按顺序读,或者按需跳读。每一章都独立可读,但按顺序读效率最高。
不懂底层就看不懂模型。这 4 章解决:AI 能做什么、它怎么工作、怎么让它自己变强、怎么管住它。
每一章都是同样的结构:定位 → 技术架构 → 关键规格 → 实测榜单 → 同级横向对比 → 适合与不适合 → 提示词写法 → 实战工作流 → 常见误区 → 常见问题。
可以当手册用,遇到选型问题直接翻对应那章。
OpenAI GPT能力天花板与最早商用的大模型。定位、架构、实测榜单、同级横向对比、实战工作流与选型结论。
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Anthropic Claude默认选型:96% 能力、1/5 价格。定位、架构、实测榜单、同级横向对比、实战工作流与选型结论。
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Google Gemini百万上下文与全模态性价比标杆。定位、架构、实测榜单、同级横向对比、实战工作流与选型结论。
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xAI Grok实时抓取与语感最野的模型。定位、架构、实测榜单、同级横向对比、实战工作流与选型结论。
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Meta Muse Spark唯一「前10能力+前2价格」的黑马。定位、架构、实测榜单、同级横向对比、实战工作流与选型结论。
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小米 MiMo:开源全模态新旗舰开源全模态唯一解:AA 综合 46.32 分居开源权重第一,文本 / 图像 / 视频 / 音频四模态全开。架构、实测榜单、横…
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NVIDIA Nemotron:免费 + 1M 的本地部署王者2026 年唯一同时给到「完全免费商用」+「1M 上下文」的模型家族。Nemotron 3 五个档位的显存门槛、实测成绩与本…
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Amazon Nova:AWS 生态的企业选型跑分进不了前二十,价值在别处:AWS 上的账单、S3 直连、IAM 与区域合规。Nova 五档位怎么选,以及为什么 Bedr…
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Cohere Command:主权 AI 的北美答案数据不能出境欧盟也进不了中国时的第三种选择。Command 的主权 AI 路线、企业级 RAG 能力与私有部署门槛实测。
国产阵营在 2026 年已经不是「便宜替代」——MiMo-V2.6-Pro 是开源全模态第一,DeepSeek 的 384K 输出无对手,混元把价格压到能编程。
这一阶段把十家放在各自的真实场景里看:谁的硬约束是能力,谁的是成本,谁的是合规。
阿里通义千问2.4T 规模与开源生态最广。定位、架构、实测榜单、同级横向对比、实战工作流与选型结论。
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智谱 GLM同分更小更快,Agent 与终端首选。定位、架构、实测榜单、同级横向对比、实战工作流与选型结论。
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月之暗面 Kimi长上下文与语感写作。定位、架构、实测榜单、同级横向对比、实战工作流与选型结论。
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DeepSeek性价比碾压与自部署主力。定位、架构、实测榜单、同级横向对比、实战工作流与选型结论。
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MiniMax 海螺视频与音频双线强攻。定位、架构、实测榜单、同级横向对比、实战工作流与选型结论。
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字节豆包 Seed国内唯一全栈自研,价格屠刀。定位、架构、实测榜单、同级横向对比、实战工作流与选型结论。
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百度文心一言6% 算力达旗舰水平。定位、架构、实测榜单、同级横向对比、实战工作流与选型结论。
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腾讯混元腾讯生态与超低价推理。定位、架构、实测榜单、同级横向对比、实战工作流与选型结论。
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阶跃星辰 Step:国内第二梯队多模态不卷参数、不卷价格,卷迭代速度。Step 3.5 Flash 2603 与 15 天上线付费版的 StepClaw,以及国产…
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美团 LongCat:大厂开源的性价比黑马美团做外卖,却开源了 1M 上下文的语言模型,输入价压到 $0.0000003/M。LongCat 2.0 的模型规格,以及…
模型解决「能不能做」,工具解决「做不做得成」。
这一阶段讲的是:代码不出境该用什么、生图工作流为什么比提示词值钱、端侧推理在什么场景比云端划算、以及怎么避免被单一模型锁死。
Mistral欧洲主权 AI 与小模型效率。定位、架构、实测数据、同级横向对比、实战工作流与选型结论。
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RWKV线性架构的另一种持续学习路线。定位、架构、实测数据、同级横向对比、实战工作流与选型结论。
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Microsoft GitHub把 AI 装进开发工作流。定位、架构、实测数据、同级横向对比、实战工作流与选型结论。
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GitLabDevSecOps 全链路 AI。定位、架构、实测数据、同级横向对比、实战工作流与选型结论。
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Gitee国产代码托管与 AI 协作。定位、架构、实测数据、同级横向对比、实战工作流与选型结论。
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Perplexity搜索型 AI 的答案带引用。定位、架构、实测数据、同级横向对比、实战工作流与选型结论。
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OpenCode终端里的开源编程 Agent。定位、架构、实测数据、同级横向对比、实战工作流与选型结论。
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ComfyUI节点式生图工作流中枢。定位、架构、实测数据、同级横向对比、实战工作流与选型结论。
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Apple Siri端侧智能的日常入口。定位、架构、实测数据、同级横向对比、实战工作流与选型结论。
EP.33–EP.37 五章横向对照:国产开源四强谁在什么场景赢、全模态怎么选、本地部署的硬件门槛、六家大厂开源盘点、主权 AI 三条路线;EP.38 把 29 个模型与工具摊在同一张表上;EP.39 收口——我们学习、控制、融合 AI 之后,集体踩过的五个坑,以及三个让它们必然发生的结构性机制。
国产开源四强横向:DeepSeek / Qwen / Kimi / GLM 谁在什么场景赢四家都叫「国产开源旗舰」,赢的场景完全不重叠。把 DeepSeek / Qwen / GLM / Kimi 放进一张表,看谁…
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全模态横向:Qwen 视频 / Gemini 全模态 / MiMo 开源全模态2025 年「多模态」等于能看图,2026 年这个定义过期了。文本 / 图像 / 视频 / 音频四档位分清:谁能覆盖多少,代…
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本地部署硬件门槛:30B 模型 25GB 内存能跑意味着什么2026 年最重要的变化不是模型变强,是本地跑的门槛塌了。30B 多模态在 25GB 内存里跑起来:一张 RTX 4090 …
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国产大厂开源盘点:阿里 / 百度 / 腾讯 / 字节 / 小米 / 美团阿里 / 百度 / 腾讯 / 字节 / 小米 / 美团六家大厂的开源模型放在一张表里。它们都不是 AI 公司,定位差在哪,一…
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主权 AI 三方对比:Mistral 欧盟 / Cohere 加拿大 / 国产全境关键系统的 AI 不该由任何单一国家的公司控制。三种技术路线的本质区别,以及「真正的主权」和「假装的主权」差在哪。
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全景总表:29 个模型与工具一张表五套评分体系的口径差异、五条决策路径、反向排除表,以及看完这张表才能看出的五条规律。
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我们学习 AI,我们控制 AI,我们融合……然后我们搞砸了 AI认知债务、模型崩塌、社交奉承、vibe coding 的安全账单、文化同质化——五处有实测依据的翻车,以及三个让它们必然发生…
39 章学完,你已经能对任何一个模型问出「它什么场景赢、什么场景是坑、值不值那个价」,也知道哪里最容易翻车。接下来是九阶段路径的后半程——从「学 AI」到「做出成品」。