（data:image/jpeg;base64,...）。原生不支持在请求体中直接传递二进制字节流。/v1/chat/completions 只接受 application/json，文件需先上传获取 URL 或编码为 Base64。

标准 JSON 示例：

JSON

{
  "model": "deepseek-chat",
  "messages": [
    {
      "role": "system",
      "content": "你是一个资深软件架构师。"
    },
    {
      "role": "user",
      "content": [
        {
          "type": "text",
          "text": "分析这张系统架构图的设计问题。"
        },
        {
          "type": "image_url",
          "image_url": {
            "url": "data:image/png;base64,iVBORw0KGgo..."
          }
        }
      ]
    }
  ],
  "temperature": 0.2,
  "max_tokens": 4096,
  "stream": false
}

4.1.2 OpenAI Response（OpenAI 原生响应格式）

OpenAI 官方的完整响应接口，包含 system_fingerprint、usage 中的 prompt_tokens_details（缓存命中 Token 数）、以及 o3/GPT 5.5 等推理模型返回的 reasoning_content 字段。Codex CLI/Desktop 等原生编程工具强制要求此格式。它们依赖响应元数据中的上下文压缩状态（Context Compaction State）来维持 Agent 循环的连贯性。经普通网关转换为标准 Chat Completions 后，这些元数据会被丢弃，导致 Agent 在多步循环中逐步丧失上下文关联能力。

响应 JSON 示例（含推理 Token 和缓存信息）：

JSON

{
  "id": "chatcmpl-A1B2C3D4",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1774883921,
  "model": "gpt-5.5",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "该架构存在三个核心问题……",
        "reasoning_content": "首先分析系统的分层结构……\n1. 数据层与逻辑层耦合……\n2. 缺少缓存失效机制……",
        "tool_calls": []
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 1200,
    "completion_tokens": 850,
    "total_tokens": 2050,
    "prompt_tokens_details": {
      "cached_tokens": 960
    },
    "completion_tokens_details": {
      "reasoning_tokens": 400
    }
  },
  "system_fingerprint": "fp_0a1b2c3d"
}

4.1.3 Claude 原生格式（Anthropic Messages API）

Anthropic 独家协议。POST /v1/messages。Claude Code CLI 以及 Cursor 的深度优化协议必须直连此格式，否则 Extended Thinking 和多步工具调用循环会退化。

与 OpenAI 格式的关键差异：

System Prompt 是顶层独立参数，与 messages 平级，而非 messages[0] 中的一个 role。Anthropic 的推理引擎在注意力矩阵中对该顶层字段赋予极高的先验权重。这是 Claude 对齐训练阶段的架构设计，无法通过简单的位置替换来复现。
二进制输入仅支持 Base64，不支持直接传入外部 URL。调用方需自行下载文件后编码为 Base64 传入。
思维链通过 thinking 内容块输出，而非 OpenAI 的 reasoning_content 字段。

标准 JSON 示例：

JSON

{
  "model": "claude-sonnet-4-6",
  "max_tokens": 8192,
  "system": "你是一个资深软件架构师。输出必须为纯 JSON。",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": [
        {
          "type": "image",
          "source": {
            "type": "base64",
            "media_type": "image/png",
            "data": "iVBORw0KGgo..."
          }
        },
        {
          "type": "text",
          "text": "分析这张架构图的设计缺陷，输出 JSON 格式的审查报告。"
        }
      ]
    }
  ]
}

4.1.4 Gemini 原生格式（Google generateContent API）

Google 生态专用。结构为 contents → parts 的深度嵌套。工具调用定义为 functionDeclarations。

二进制输入支持：inlineData（Base64 + mimeType）或通过 Google File API 上传后获得的 fileData URI（适用于长视频等大文件场景）。

标准 JSON 示例：

JSON

{
  "contents": [
    {
      "role": "user",
      "parts": [
        {
          "inlineData": {
            "mimeType": "image/png",
            "data": "iVBORw0KGgo..."
          }
        },
        {
          "text": "提取图片中的公式并解释推导过程。"
        }
      ]
    }
  ],
  "generationConfig": {
    "temperature": 0.1,
    "maxOutputTokens": 4096
  }
}

4.1.5 Grok 原生格式（xAI）

xAI 自家格式，大体兼容 OpenAI /v1/chat/completions，但在工具调用和实时网络搜索（Search Grounding）的返回值封装上有特定字段。支持通过 tools 中传递 {"type": "web_search"} 启用 X 平台实时搜索引用。

JSON

{
  "model": "grok-4",
  "messages": [
    {"role": "user", "content": "今天有什么重大的火箭发射新闻？"}
  ],
  "tools": [{"type": "web_search"}]
}

