这个问题是在2025年秋天提出来的，参考的模型包括：GPT-5、Claude Opus 4.1/Claude sonnet4.5、Gemini 2.5 Pro。
看了大家的讨论，感觉都挺有道理的。不过，在我们深入分析之前，先问大家一个问题？
究竟是什么让这些大型语言模型各有“超能力”？ 是它们的架构设计独特，还是训练数据的“知识秘方”？是模型对齐的微调技巧，还是开源与闭源的基因秘密？只有搞清楚这些核心要素，我们才能理解模型的“天赋”，并在AI的浪潮中，为不同场景找到最合适的“数字大脑”。
与其纠结于ChatGPT、Claude和Gemini之间的区别，不如先聊聊市面上主流模型各自擅长的领域。接下来，我将简单扩展一下这个问题。本文将从模型的架构、训练数据、模型对齐、开源与闭源等多个角度，分析是什么让大型语言模型脱颖而出；然后我会对这些模型进行对比，看看它们的特点和优势，也就是各家大模型分别擅长什么；最后结合前面的分析，针对不同的场景提供一些具体的选择指南。
如果观点有局限或不当之处，欢迎大家一起讨论交流。
到底是什么让大型语言模型如此与众不同？
在我们开始比较模型之前，先要弄清楚是什么让一个大型语言模型跟另一个不同。主要有三个因素决定了模型的能力和“个性”。
架构（Architecture）
现今的所有大型语言模型基本上都基于一种叫做Transformer的架构。这种突破性技术推动了最近的人工智能革命。它的核心原理是并行处理整个序列，而不是一个词一个词地处理。关键在于一种叫自注意力机制（self-attention）的技术，模型因此能判断上下文中不同词语的重要性，从而理解超长文本中复杂的关系。
不过，在这个框架下，有一些关键的变体值得关注。
最大的区别在于密集模型（Dense）和混合专家模型（Mixture-of-Experts，简称MoE）。
像GPT和Claude这样的密集模型在处理每个输入时都会激活所有参数。可以想象成用整个大脑思考每个念头。
而像Gemini、Mistral和Llama 4这样的MoE模型则不同。它们会根据任务选择性地激活某些“专家”子网络。因此，它们不是唤醒每一个神经元，而是将问题导向擅长解决该类问题的特定专家。这让它们在保持每次查询计算量较低的同时，也能扩展到更大的规模。
此外，GPT-5还引入了一种基于路由器的架构，能够根据任务的复杂性自动在不同模型之间切换。简单的查询由快速模型处理，而复杂的难题则由深度推理模型来解决。
DeepSeek则采取了另一种策略，它训练强大的基础模型，然后通过大规模偏好优化来支持显式的多步推理。大多数版本都提供一个“推理”端点（为难题提供更多步骤）和一个低延迟的“快速/轻量”端点，供普通聊天使用。
另一个显著差异是上下文窗口（context windows），也就是模型一次能“记住”多少文本。这方面的范围从低端的128,000个词元（token）到Llama 4 Scout的1000万个词元。
虽然架构告诉我们模型如何处理信息，但真正决定它思维方式和知识储备的，接下来要讲的内容……
训练数据（Training data）
这或许是区分模型专长领域的最大因素。
比如，GPT-5是在大量多样化的互联网数据、书籍和学术论文上训练出来的，因此它是个通才，几乎能聊任何话题。
而Gemini不仅吸收了数万亿文本词元，还包括视频帧和音频，这让它拥有强大的原生多模态理解能力。
Claude则注重高质量的代码和结构化文档，这也是它在技术精度和执行复杂指令方面表现优异的原因。
Grok能够实时获取X平台的数据流，因此它能从Twitter上获取当前、未经筛选的观点。
Llama 4则在文本、图像和Meta社交平台上进行训练，因此它在不同模态上都具备均衡能力。
