作者：superoo7

编译：深潮TechFlow

几乎每天我都会收到类似的问题。经过帮助构建超过 20 个 AI 智能体并在测试模型上投入了大量成本后，我总结出了一些真正有效的经验。

以下是关于如何选择合适 LLM 的完整指南。

目前的大语言模型 (LLM) 领域变化迅速。几乎每周都有新模型发布，每个模型都声称自己是“最好的”。

但现实是：没有一种模型能够满足所有需求。

每种模型都有其特定的适用场景。

我已经测试了数十种模型，希望通过我的经验，能让你避免不必要的时间和金钱浪费。

需要说明的是：这篇文章并非基于实验室的基准测试或营销宣传。

我将分享的是基于过去两年中，亲手构建 AI 智能体和生成式 AI (GenAI) 产品的实际经验。

首先，我们需要了解什么是 LLM：

大语言模型 (LLM) 就像是教会计算机“说人话”。它根据你输入的内容，预测接下来最可能出现的单词。

这一技术的起点是这篇经典论文：Attention Is All You Need

基础知识——封闭源代码与开放源代码的 LLM：

  • 封闭源代码：例如 GPT-4 和 Claude，通常按使用量付费，由提供商托管运行。

  • 开放源代码：例如 Meta 的 Llama 和 Mixtral，需要用户自行部署和运行。

刚接触时，可能会对这些术语感到困惑，但理解两者的区别非常重要。

模型规模并不等于性能更好：

比如 7B 表示模型有 70 亿个参数。

但更大的模型并不总是表现更优。关键在于选择适合你具体需求的模型。

如果你需要构建 X/Twitter 机器人或社交 AI：

@xai 的 Grok 是一个非常不错的选择：

  • 提供慷慨的免费额度

  • 对社交语境的理解能力出色

  • 虽然是封闭源代码，但非常值得尝试

强烈推荐刚入门的开发者使用这个模型！（小道消息：

@ai16zdao 的 Eliza 默认模型正在使用 XAI Grok）

如果你需要处理多语言内容：

@Alibaba_Qwen 的 QwQ 模型在我们的测试中表现非常出色，尤其是在亚洲语言处理方面。

需要注意的是，该模型的训练数据主要来自中国大陆，因此某些内容可能会有信息缺失的情况。

如果你需要通用用途或推理能力强的模型：

@OpenAI 的模型依然是行业中的佼佼者：

  • 性能稳定可靠

  • 经过广泛的实际测试

  • 拥有强大的安全机制

这是大多数项目的理想起点。

如果你是开发者或内容创作者：

@AnthropicAI 的 Claude 是我日常使用的主力工具：

  • 编码能力相当出色

  • 响应内容清晰且详细

  • 非常适合处理创意相关的工作

Meta 的 Llama 3.3 近期备受关注：

  • 性能稳定可靠

  • 开源模型，灵活自由

  • 可以通过 @OpenRouterAI 或 @GroqInc 进行试用

例如，@virtuals_io 等加密 x AI 项目正基于它开发产品。

如果你需要角色扮演类的 AI：

@TheBlokeAI 的 MythoMax 13B 是目前角色扮演领域的佼佼者，已经连续数月在相关排名中名列前茅。

Cohere 的 Command R+ 是一个被低估的优秀模型：

在角色扮演任务中表现出色

能够轻松应对复杂任务

支持长达 128000 的上下文窗口，拥有更长的“记忆能力”

Google 的 Gemma 模型是一个轻量级但功能强大的选择：

  • 专注于特定任务，表现优异

  • 预算友好

  • 适合成本敏感的项目

个人经验：我经常使用小型 Gemma 模型作为 AI 流程中的“无偏见裁判”，在验证任务中效果非常出色！

Gemma

@MistralAI 的模型值得一提：

  • 开源但具备高端质量

  • Mixtral 模型的性能非常强劲

  • 特别擅长复杂推理任务

它受到社区的广泛好评，绝对值得一试。

你手中的前沿 AI。

专业建议：尝试混合搭配！

  • 不同模型各有优势

  • 可以为复杂任务创建 AI “团队”

  • 让每个模型专注于它最擅长的部分

就像组建一支梦之队，每个成员都有独特的角色和贡献。

如何快速上手：

使用 @OpenRouterAI 或 @redpill_gpt 进行模型测试，这些平台支持加密货币支付，非常方便

是比较不同模型性能的绝佳工具

如果你希望节省成本并在本地运行模型，可以尝试使用 @ollama，通过自己的 GPU 进行实验。

如果你追求速度，@GroqInc 的 LPU 技术提供了极快的推理速度：

  • 虽然模型选择有限

  • 但性能非常适合生产环境的部署