4.1.6 格式强转导致模型退化的机理

很多中转站或聚合平台将所有模型强制封装为 OpenAI 兼容格式。简单对话中问题不大，但在 Agent、Coding 助手（如 Claude Code、Codex CLI）等复杂场景中会导致能力下降：

1. System Prompt 权重稀释

Claude 协议中 system 是顶层强约束字段，推理引擎在注意力矩阵中对其赋予极高的先验权重。中转适配器将其转换为 {"role": "system", "content": "..."} 并插入 messages 数组头部后，在长上下文（>50K Token）场景下，该指令在 Transformer 的 PreNorm 和 Softmax 归一化过程中被严重稀释。模型在生成中后期会彻底忘掉系统指令，表现为拒绝按预设格式（如纯 JSON）输出，或忽略约束条件。

2. 思维链截断与混淆

DeepSeek R1 的 <thinking> 标签、OpenAI o 系列的 reasoning_content 字段、Claude 的 thinking 内容块，各自有独立的推理 Token 传输机制。弱转层会将推理内容合并到 content 头部或直接丢弃。合并导致下游工具无法隔离思考过程，推理文字直接渲染在 UI 上造成崩溃；丢弃则使模型失去强化学习推理过程中必需的"内心独白"，推理正确率从 90% 跌至 20% 以下。

3. 工具调用状态机断裂

Claude 使用 tool_use 与 tool_result 作为独立 Message Role 往返，OpenAI 采用 tool_calls 字典并在下一轮用 role: "tool" 配对。两者的状态机定义完全不同。中转层在转换多步骤并行工具调用（Multi-tool Calling）时，无法准确映射 Token 索引与回包 ID，导致 JSON 嵌套结构损坏。模型在多轮 Agent 循环中因收不到正确的 tool feedback 而陷入无限重复调用或抛出 schema 校验错误。

4. 多模态/长文件分块降智

Gemini 3.1 Pro 原生支持数十个 PDF 甚至 1 小时视频输入，底层通过特殊文档编码器将其划分为数千个虚拟 Vision/File Token。OpenAI 兼容接口不具备对 PDF 分块的高级原语，强转层通常采用"先本地 OCR 解析出文字，再以纯文本塞入 Prompt"的粗糙策略。这不仅破坏图表、公式、排版结构，还导致上下文长度暴增 10 倍以上，直接触发 Context 溢出。

底线：简单对话和批量处理可使用聚合中转；但 Agent、长上下文编码、Extended Thinking 等复杂场景，必须直连模型原生 API，或使用经过原厂认证的兼容层（如 AWS Bedrock 对 Claude 的原生透传、Azure 对 OpenAI 的原生透传）。

4.2 图像生成与编辑 (Image Generation & Edit)

生成端点：POST /v1/images/generations。输入文本 Prompt，返回 URL 链接或 Base64 数据。
编辑/重绘端点：POST /v1/images/edits。除文本 Prompt 外，还需上传原图和蒙版（Mask）。必须通过 multipart/form-data 以二进制文件形式传输，不支持纯 Base64 字符串。

编辑端点 multipart 示例：

Plain Text

POST /v1/images/edits
Content-Type: multipart/form-data; boundary=boundary123

--boundary123
Content-Disposition: form-data; name="image"; filename="room.png"
Content-Type: image/png

[PNG_BINARY_DATA]
--boundary123
Content-Disposition: form-data; name="prompt"
Content-Type: text/plain

在空地上放一个红色的现代派沙发
--boundary123--

4.3 视频生成 (Video Generation)

视频生成极耗算力，通常采用异步接口：

提交任务：POST /v1/videos/generations，传入文本 Prompt（或图生视频的首帧 URL/Base64），返回 task_id。
轮询状态：GET /v1/videos/tasks/{task_id}，直到状态变为 completed。
获取结果：响应中提供 MP4 下载链接。

JSON 示例（Text-to-Video / Image-to-Video）：

JSON

{
  "model": "seedance-2.5-pro",
  "prompt": "相机低角度缓慢推近，树叶在风中摇曳，夕阳西下，金光洒满大地",
  "image_url": "https://example.com/start_frame.jpg",
  "duration": 10,
  "resolution": "2160p",
  "generate_audio": true
}

image_url 字段存在时为 Image-to-Video 模式，不存在时为纯 Text-to-Video。generate_audio 控制是否启用原生音视频联合生成。

4.4 嵌入模型 (Embeddings)

端点：POST /v1/embeddings

输入文本或文本数组（Batch），返回稠密浮点向量。部分多模态嵌入模型（如 Qwen3.x-Embedding、Seed 2.x Embedding）支持图像 Base64 输入。支持 Matryoshka 维度截断。通过 dimensions 参数指定目标维度，模型自动截断至该维度而无需重新训练。

JSON

{
  "model": "qwen3.x-embedding-large",
  "input": [
    "大语言模型的核心是自注意力机制。",
    "Attention is all you need."
  ],
  "dimensions": 1024,
  "encoding_format": "float"
}