DeepSeek则融合了广泛的网络文本、代码、数学和双语（中/英文）资源。这种组合让它在符号操作方面表现出色，同时在编码和通用英语应用中也保持稳定。
尽管使用相同的训练数据，不同模型的表现可能也会大相径庭。这是因为初始训练后发生的事情也是模型形成真正个性的关键阶段。
对齐（Alignment）
然后就到了第三个因素：微调和对齐。
这基本上是在初始训练后进行的专业化阶段。
这里有几种不同的流程。
监督微调（Supervised Fine-Tuning，简称SFT）是模型从精心策划的“指令-响应”对中学习的过程。你给它展示“总结这份文档”的例子，并附上理想的摘要。这样一来，模型就能学会如何遵循指令和处理特定任务。
基于人类反馈的强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback，简称RLHF）则是让多个评审员对模型的多个输出进行排序，模型因此学习偏爱高评分的响应。这是将模型的行为与人类价值观和偏好对齐的方式。
此外，还有直接偏好优化（Direct Preference Optimization，简称DPO），这是一种更新、更稳定的RLHF替代方案。它直接在偏好数据上进行优化，无需独立的奖励模型，速度更快，计算量更少，预计在2025年将越来越多地应用。
不同公司在对齐理念上各有千秋。
Anthropic为Claude采用了一种名为“宪法AI”（Constitutional AI）的方法，让模型从一系列伦理原则中学习。这样，Claude既谨慎又注重安全（有时甚至过度）。
OpenAI则在GPT-5中结合了传统的RLHF与新的路由器系统。基础模型经过广泛的人类反馈循环，重点关注有用性和无害性，而路由器层通过选择合适的模型复杂度，增加了另一层对齐。这种双重方法旨在平衡不同任务类型下的能力与安全性。
与此不同的是，xAI对Grok采取了另一种方式。尽管其强化学习计算量是竞争对手的10倍，但它的内容过滤却相对较少。因此，您得到的是一个经过深度对齐的模型，讨论内容的限制较少，响应也更自然、更自由。
DeepSeek则通过偏好风格的优化，专注于数学逻辑和软件任务的准确性。它的风格倾向于简洁明了，而不冗长。
关键在于，这些对齐选择会极大影响模型如何实际响应您的问题。Claude可能会拒绝回答GPT-5会接的题，而Grok则可能给出其他模型不会提供的未经过滤的观点。
在我们审视具体模型之前，其实还有一件事比架构、训练数据或对齐更重要，尤其是在为您的项目做决策时，而大多数初学者往往忽视这一点。
开源 vs. 开放权重 vs. 闭源模型
许可证（Licensing）。这一点比大多数人想象的要重要得多。
有个普遍的误解是认为“开放”在所有模型中都代表同样的意思，但实际上情况复杂得多。
我来把它分成三种不同的类别。
第一种是闭源API模型。这类模型需要你调用其云服务，而你完全无法获取其权重。模型权重（model weights）就像是学习到的参数，包含了模型所有知识的数值。对于闭源模型来说，这些权重都被锁在供应商的服务器上。像GPT-5、Claude、Gemini和Grok这样的大牌都属于这一类。你基本上是通过API租用对模型的使用权。
另一种选择是开放权重模型（Open-Weight models）。这就让情况变得复杂……开放权重意味着模型权重可以下载，但通常伴随着有限制的自定义许可证。
Meta的Llama系列就是个典型例子。你可以下载权重，但许可证中对商业使用、用户数量或竞争对手使用等方面有许多限制。
最后还有采用宽松许可证的OSI开放模型（OSI-Open models with permissive licenses）。这些模型是在标准开源许可证下发布的，如Apache 2.0、MIT或BSD。这个选项的限制最少——你可以自由修改、微调、托管，并在商业上使用，几乎没有限制。
