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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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
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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。
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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」
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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！
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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。
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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
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【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』