4.5 重排序模型 (Reranking)

端点：POST /v1/rerank（Cohere/BGE 标准）

RAG 管线的第二阶段精排。输入包含 query（用户提问）和 documents（检索出的候选文档字符串数组），返回按相关性分数降序排列的结果。

JSON

{
  "model": "cohere-rerank-v4.0-pro",
  "query": "什么是注意力机制？",
  "documents": [
    "Transformer 架构在 2017 年被提出，其核心是 Self-Attention 机制。",
    "苹果公司发布了全新的 Mac 电脑产品线。",
    "注意力机制通过计算 Query 与 Key 的相似度来对 Value 进行加权融合。"
  ],
  "top_n": 2
}

4.6 语音模型 (Speech)

TTS（文字转语音）：POST /v1/audio/speech。传入 JSON（文字内容、发音人音色、格式），响应直接返回二进制音频流（MP3/WAV/Opus）。

JSON

{
  "model": "fun-cosyvoice-3.0",
  "input": "大家好，今天我们来深入探讨大语言模型的接入协议。",
  "voice": "kore",
  "response_format": "mp3",
  "speed": 1.0
}

ASR（语音转文字）：POST /v1/audio/transcriptions。必须使用 multipart/form-data 以二进制文件格式上传录音，返回解析后的 JSON 文本。

Plain Text

POST /v1/audio/transcriptions
Content-Type: multipart/form-data; boundary=boundary123

--boundary123
Content-Disposition: form-data; name="file"; filename="audio.wav"
Content-Type: audio/wav

[WAV_BINARY_DATA]
--boundary123
Content-Disposition: form-data; name="model"
Content-Type: text/plain

gpt-realtime-whisper
--boundary123--

4.7 批量推理 (Batch Inference)

面向离线大规模数据处理（千万级语料翻译、标注、评测）。

流程：将请求按行打包为 .jsonl 文件 → 上传至 /v1/files 获取 file_id → 提交至 /v1/batches → 模型在 24 小时内闲时处理 → 处理完成后下载结果 .jsonl。

优势：不占用实时 API 的并发限流（RPM/TPM），官方通常提供 50% 的价格折扣。

JSON

{
  "input_file_id": "file-xyz12345",
  "endpoint": "/v1/chat/completions",
  "completion_window": "24h"
}

5. 模型计费体系 (Model Pricing)

2026 年大模型 API 计费已演化出多层级生态。合理搭配计费方案，可使企业级 AI 账单缩减 80% 以上。本章从官方定价、缓存机制、聚合平台、编码订阅计划到灰色市场，逐层拆解。

5.1 官方按量计费与上下文缓存 (Pay-as-you-go & Context Caching)

最基础的计费方式，按 输入 Token、输出 Token 计价：

总费用 = 未缓存输入价格 \times N_{uncached} + 缓存命中价格 \times N_{cached} + 输出价格 \times N_{output}

上下文缓存（Context Caching）是 2025-2026 年影响最大的定价变量。 Agent 场景下，每次迭代都要带上之前的全部思考历史（System Prompt + 代码库定义 + 多轮 Tool Use 记录），前置上下文高度重复。缓存命中后，这部分 Token 的计价可降至标准输入的 1/10 甚至 1/120。

模型	缓存未命中（输入）	缓存命中（输入）	输出	缓存折扣倍率
DeepSeek V4 Pro	¥3 /百万 Token	¥0.025 / 百万 Token	¥6	120x
DeepSeek V4 Flash	¥1 / 百万 Token	¥0.02 / 百万 Token	¥2	50x
MiMo V2.5	¥1 / 百万 Token	¥0.02 / 百万 Token	—	50x
Claude 5 Sonnet	$2 / 百万 Token	$0.2（读取）/ $0.5（写入）	$10	10x（读取）
GPT 5.5	$5 / 百万 Token	$2.5（自动减免 50%）	$30	2x
GLM 5.2	¥8 / 百万 Token	¥2 / 百万 Token	¥28	4x

DeepSeek V4 Pro 的缓存折扣最大：在 1M 超长上下文的多轮 Tool Use 迭代中，缓存命中率常达 90% 以上，整体推理账单较缓存未命中下降 85% 以上。其底层依赖 MLA（Multi-head Latent Attention）的低秩 KV 压缩 + CSA/HCA 混合注意力架构，使得前缀匹配的物理开销极低。

Claude 的缓存机制：对超过 20K Token 的前置上下文自动进行区块缓存。缓存读取（Read）费用为标称输入的 10%；缓存写入（Write）有 25% 溢价（首次写入时产生，后续命中不再收取）。在 Agent 多轮循环中，第一轮写入缓存，后续所有轮次均以读取价计费。