这类模型的例子包括大多数Mistral模型、Falcon、一些Kimi的版本以及Gemma的变体。
DeepSeek则采取了一种混合形式：一些检查点是开放权重（可下载，但有自定义条款），而其他特定尺寸和变体则是OSI开放的。
所以要记住：开放权重并不等于开源。仅仅因为你能下载权重，并不代表你可以自由使用它们。
这到底为什么重要？以下是关键点：
法律合规性： 带有自定义许可证的开放权重模型要求你仔细阅读条款。可能会有商业使用、用户数量或竞争性方面的限制。闭源API则受可能变更的使用条款约束，完全听从供应商的决定。这意味着像OpenAI这样的供应商对你的项目有很大的控制权。
再来说说控制与隐私： 闭源API意味着你的数据会进入供应商的云端。虽然如今的企业级选项提供了强大的隐私控制，但根本上来说，你的数据还是离开了自己的服务器。而使用开放模型，你可以将所有东西都保留在内部。
还有定制化： 开放模型让你拥有完全的微调能力和控制权。闭源模型则限制你在提示工程（prompt engineering）和对小范围变体的微调上，你需要在它们的系统内工作。
当然，成本也是个问题： 闭源模型按词元计费，没有基础设施负担——对于流量波动大或用量少的情况来说很合适，但在大规模使用时成本会高得惊人。开放模型需要前期的基础设施投资，但在高用量下，单位词元成本会大幅下降。
选择合适模型的秘密武器
首先，我们得聊聊质量： 当前的闭源前沿模型在推理能力和可靠性方面仍然占优。不过，开放模型的表现也在迅速提升，尤其是在一些小众的细分领域和微调任务上，它们可是有自己的亮点。
接下来，我给你一个简单的决策流程：
你是不是需要自己托管数据，或者必须把数据保留在内部？比如说，如果你在医疗或金融这样的行业，法规可严了。这种情况下，开源或开放权重模型就是你的唯一选择。
你是不是对新颖或复杂任务的准确性有严格的要求？那么，选择闭源的前沿模型，如GPT-5、Claude或Gemini，可能更适合你。可以考虑把开放模型作为备用，以备不时之需。
如果你在一个对成本非常敏感的大规模环境中工作，混合方案可能最有效。你可以把70%到90%的流量导向开放模型，然后把10%到30%的复杂查询交给闭源API，这样既能保证质量又能控制成本。
如果你觉得法律风险让你不太舒服，或者团队规模小，老实说，直接用闭源API开始最简单。这样上手快，以后再考虑开放模型也不迟。
好了，既然你对模型的各项特点和许可证对选择的影响有了了解，我们来看看具体的模型吧。我们先从五个主要的前沿模型开始，然后再转向一些专业选项，那儿的情况会更加有趣。
模型比较概览 — 前沿模型
现在来聊聊具体的模型吧。我们从那些主要的前沿模型说起。
不过在深入之前，我想提醒你关于基准测试的重要性。
很多基准测试都是供应商自己做的，未必能做到真正的“同类”比较。因为不同的测试使用了不同的提示策略，有的允许使用工具，有的则不允许，评估的方法也各有不同。所以在这篇文章中，我不会提供具体数字。
我建议你创建20到50个代表你实际应用场景的提示，测试2到3个候选模型，然后根据准确性、成本和速度等因素进行评分。
你的特定应用场景比这些通用的基准数据要重要得多，不要盲目相信排行榜。
好了，带着这个免责声明，我们来看看这五个模型。
GPT-5 (OpenAI)
GPT-5在8月发布，适用于通用目的、创意写作、美学编程（比如构建漂亮的用户界面）以及健康相关的查询。它的路由系统能自动处理各种任务，操作起来非常简单。
上下文大小为40万词元，但它有时会显得有点啰嗦，一些用户反映因为模型自动切换导致质量不稳定。我个人对它的写作风格也不是特别满意。
Claude Sonnet 4.5 (Anthropic)
Claude Sonnet 4.5在2025年9月发布，是一个混合专家模型，拥有超大的词元上下文窗口。
