国内ai大模型对比哪个好,新手也能照着做的完整流程

模型与算力

给新手一套可照做的国产大模型对比流程:先按任务拆需求,再用自己的题单跑一遍,最后决定用哪家、怎么留退路。

很多人挑国产大模型,是先看一圈排行和宣传,然后随便开一个账号用着,用了两周才发现不对味:要么长文档喂不进去,要么写代码老是改坏,要么价格不透明。这篇不谈谁最强,只给一套新手也能照着走的对比流程:怎么把需求写成可验证的清单、怎么用自己的题单测、什么情况下该换一家。

很多人挑国产大模型,是先看一圈排行和宣传,然后随便开一个账号用着,用了两周才发现不对味:要么长文档喂不进去,要么写代码老是改坏,要么价格不透明。这篇不谈谁最强,只给一套新手也能照着走的对比流程:怎么把需求写成可验证的清单、怎么用自己的题单测、什么情况下该换一家。

下面的七步是串起来的,不是并列的选项。前两步决定你拿什么标准去测,中间三步是实际跑和算账,最后两步解决长期用下去的问题。每一步都给了能直接照做的动作,跳过哪一步,后面大概率要返工。

第一步:先把「哪个好」翻译成你自己的需求清单

「哪个好」这个问题没法直接回答,因为它缺少主语:对你好的模型,对做另一件事的人是浪费钱。所以第一步不是打开评测站,而是把你要做的事拆成具体动作。写文案、改代码、读长文档、看图、做客服问答,这五类动作对模型的要求几乎不重叠,一个模型在其中一类上顺手,不代表另外几类也能用。

  • 把用途拆成具体动作:写文案、改代码、读长文档、看图、做客服问答,每个动作单独一行
  • 每个动作标注硬约束:能不能上传文件、上下文够不够塞下一份合同、要不要走 API 而不是网页
  • 明确预算口径:是订阅制聊天工具,还是按量计费的 API,两条路的比较方法不一样
  • 给每行标一个「不用就换」的红线,比如不能读 PDF 就直接排除,省得后面纠结

预算这块特别容易糊涂。订阅制和按量计费不是同一个东西:前者是固定支出换固定额度,后者是用多少算多少。价格数字别在这里写死,到 /official-api 和 /plans 看当期页面,把口径记下来就行。这一步的输出应该是一张三到五行的清单,后面所有对比都对着它打分,避免被榜单带着走。

第二步:认清国产模型各自的能力侧重,别按一个维度排高低

国产模型常见的侧重可以粗分几类:长文本与资料整理、代码与工程、中文写作与口语表达、多模态看图读表、便宜大碗的高并发调用。这几类之间没有统一换算关系,所以「谁第一」这种排法本身就不成立。你要做的是找到自己任务落在哪一类,再看候选模型在那类上的口碑和实测。

厂商和模型
一家厂商往往有不同定位的几条产品线,网页版和 API 给你的可能是不同档位的模型
网页版与 API
网页版体验好不代表 API 便宜好用,反之亦然,两者要分开评估
能力侧重
长文本、代码、中文写作、多模态、高并发,同一模型很难五项都强
候选收敛
先压到两三家再深入,候选太多会陷入比较疲劳

想省事可以先看 /ai-nav/category/ai-model-platform 里的平台目录,把候选压到两三家再深入。注意按模型而不是按品牌浏览,去 /models 看具体每个模型支持什么输入、上下文多长,这些信息比宣传语有用得多。

第三步:用你自己的工作题单跑一遍,而不是用别人的评测题

别人评测题里的任务,大概率不是你的任务。最有效的办法是从你真实工作里抽五到十个任务,改掉敏感信息,做成固定的提示词,每次对比都用同一套。这样比较出来的结论才和你的日常直接相关。

  1. 选题从最近两周真实做过的事里挑五到十个,覆盖你清单里的每类动作
  2. 脱敏把客户名、真实数据替换成占位符,保证题单可以反复用而不泄露信息
  3. 加一道刁难题放一个超长材料、格式要求严格、或者需要它拒答的问题,看它会不会硬编
  4. 固定跑法同一提示词、同一顺序跑完所有候选,别中途改题
  5. 三档打分每个任务只打可用、勉强、不可用三档,记录返工次数和输出速度

记录四个指标就够:能不能一次做完、返工几次、输出速度能不能忍、同一提示词重复跑是否稳定。稳定性这项最容易被忽略,有的模型第一次答得很好,换个说法就崩,这种在正式业务里是要出事的。

第四步:看榜但是会看,把榜单当成筛子而不是答案

榜单不是不能看,而是要会看。榜上的分数是特定题目、特定设置下跑出来的,和你手上那个任务未必对得上。先看它测的是不是你的能力项:测代码的榜对写文案的人参考价值有限。再看题目饱和问题,大家都刷到高分的项目区分度已经很低。

  • 先对齐能力项:榜测的是不是你清单里的那几类动作
  • 看口径:题目来源、判分方式、是否有自动评分和人工复核
  • 看时效:去 /benchmarks 和 /about 了解采集方式和评测范围,判断数据新不新
  • 筛掉明显不行的,而不是选出最好的,最终结论仍然回到你的题单