选型启示：在高频 Agent 场景中，缓存命中价格是决定总成本的核心变量。DeepSeek V4 Pro/Flash 和 MiMo V2.5 的缓存折扣高达 50~120 倍，远优于 Claude 的 10 倍和 GPT 的 2 倍。但缓存命中的前提是前置内容高度一致。如果每次请求的 System Prompt 或代码库上下文变化较大，缓存命中率会显著下降。

5.2 聚合平台分类 (Aggregation Platforms)

结合 models.dev/providers 数据库及行业公开信息，市面上的 API 提供商分为四大类：

A 类：开源模型部署算力商 (Independent Inference Engines)

不拥有闭源旗舰，完全利用高性能硬件独立部署 Qwen、Llama、DeepSeek 等开源权重，以高并发、超低延迟和低于原厂的价格售卖。

代表：硅基流动 (SiliconFlow)、Deep Infra、Fireworks AI、Together AI、NovitaAI、Baseten、Groq（专攻 LPU 加速）。
优势：极速推理（Together/Fireworks 可将 7B 模型拉至 200+ tok/s），价格透明且极低。
局限：不提供 GPT 5.5、Claude 5 Sonnet 等闭源模型。

B 类：大厂 MaaS 平台 (Enterprise Model-as-a-Service)

各互联网巨头自建的 AI 平台，既部署开源模型，也独家提供自家研发的旗舰模型，深度整合云存储和数据库。

代表：
- 阿里百炼 (DashScope)：Qwen 全系 + Qwen Max + 第三方模型。
- 火山方舟 (Volcengine)：Seed/豆包全系 + 极具性价比的定制算力。
- 腾讯 TokenHub / LKEAP：Hy3 混元全系 + 网安/翻译专项模型。
- NVIDIA NIM：极致硬件优化的开源模型部署。
优势：企业级 SLA，合规安全，支持一键微调（SFT）和蒸馏。
局限：生态相对封闭，跨大厂调用竞争对手的自研模型受限。

C 类：战略云托管商 (Strategic Cloud Hosts)

与闭源大模型厂商有直接财务投资和战略合作的顶级公有云，在自有云生态中安全托管闭源旗舰模型。

代表：
- Azure (微软)：独家托管 OpenAI 商业全系。
- AWS Bedrock (亚马逊)：战略托管 Anthropic Claude 全系。
- Google Vertex AI：独家托管 Gemini 商业全系 + Anthropic Claude 全系。
优势：金融/政企级合规，VPC 私有数据链路，无数据外泄风险，免去直接向大厂付美元的财务合规痛点。
局限：API 价格通常严守官方原价，较难获得折扣。

D 类：智能网关与 API 路由 (API Gateways & Routers)

不部署底层算力，通过反代和智能分流将数十家官方/第三方 API 整合在一个 Key 内。

代表：OpenRouter（343+ 模型）、302.AI、AIHubMix、OpenCode Zen (ZenMux)、Poe、Helicone。
优势：一个 Key 切换全球大模型；OpenRouter 等提供智能路由（根据提示词内容和模型负载自动分配最便宜或最快的通道）。
局限：多一层网络转发，首 Token 延迟（TTFT）通常高出官方直连 100~300ms；中转层存在"降智强转"和"以次充好"风险。

聚合平台的核心权衡：

维度	优势	风险
切换成本	仅需改 Base URL 和 API Key	格式强转导致降智（见 4.1.6）
价格	路由站自动寻找最便宜通道	开源模型可能为过度量化版（INT4/FP8 而非官方 FP16/BF16）
覆盖面	一个入口覆盖所有主流模型	高峰期超售导致 429 限流

5.3 编程工具与 IDE 集成 (AI IDEs & Coding Tools)

很多 AI 编程工具本身收取订阅费（约 $20/月），内置了模型调用：

Cursor / Windsurf：当前双雄。深度集成 Claude 5 Sonnet 和 GPT 5.x 系列，拥有原生代码库级别的 Context 检索（Composer / Cascade 功能）。
Codebuddy / Qoder / Trae：新兴或大厂推出的代码编辑器，主打特定的本地 Agentic Workflow。
GitHub Copilot / Zed：传统工具的反击，Zed 主打极速原生编辑器结合 AI。

接入方式有三种：

直连官方 API / 编码计划：使用工具自带的授权包（如 Cursor Pro 订阅），速度最快，有独家 Context Caching 深度优化。
自定义 Base URL：在设置中填入聚合站或中转站的 API 地址。降低成本（如用 DeepSeek V4 Pro 替代 Claude 5 Sonnet），但必须确认中转层是否透传了 reasoning_content，否则 IDE 会因看不懂混在正文里的"思考 Token"而输出格式混乱。
本地运行开源模型：用 Ollama / SGLang 将本地 GPU 运行的 Qwen3.6-27B 或 MiMo V2.5 映射到 http://127.0.0.1:11434 接入 IDE，物理防泄密。