它非常适合软件开发、智能工作流和桌面自动化。个人觉得它在专业写作方面的表现比GPT-5更出色。
不过，它有点过于谨慎，有时会拒绝回答其他模型会回应的问题，而且成本也高于大多数竞争对手。
Llama 4 (Meta)
Llama 4同样于2025年问世，是首个采用MoE架构的多模态Llama模型。
它有三个变体：Scout有1090亿参数和1000万词元的上下文——不过这只是个设计目标，实际上下文的大小还得看你的基础设施。Scout最大的亮点在于，通过int4量化，它可以在单个H100 GPU上运行。这意味着你可以自己部署这个前沿级别的模型，真是太棒了。
Maverick则有4000亿参数和大约100万词元的上下文，而拥有2万亿参数的Behemoth还在训练中，推迟到2025年底或2026年初发布。
值得一提的是，Llama 4是开放权重的，但并不是完全开放的。例如，许可证限制月活跃用户超过7亿的使用。所以虽然可以下载，但有条件。
Llama非常适合本地部署、定制企业解决方案以及利用Scout庞大上下文进行的大规模文档处理。
不过，你需要一些技术背景来部署它，并且要注意许可证的限制。
Grok 4 (xAI)
来自xAI的Grok 4于2025年7月发布，拥有约5000亿参数，Grok 4 Fast的上下文窗口达200万词元。
它在数学和科学推理方面表现出色，还能实时获取来自X平台的数据。
它的局限性在于过滤较少，这在某些应用场景中可能会引发争议。目前它主要与X平台集成。
预计Grok 5将在2025年底发布，他们称其“好到令人发指”，我们拭目以待……
DeepSeek
DeepSeek是一款最新的推理优先模型，于2025年推出。它将一个为解决复杂问题而设计的、速度较慢但更精准的“推理”模式与一个为日常工作而设的、速度更快的“轻量”模式结合在一起。
上下文窗口因版本而异（在标准端点上通常为数十万词元），定价方面也相对有竞争力。
实际使用中，它在数学、逻辑和代码密集型任务上表现优秀。许可证从开放权重到更宽松的版本都有，具体条款要看你选择的模型。
Gemini 2.5 Pro (Google)
最后是Gemini 2.5 Pro。它的上下文窗口高达100万词元，预览配置和路线图上还有更大的窗口。
Gemini原生支持多模态，并具备深度研究模式，适合进行复杂的数据分析和研究任务。它与谷歌的生态系统（搜索、地图等）有深度整合。
不过在纯编码方面，它稍微落后于Claude和GPT-5。但预计Gemini 3将在2025年第四季度推出，并会有显著的编码改进，所以这种情况可能很快就会改观。
好了，以上就是主要的前沿模型。但许多人在这里会犯个错误，认为越大越好。有时候，选择一个更小、更专业的模型，成本仅为前者的几分之一，可能更明智。让我来给你解释一下。
模型比较概览 — 专业模型
刚才提到的是大型前沿模型，但通常更有趣的决策发生在这些更小、更专业的模型上。接下来我们来深入了解这些。
Mistral的产品线
Mistral的核心理念是效率，他们声称你可以以10%的成本获得90%的性能。Mistral Medium 3在仅需4个GPU的情况下，性能接近Claude Sonnet 3.7，且成本更低，非常适合关注成本效益的生产环境。Mistral Small 3.1则是一个拥有240亿参数的模型，采用Apache 2.0许可证，每秒能处理150个词元，适合客户服务机器人等高吞吐量应用。
Cohere Command模型
Cohere专注于企业级应用，具有强大的合规特性。Command R+在带有引用的问答方面表现出色，拥有128K上下文和多语言支持，非常适合需要可靠信源的企业聊天机器人。Command A于2025年3月推出，拥有256K上下文，并为推理、翻译（覆盖23种语言）和视觉任务提供了专门版本。
