幾乎每天我都會收到類似的問題。經過幫助構建超過 20 個 AI 智慧體並在測試模型上投入了大量成本後，我總結出了一些真正有效的經驗。

以下是關於如何選擇合適 LLM 的完整指南。

圖源：TechFlow 深潮

目前的大語言模型 (LLM) 產業變化迅速。幾乎每周都有新模型發布，每個模型都聲稱自己是「最好的」。

但現實是：沒有一種模型能夠滿足所有需求。

每種模型都有其特定的適用場景。

我已經測試了數十種模型，希望通過我的經驗，能讓你避免不必要的時間和金錢浪費。

圖源：TechFlow 深潮

需要說明的是：這篇文章並非基於實驗室的基準測試或行銷宣傳。

我將分享的是基於過去兩年中，親手構建 AI 智慧體和生成式 AI (GenAI) 產品的實際經驗。

首先，我們需要瞭解什麽是 LLM：

大語言模型 (LLM) 就像是教會計算機「說人話」。它根據你輸入的內容，預測接下來最可能出現的單詞。

這一技術的起點是這篇經典論文：Attention Is All You Need

基礎知識——封閉源程式碼與開放源程式碼的 LLM：

  • 封閉源程式碼：例如 GPT-4 和 Claude，通常按使用量付費，由提供商託管運行。

  • 開放源程式碼：例如 Meta 的 Llama 和 Mixtral，需要使用者自行部署和運行。

剛接觸時，可能會對這些術語感到困惑，但理解兩者的區別非常重要。

圖源：TechFlow 深潮

模型規模並不等於性能更好：

比如 7B 表示模型有 70 億個參數。

但更大的模型並不總是表現更優。關鍵在於選擇適合你具體需求的模型。

圖源：TechFlow 深潮

如果你需要構建 X/Twitter 機器人或社交 AI：

@xai 的 Grok 是一個非常不錯的選擇：

  • 提供慷慨的免費額度

  • 對社交語境的理解能力出色

  • 雖然是封閉源程式碼，但非常值得嘗試

強烈推薦剛入門的開發者使用這個模型！（小道消息：

@ai16zdao 的 Eliza 默認模型正在使用 XAI Grok）

如果你需要處理多語言內容：

@Alibaba_Qwen 的 QwQ 模型在我們的測試中表現非常出色，尤其是在亞洲語言處理方面。

需要注意的是，該模型的訓練數據主要來自中國大陸，因此某些內容可能會有資訊缺失的情況。

圖源：TechFlow 深潮

如果你需要通用用途或推理能力強的模型：

@OpenAI 的模型依然是業界的佼佼者：

  • 性能穩定可靠

  • 經過廣泛的實際測試

  • 擁有強大的安全機制

這是大多數項目的理想起點。

圖源：TechFlow 深潮

如果你是開發者或內容創作者：

@AnthropicAI 的 Claude 是我日常使用的主力工具：

  • 編碼能力相當出色

  • 響應內容清晰且詳細

  • 非常適合處理創意相關的工作

圖源：TechFlow 深潮

Meta 的 Llama 3.3 近期備受關注：

  • 性能穩定可靠

  • 開源模型，靈活自由

  • 可以通過 @OpenRouterAI 或 @GroqInc 進行試用

例如，@virtuals_io 等加密 x AI 項目正基於它開發產品。

圖源：TechFlow 深潮

如果你需要角色扮演類的 AI：

@TheBlokeAI 的 MythoMax 13B 是目前角色扮演產業的佼佼者，已經連續數月在相關排名中名列前茅。

Cohere 的 Command R+ 是一個被低估的優秀模型：

在角色扮演任務中表現出色

能夠輕鬆應對複雜任務

支持長達 128,000 的上下文窗口，擁有更長的「記憶能力」

圖源：TechFlow 深潮

Google 的 Gemma 模型是一個輕量級但功能強大的選擇：

  • 專注於特定任務，表現優異

  • 預算友善

  • 適合成本敏感的項目

個人經驗：我經常使用小型 Gemma 模型作為 AI 流程中的「無偏見裁判」，在驗證任務中效果非常出色！

圖源：TechFlow 深潮

Gemma

@MistralAI 的模型值得一提：

  • 開源但具備高端品質

  • Mixtral 模型的性能非常強勁

  • 特別擅長複雜推理任務

它受到社群的廣泛好評，絕對值得一試。

你手中的前沿 AI。

專業建議：嘗試混合搭配！

  • 不同模型各有優勢

  • 可以為複雜任務創建 AI 「團隊」

  • 讓每個模型專注於它最擅長的部分

就像組建一支夢之隊，每個成員都有獨特的角色和貢獻。

如何快速上手：

使用 @OpenRouterAI 或 @redpill_gpt 進行模型測試，這些平台支持加密貨幣支付，非常方便

是比較不同模型性能的絕佳工具

如果你希望節省成本並在本地運行模型，可以嘗試使用 @ollama，通過自己的 GPU 進行實驗。

圖源：TechFlow 深潮

如果你追求速度，@GroqInc 的 LPU 技術提供了極快的推理速度：

  • 雖然模型選擇有限

  • 但性能非常適合生產環境的部署

圖源：TechFlow 深潮

【免責聲明】市場有風險，投資需謹慎。本文不構成投資建議，使用者應考慮本文的任何意見、觀點或結論是否符合其特定狀況。據此投資，責任自負。

  • 本文經授權轉載自：《深潮 TechFlow》

  • 原文作者：superoo7

『想自己做AI Agent？12種LLM模型要收藏，你也能調教出好工具！』這篇文章最早發佈於『加密城市』