5.4 编码订阅计划 (Coding Plan / Token Plan / Agent Plan)

自 2025 年起，随着 Agent 自动化开发工具的爆发性用量，各大厂商推出了"包月订阅额度"计划。详情可参考开源项目 awesome-coding-plan。

模式：类似电信流量包，支付固定费用（如 ¥99/月），获得千万级 Token 额度。Anthropic（Claude）最先发起，OpenAI 通过 Codex CLI 跟进，智谱 GLM、MiniMax、月之暗面（Kimi）纷纷效仿。

演进路径：

Claude & Cursor Pro Seats：首创按人头收费（$20/月），每天一定数量的"Fast Calls"，超额降级为"Slow Calls"排队。
国内大厂跟进：Kimi For Coding、阿里 Coding Plan、GLM Coding Plan，提供极低门槛的专属开发流量包。
Agent Plan：专门针对长程 Agent 推理设计的弹性包月。Agent 动辄消耗上百万 Context Token，按量计费难以承受，Agent Plan 通过深度重组缓存架构提供高频低成本结算。

Coding Plan 的核心陷阱：

维度	说明
缓存不折扣	最大的坑。很多 Coding Plan 扣减额度时不区分是否命中缓存，一律按全额 Input 扣除。由于代码 Agent 缓存命中率常高达 90%，使用不支持缓存折扣的 Coding Plan，实际花费可能比直接按量计费还贵。
计费黑盒	部分平台只显示"额度已使用 34%"，不展示具体 Token 消耗；有的混合"按次计费"和"按 Token 计费"；更有"积分制"，扣分规则是黑盒。
限流与降速	部分厂商为 Coding Plan 请求设置较低优先级。高峰期不仅生成速度变慢，且极易触发 429 限流。
额度池共享	部分厂商将 API Coding Plan 额度与"网页版对话框"额度共享，Agent 跑疯了网页版直接停摆。

建议：重度编码用 Claude Coding Plan + Cursor 组合；预算敏感用 DeepSeek V4 Pro/MiMo V2.5 开源 + 本地部署或正规聚合；Agent 场景优先选择支持缓存折扣的按量计费方案，避免使用不透明的 Coding Plan。

5.5 API 中转站与灰色产业链 (Gray Market API Resellers)

除官方和正规聚合平台外，市场充斥着大量"API 中转站"。理解其运行逻辑有助于开发者权衡成本与数据安全。

"倍率"的含义

中转站用"倍率"标价。计算公式：

中转兑换人民币 = 官方美元面值 \times 折算倍率

"0.1x 倍率"意味着官方 $10 的额度，在中转站只需 ¥1 即可购买。这是"把 1 美元当 0.1 元卖"的超低价倾销。

低价额度的套利来源

声称"自建大算力栈"绝无可能覆盖 GPT 5.5 或 Claude 5 Sonnet 等闭源模型。真正的货源渠道：

薅云厂商羊毛：利用脚本批量注册 Azure、AWS、Google Cloud 新账户，薅取每个账户 $200~$300 免费额度，或利用 GitHub 学生包等渠道获取 API 密钥转售。
信用卡盗刷：使用非法获得的黑卡绑定官方 API 账户预充值。卡主发现盗刷申请拒付后，官方 30 天内封禁账户。中转站在这 30 天内"超售跑路"完成资金洗白。
终端应用逆向：逆向抓包 Cursor、Windsurf、Poe 等客户端的 WebSocket 握手协议，提取隐藏的系统级 Bearer Token，通过自建代理服务器将其拼接到标准 OpenAI 协议中，变相"用别人的付费月包额度卖钱"。
企业云扶持额度套利：利用空壳初创公司申请 AWS Activate 或 Azure for Startups（$10,000~$100,000 免费代金券），倒买倒卖兑换为极低成本的 API 接口批发。

接入中转站的三大风险

风险一：模型降智与偷梁换柱

最常见的手法：用户请求 Claude 5 Sonnet，中转站后台用"降智检测分类器"判断，如果发现是简单的格式化、翻译或 QA，悄悄将请求分流到极便宜的 DeepSeek 或开源 GLM 模型上，返回前套用 System Prompt 模仿 Claude 语气。用户花旗舰模型的钱，实际用的是小模型。

风险二：隐私泄露与数据蒸馏

中转站作为所有 HTTP 请求的终点和解密代理，能完整看到代码库中的数据库密码、API 密钥、系统架构图，以及未发表的论文、专利和商业合同。业内已多次曝光，某些大型中转站收集用户高质量的对话和代码逻辑，打包卖给其他大厂用于知识蒸馏（Distillation）。你的代码和对话数据可能成为竞品模型的训练素材。