什么情况下榜单基本没用:你的任务非常垂直、输出格式有硬性模板要求、或者需要结合你们内部知识库。这些场景里公开题目和你的真实输入差太远,不如多花时间跑题单。

第五步:把价格、限流和额度这三件麻烦事提前查清

价格是最容易踩坑的一项,因为单价便宜不等于总成本低。长上下文、图片输入、思考型推理的计费口径往往和普通文本不一样,按你实际用量估算月成本,别只看单价。用 /tools/model-cost-calculator 先算一遍,把结果填进你的决策表。

要查的事为什么重要去哪查
按实际用量的月成本单价低不代表总账低,长文本和图片计费口径不同/tools/model-cost-calculator
限流和并发上限免费额度和个人套餐常在高峰期限速,团队用更明显/plans
历史调价记录价格战时期报价调整频繁,签长约前要确认条款/price-watch
订阅额度折算方法各家口径不同,自己脑补容易算错/coding-plans

限流这件事在团队场景下会放大。一个人用可能感觉不到,五个人同时调同一个接口就会撞上限速。提前确认并发上限,比事后临时换供应商省事得多。至于具体额度数字和报价,到上面这些页面核对当期内容,这里不写死。

第六步:做决策表,把「换掉它要多久」也写进去

走到这一步,你手上应该有每家的题单得分和成本估算。把它们放进一张表,一行一家,方便横向比。表格里除了分数和成本,加一列迁移成本,这一列常常决定最后的输赢。

列填什么判断标准
任务你清单里的具体动作覆盖全部动作才算完整对比
候选模型压到两三家后的具体型号按模型而不是按品牌填
题单得分三档打分的汇总有不可用项的要标出来
月成本按实际用量估算的结果以计算器口径为准
接口兼容性是否走标准格式走通用格式的换起来改配置就行
迁移成本换掉它要多久走私有协议的迁移成本明显更高

接口是否走标准格式很关键。能走通用格式的,换模型改个配置就行;不能走的迁移成本高,接入前先到 /official-api/providers 对应厂商页确认。做主选一家加备选一家,备选不一定要天天用,但要提前开好账号跑过一次题单,真出问题时才不至于手忙脚乱。

还要写清什么情况下这个选择不成立:比如用量突然翻十倍、需要私有化部署、或者监管要求数据不出境,这时的结论要推倒重来。把这些前提写进决策表备注,比事后补救有用。

第七步:定期复核,什么时候该换、什么时候别瞎折腾

选完不是结束。模型、价格、限流政策都在变,定期复核能让你在问题变大之前发现它。复核频率按业务敏感度定:做对外产品的高频看,内部小工具一季度看一次就够。复核的内容就是重跑你的题单,加上看一眼价格和限流页面有没有变化。

  • 该换的信号:题单通过率明显下滑、价格或限流政策变差、新增了它做不了的任务类型
  • 不该换的信号:只是刷到某个新榜单说它更强,或者身边人都在用
  • 换之前先并行跑:新旧两家同时接,用同一批真实请求对比
  • 确认没问题再切主线路,切的时候保留旧线路一段时间做回退

最常见的问题是被榜单牵着走,每出一个新模型就想换。判断标准很简单:没有对应到你自己的任务上的提升,不值得折腾。反过来,如果你的题单通过率在下降,那不用等榜单,该换就换。

下一步:把候选平台列出来把上面几节走完,你手上应该有一张决策表。接下来可以去平台目录和生产商页面,把候选的具体型号和接入方式确认一遍,数字以页面当期为准。

常见问题

国内大模型这么多,是不是选排名最高的那个就行?

不建议。排名反映的是那套评测题目下的表现,你的任务可能压根不在里面。榜单更适合用来筛掉明显不合适的,最后还是要拿自己五到十个真实任务跑一遍,谁在你的活上返工少、速度稳,就选谁。

网页版聊着挺顺,为什么说还要看 API?

两者不是同一件事。网页版常见的是厂商给的最强档,API 按量计费、默认档位和限流都可能不一样。如果只是自己聊天用,网页版够用;如果要接进产品或者团队共用,就得以 API 的实际表现和计费口径为准,先去官方价格页对一遍。

免费额度和免费模型能用来做对比吗?

可以当第一轮筛选,但别拿它下结论。免费档通常有速率和并发限制,高峰期排队会干扰你对速度和稳定性的判断,有些平台免费位也不是最新档模型。正式对比建议用付费的小额度跑题单,数据才干净。

用了两个月想换一家,迁移成本高吗?

主要看调用方式和提示词。如果走的是通用格式接口,换模型大多只是改地址和模型名;难点在提示词往往针对某家调过,换过去要重调一轮。所以接入时尽量别把业务逻辑和某家模型的怪癖绑太死,留一层适配。

公司说要私有化部署,这篇对比还适用吗?

部分适用。题单方法、成本核算、合规核查这套流程照样能用,但候选范围完全变了,变成能拿权重自己跑的那几个。私有化和在线 API 是两条决策线,先确认合规要求,再回头挑模型。

本文依据各平台公开文档与官方公告整理,只做中文归纳;具体做法、参数与限制以官方文档为准。