月之暗面 Kimi
Kimi是智能体领域的专家。Kimi K2是一个拥有1万亿参数的混合专家模型，权重开放，专为AI智能体设计。它具备实时网络搜索、多模态能力和用于自我反思的特殊架构。Kimi-Dev-72B变体在SWE-bench上创下了开放模型中的记录，使其成为需要搜索、编码和验证结果的自主研究智能体的理想选择。
Qwen模型
阿里巴巴的Qwen系列提供了强大的开放权重替代方案。Qwen 2.5的尺寸从5亿到720亿参数不等，其中许多采用Apache 2.0许可证。72B变体在许多基准测试上与GPT-4的表现相当，同时完全开放。Qwen 2.5-Coder专门针对编程任务进行了优化，具有强大的多语言代码生成能力。
当然，还有更多模型！不过这些是市场上比较主要的参与者。
但这仍然没能回答最重要的问题：你究竟该用哪一个？让我根据真实的应用场景，为你提供一个简洁的决策矩阵。
决策框架
现在我们已经介绍了这么多模型，接下来我们聊聊在特定任务中究竟该选哪个。
步骤1：选择你的许可证
这是我的核心建议：法律限制必须优先于技术选择。先选择许可证，再选择模型。
你可以从问自己以下问题开始：
你是否处理客户的个人身份信息（PII）或受保护的健康信息（PHI）？ 如果是，那你需要本地部署的开放权重模型，或者与供应商签订特殊协议的闭源模型。
你是否需要在专有数据上进行微调？ 如果是，那你需要像Mistral或Kimi这样的开源模型，或者像Llama这样的开放权重模型。闭源模型无法满足你所需的定制化。
你是一个需要快速迭代的小团队吗？ 如果是，那就直接选择一个闭源API，比如GPT-5、Claude、Gemini或DeepSeek。这样能更快进入生产环境，验证产品市场契合度，然后再考虑后续的决策。
预算有限，想要大规模运作？ 如果是这样，不妨试试建立一个路由器。简单来说，你可以把80%的请求交给开放模型，剩下20%的难题交给闭源模型处理。这样一来，既能保持效果，又能节省开支，真是一举两得。
步骤2：明确需求
好了，一旦你了解了许可证的限制，就可以根据任务的复杂度、类型、上下文要求和部署方式来进一步明确你的需求了。
按任务复杂度分：
- 对于简单的查询，比如常见问题解答，可以使用Mistral Small或者DeepSeek的快速模式。
- 中等难度的任务，比如写作或基础编码，Mistral Medium或GPT-5的快速模式就很合适。
- 复杂的推理任务，比如数学或研究，可以考虑使用Grok 4、GPT-5的推理模式或DeepSeek的推理模式。
- 而智能体工作流则可以选择Kimi K2或Claude Sonnet 4.5。
按上下文需求分：
- 如果词元量小于128K，任何模型都可以胜任。
- 128K到100万词元时，大多数前沿模型都能处理。
- 100万到200万词元呢？你就需要Gemini、Grok或Llama Maverick了。
- 依此类推。
按部署方式分：
- 想用云API的话，可以选GPT-5、Claude、Gemini、DeepSeek或Grok。
- 如果要自行托管，Llama、Mistral、Kimi都是不错的选择，当然在许可证合适的情况下也可以选DeepSeek的开放权重模型。
- 对于边缘或本地模型，像量化版的Mistral 7B的方案也可以考虑。
按任务类型分：
如同我们提到的，不同模型在特定任务上的表现各有千秋。下面是一个快速参考表：
这张表能给你快速的答案，但可别只靠这个来做决定。切记，下一步也不能跳过。
步骤3：建立评估流程
现在你已经锁定了2到3个候选模型，是时候进行测试了。
我们来聊聊怎么建立一个评估流程，让你对模型选择更有信心。
创建测试集
首先，别光信基准测试。像MMLU或HumanEval这样的公共基准虽然能做粗略筛选，但并不能告诉你模型在你特定应用中的表现。