风险三：不可靠与 429 崩溃

中转站账号大部分来源于套利卡或羊毛号，随时面临官方大规模封号。遇到封号潮时中转站瞬间瘫痪，产生大量 502 Bad Gateway 和 429 Rate Limit。对于依赖 API 提供核心线上服务的商业项目，这会造成线上服务中断。

开发调试和非敏感自用脚本中，中转站是不错的省钱手段。但在商业化生产环境以及处理公司核心代码库、用户隐私和敏感科研数据时，必须直连官方 API，或通过 Azure/AWS Bedrock 的 VPC 私有空间安全运行。

ScreenShot_2026-07-07_11-26-55

4.6 为什么 API 比网页版"满血"

同一个模型，通过网页版（ChatGPT、Gemini、DeepSeek、豆包等）和通过 API 调用，输出质量往往存在显著差距。API 在绝大多数场景下表现更强，原因可归结为以下几个结构性差异：

4.6.1 思考预算被压缩（Reasoning Budget Throttling）

推理增强模型（如 GPT-5.5 Thinking、Claude Extended Thinking、Gemini Thinking）的"思考深度"直接决定了输出质量。API 端可以精确控制 reasoning_effort（OpenAI）、thinking_budget（Claude）、thinkingConfig（Gemini）等参数，将推理预算设为 high 或指定较大的 Token 上限，让模型充分"想"完再回答。

网页版则不同：

免费用户：OpenAI ChatGPT 免费用户约每 5 小时仅 10 条消息，且默认使用轻量模型（如 GPT-5.3 Instant），思考预算极低甚至关闭。
付费用户也有上限：ChatGPT Plus 用户每周约 3,000 条 Thinking 消息配额；超出后回退至 Instant 模式。Gemini 网页版免费用户同样受限。
隐式降级：厂商会根据服务器负载动态调整思考深度。2026 年 AMD 工程师 Stella Laurenzo 的实证报告显示，Claude Code 的思考深度从 2026 年 1 月的 ~2,200 字符暴跌至 2 月下旬的 ~720 字符，降幅达 67%——而同期思考内容被隐藏，用户无法察觉。

实测差异：同一道数学竞赛题，API 设置 reasoning_effort: "high" 时模型可能思考 8,000+ Token 后给出严谨证明；网页版在默认模式下可能只思考 500 Token 就输出一个"看起来对"但逻辑有漏洞的答案。

4.6.2 系统提示词污染（System Prompt Injection）

网页版会注入大量隐藏的系统提示词，这些内容用户无法查看也无法控制：

平台	已知隐藏系统提示词内容
ChatGPT	安全策略、人格设定、工具调用规则、回复风格约束、日期/位置上下文、广告/推荐逻辑
Gemini	Google 产品推广规则、搜索整合指令、安全过滤器、语言风格偏好
DeepSeek	安全审查规则、敏感话题拦截逻辑
豆包	内容合规过滤、字节生态产品联动指令

这些隐藏提示词会：

占用上下文窗口：系统提示词可达数千甚至上万 Token，直接压缩可用的对话上下文长度。
干扰指令遵循：当用户的指令与隐藏提示词冲突时（例如"忽略之前的指令"类 prompt injection 防御），模型可能产生困惑或拒绝执行。
改变输出风格：强制的"安全""友好""简洁"等约束会削弱模型在专业场景下的表现——你让它写一段技术分析，它可能因为安全策略而过度自我审查。

API 端则完全由用户控制 system 字段，没有隐藏注入，每一个 Token 的用途都在你的掌控之中。

4.6.3 模型精度降级（Quantization Downgrade）

厂商为降低推理成本，可能在网页版部署时对模型进行量化：

显式降级路由：OpenAI 在 ChatGPT 中实施了分层推理路由——简单查询被路由至更轻量的模型（如 GPT Mini），复杂查询才触发完整的 GPT-5.x。用户无法感知自己被路由到了哪个模型。Gemini 网页版在高峰期甚至会将 Pro 请求降级为 Flash 模型。
隐式精度压缩：中转站和部分网页版可能将 FP16/BF16 权重量化至 INT8 甚至 INT4 后部署。INT4 量化在短对话中几乎不可察觉，但在长上下文、复杂推理、代码生成等场景中会累积放大误差。
上下文窗口截断：Gemini 3.0 Pro 网页版在长文档对话（超过 10 轮）中会将活跃记忆窗口从 1M 截断至约 32K（见 §1.3）。API 端则支持完整的 1M 上下文。

