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。幾乎每週都有新模型發布，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，我們需要瞭解什麼是 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

它受到社羣的廣泛好評，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，這些平臺支持加密貨幣支付，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』