你需要做的是：
至少创建20到50个能代表你实际应用场景的提示。如果你是在做客户支持机器人，就从真实的支持工单中提取问题；如果是代码生成，就用你项目的实际规范；总结文档的话，就用领域内的真实文档。确保你的测试集中包含常见查询、边缘案例、系统不该处理的范围外问题，以及用户可能犯的错误（比如拼写错误或模糊请求）等示例。
设计评估标准
接下来，评判结果不能凭感觉。你需要有结构化的评估标准。
想想看，在你的应用中，什么才算是一个好的回应。通常可以分成几个重要维度：
- 准确性： 信息是否正确？这是大多数应用中最重要的指标。
- 质量： 它是否真的解决了用户的问题？一个技术上正确但没用的回答是没意义的。
- 格式合规性： 输出是否符合你要求的结构？比如，如果你需要JSON，得到的是否是有效的JSON？
- 速度： 响应速度快不快？这点因应用而异。
特别重要的一步是制定一个评分标准（rubric），包含示例。比如，一个5分的响应应该是什么样的，得2分的又是怎样的？如果你使用AI裁判或多个人类评估员，这一点尤其重要。没有明确的标准，你的评分就会不一致或毫无意义。
选择评估方法
接下来，咱们聊聊怎么给这些响应打分。
对于简单明确的任务，比如选择题或数据提取，可以用精准匹配评分。当正确答案是“巴黎”时，输出“巴黎”就得1分，输出“法国”就得0分，你懂的。
对于灵活性要求高的任务，你可以考虑以下几种方法：
词汇相似度：衡量模型输出和参考答案之间词元的重叠程度，比如BLEU或ROUGE这样的指标。问题是，你需要全面的参考答案，而且重叠度高不一定就意味着质量好。
语义相似度：对大多数应用场景来说更好一些。它会把模型输出和参考答案进行嵌入，然后用余弦相似度进行比较。两个文本在词汇上可能不同，但语义上接近，比如“What’s up?”和“How are you?”。这不需要精确的参考答案，并且对灵活输出效果不错。
越来越多人开始用AI裁判来评估。你可以使用像GPT-5或Claude 4.5这样的强大模型来评估候选模型的输出。AI裁判速度快，相比人类评估员成本低，并且可以在没有参考数据的情况下运作。它们能评估毒性、幻觉和整体质量等方面，并且与人类的判断高度相关。
让AI裁判发挥作用的关键在于好的提示。包括评估任务、标准和评分系统。少样本（Few-shot）示例明显比零样本（zero-shot）效果好。给裁判展示什么是好的响应，什么又是坏的。
还要注意，AI裁判可能会不一致。同一个裁判在同一输入上，运行两次可能会给出不同的评分。所以，建议把温度（temperature）设置为0，以确保结果可复现，考虑多次评估后取平均分。
确定样本量
最后，测试集中需要多少个示例呢？
OpenAI有个实用的经验法则：如果你想检测的分数差异每减少3倍，就需要增加10倍的样本。
因此，如果你想检测30%的改进，100个样本就够了；但如果想检测3%的改进，那你得准备1000个样本。
大部分基准测试使用的样本在300到2000之间，所以起步至少100个，但如果条件允许，目标是300到1000个。
关键就是让你的测试集足够大，以确保可靠性，同时又不能太大，以便于操作。
好了，现在你已经为候选模型准备好了严谨的评估结果，接下来就该计算它们在大规模运作时的实际成本了。
步骤4：计算总成本
对于API模型，价格计算很简单，就是输入词元数乘以输入价格，加上输出词元数乘以输出价格，再乘以你的月用量。
（输入词元数 x 输入价格） + （输出词元数 x 输出价格） x 月度用量 = 总价
对于开放权重模型，你还得考虑硬件成本（GPU租赁或购买）、工程时间、薪资等等。
这就是今天选择模型的框架。不过，记得我这篇文章是2025年10月写的，科技发展飞快。让我给你简单预告一下接下来可能会发生的事情，帮你做好准备。