4.6.4 其他网页版限制

限制维度	网页版	API
最大输出长度	通常限制在 4K~16K Token	可设置至模型上限（如 128K）
Temperature 控制	不可调或仅提供"创意/精确"二选一	精确到 0.01 步进
工具调用	受限于平台内置工具	自定义 Function Calling，任意工具组合
并发/速率	队列排队，高峰期延迟显著	按付费等级获得独立速率上限
数据隐私	对话可能被用于模型训练（需手动关闭）	默认不用于训练，企业级可签 DPA
多轮上下文管理	平台自动管理，用户无法干预	用户完全控制每轮发送的 messages 数组

4.6.5 各厂商网页版 vs. API 差异速查

厂商	网页版主要限制	API 优势
OpenAI (ChatGPT)	消息配额限制、Thinking 配额单独限制、分层路由（可能被路由至轻量模型）、隐藏系统提示词、2026 年社区报告 GPT-5.5 质量波动	`reasoning_effort` 精确控制、完整上下文窗口、无隐藏提示词、Responses API 支持服务端状态管理
Anthropic (Claude)	Extended Thinking 深度被动态压缩（实证降幅达 67%）、思考内容隐藏后用户无法审查推理路径、高峰时段质量波动	`thinking_budget` 精确控制（可设至 128K Token）、思考过程可见、完整 1M 上下文
Google (Gemini)	免费版严重受限、长对话触发上下文截断（1M→32K）、高峰期 Pro→Flash 降级路由、安全过滤器过于激进	AI Studio/API 完整上下文、`thinkingConfig` 控制、无降级路由、支持 PDF/视频原生输入
DeepSeek	网页版无多模态输入（纯文本）、高峰排队、安全审查更严格	API 支持完整参数控制、缓存命中价格极低（¥0.025/M Token）
字节豆包	系统提示词包含字节生态联动逻辑、安全合规过滤更严	Seed API 支持多模态输入、无生态绑定

4.6.6 模型生命周期降智：发布初期最强，退役前最弱

一个被广泛观察到但厂商从不公开承认的规律：模型在发布初期质量最高，随着时间推移逐渐降智，尤其在下一代模型发布前夕降智最为严重。

生命周期曲线：

阶段	典型表现	厂商动机
发布初期（0~2 个月）	满精度推理、完整思考预算、无隐藏截断	吸引用户、制造口碑、刷基准分数
稳定期（2~6 个月）	质量小幅波动，高峰时段偶有降级	逐步优化推理成本，测试降级阈值
成熟期（6~12 个月）	思考预算被压缩、推理路由更激进、安全过滤加严	用户已形成依赖，切换成本高；为下一代模型腾出算力和用户注意力
退役前期（新品发布前 1~3 个月）	质量显著下降，社区大量"变笨了"反馈	显式或隐式将算力转移至新模型；旧模型用户自然迁移至新品

真实案例：

事件	时间	详情
GPT-4o → GPT-5 过渡期	2025 年中	社区广泛报告 GPT-4o 在 GPT-5 发布前 2~3 个月"明显变笨"，输出更短、指令遵循变差、拒绝率上升。OpenAI 于 2026-02-13 正式退役 GPT-4o
Claude Opus 4.6 → 4.7 过渡	2026 年初	AMD 工程师报告显示 Claude Code 思考深度从 ~2,200 字符暴跌至 ~720 字符（降幅 67%），时间与 4.7 发布前的资源调配完全吻合
GPT-5.2 退役前	2026-06	Reddit/OpenAI 社区多个帖子报告 GPT-5.2 在 GPT-5.3/5.4 发布后质量持续下降，2026-06-12 正式退役
ChatGPT 推理路由	持续进行	NxCode 等媒体确认 OpenAI 在 ChatGPT 中实施分层推理路由——简单查询被静默路由至更轻量模型，且该策略随时间推移越来越激进

应对策略：

优先使用新发布的模型：新品发布后 1~2 个月是"蜜月期"，推理资源最充裕，质量最高。
关注社区反馈信号：当 Reddit、HN、X 上出现大量"这个模型变笨了"的帖子时，通常意味着降智已经开始。
API 比网页版更抗降智：API 用户可以通过 reasoning_effort、thinking_budget 等参数对抗部分降级（但无法对抗底层权重量化）。
建立模型切换预案：不要将业务绑定在单一模型上，准备好在目标模型降智时快速切换至竞品。
锁定关键任务的模型版本：部分 API 支持指定模型快照版本（如 OpenAI 的 gpt-5.5-20260423），避免被静默升级到降智版本。

模型 ​

1. 大模型参数与规格 (Model Specifications) ​

1.1 核心架构 (Core Architecture) ​

1.2 规模与维度 (Scale & Dimensions) ​

1.3 输入输出与容量 (Capacity & Limits) ​

1.4 模态与能力标签 (Modalities & Capabilities) ​

1.5 精度与量化 (Quantization & Deployment) ​

1.6 推理与生成参数 (Inference / Sampling Parameters) ​

2. 主流厂商与模型 ​

2.1 模型任务类型分类 ​

2.1.1 对话模型 (Chat / Dialogue) ​

2.1.2 图像生成模型 (Image Generation) ​

2.1.3 视频生成模型 (Video Generation) ​

2.1.4 语音模型 (Speech / Audio) ​

2.1.5 音乐生成模型 (Music Generation) ​

2.1.6 嵌入模型 (Embeddings) ​

2.1.7 重排序模型 (Reranking) ​

2.2 OpenAI ​

模型 ​

GPT 4o ​

O1 / O3 / O4 Mini ​

GPT 5.1 ​

GPT 5.2 ​

GPT 5.3 Codex ​

GPT 5.4 ​

GPT 5.5 ​

GPT 5.6 ​

GPT Image 1.5 ​

GPT Image 2 ​

GPT Mini ​

GPT Spark ​

产品 ​

ChatGPT ​

Codex CLI/Desktop ​

2.3 Anthropic ​

模型 ​

Claude 4.5 Sonnet ​

Claude 4.5 Opus ​

Claude 4.6 Sonnet ​

Claude 4.6 Opus ​

Claude Opus 4.7/4.8 ​

Claude Sonnet 5 ​

Mythos / Fable 5 ​

产品 ​

Claude (Web/App) ​

Claude Code ​

Claude Cowork ​

Claude Design ​

⚠️ Anthropic 针对中国用户的限制措施 ​

2.4 Google DeepMind ​

模型 ​

Gemini 2.5 Pro ​

Gemini 3.0 Pro ​

Gemini 3.1 Pro ​

Gemini 3.5 Flash ​

Gemma 4 Dense ​

Gemma 4 31B ​

Gemma 4 MoE ​

Gemma 4 26B A4B ​

Gemma 4 轻量级 ​

Gemma 4 E4B / E2B ​

Nano Banana 图像生成 ​

Nano Banana / Pro / 2 ​

产品 ​

Gemini (gemini.google.com) ​

Google AI Studio (aistudio.google.com) ​

NotebookLM (notebooklm.google.com) ​

Antigravity (antigravity.google) ​

2.5 Meta AI ​

模型 ​

Llama 2 / 3 ​

Llama 4 系列 ​

2.6 xAI ​

模型 ​

Grok ​

Grok Image ​

2.7 DeepSeek (深度求索) ​

模型 ​

DeepSeek V3.2 ​

DeepSeek V4 Pro ​

模型

1. 大模型参数与规格 (Model Specifications)

1.1 核心架构 (Core Architecture)

1.2 规模与维度 (Scale & Dimensions)

1.3 输入输出与容量 (Capacity & Limits)

1.4 模态与能力标签 (Modalities & Capabilities)

1.5 精度与量化 (Quantization & Deployment)

1.6 推理与生成参数 (Inference / Sampling Parameters)

2. 主流厂商与模型

2.1 模型任务类型分类

2.1.1 对话模型 (Chat / Dialogue)

2.1.2 图像生成模型 (Image Generation)

2.1.3 视频生成模型 (Video Generation)

2.1.4 语音模型 (Speech / Audio)

2.1.5 音乐生成模型 (Music Generation)

2.1.6 嵌入模型 (Embeddings)

2.1.7 重排序模型 (Reranking)

2.2 OpenAI

模型

GPT 4o

O1 / O3 / O4 Mini

GPT 5.1

GPT 5.2

GPT 5.3 Codex

GPT 5.4

GPT 5.5

GPT 5.6

GPT Image 1.5

GPT Image 2

GPT Mini

GPT Spark

产品

ChatGPT

Codex CLI/Desktop

2.3 Anthropic

模型

Claude 4.5 Sonnet

Claude 4.5 Opus

Claude 4.6 Sonnet

Claude 4.6 Opus

Claude Opus 4.7/4.8

Claude Sonnet 5

Mythos / Fable 5

产品

Claude (Web/App)

Claude Code

Claude Cowork

Claude Design

⚠️ Anthropic 针对中国用户的限制措施

2.4 Google DeepMind

模型

Gemini 2.5 Pro

Gemini 3.0 Pro

Gemini 3.1 Pro

Gemini 3.5 Flash

Gemma 4 Dense

Gemma 4 31B

Gemma 4 MoE

Gemma 4 26B A4B

Gemma 4 轻量级

Gemma 4 E4B / E2B

Nano Banana 图像生成

Nano Banana / Pro / 2

产品

Gemini (gemini.google.com)

Google AI Studio (aistudio.google.com)

NotebookLM (notebooklm.google.com)

Antigravity (antigravity.google)

2.5 Meta AI

模型

Llama 2 / 3

Llama 4 系列

2.6 xAI

模型

Grok

Grok Image

2.7 DeepSeek (深度求索)

模型

DeepSeek V3.2

DeepSeek V4 Pro