Gpt大模型怎么购买

最近玩智能体啊，实在太消耗 token 了，所以我们今天要来讨论说啊，哪里能搞到便宜的甚至是免费的大模型 token 呢？首先我们来看一下，如果正常使用 token， 大 概是个什么价格呢？像我们日常最常用的这个网页版的聊天机器人啊，类似于豆包、 jammy 这些网页的服务， 一问一答，大概每一次呢会消耗几千到几万的 token。 一个月下来呢，大概可能就是三百万的 token， 数量也就是几块钱。但 agent 就 完全不一样了，它要自己规划，自己执行，自己反思，一个任务跑下来呢，可能会调用几十上百次模型。像我们最常使用的 cloud code， open code、 open cloud 这些智能体啊，每一次跑起来都要消耗几万甚至上百万数量级的 token。 我 也翻了一下我自己的使用日志啊，然后大概估算了一下，我每个月的使用量呢，大概是三亿个 token 左右。然后我们来算笔账，如果你使用的是 cloud sum 的 四点五这个模型， 它的价格呢，大概是每一百万的 token， 输入呢是三美元，输出呢是十五美元。考虑上一些这个缓存啊，折扣啊，平均价格呢，你可以认为是每一百万的 token 五美元左右。那这么一算啊，其实你跑一个 agent， 每个月其实要烧掉一千五百美元左右， 就算是换成便宜的多的国产模型啊，一个月也要用到两百到三百美元，这个价格呢，我觉得还是蛮离谱的。所以这期视频啊，我就来跟大家聊聊，怎么才能搞到便宜的甚至是免费的大模型接口。先说好，这期视频呢，是没有任何的广告的，全是我自己实测 实际使用的经验。在正式开始之前啊，我想先给你一个这个思考框架，省钱这件事情呢，本质上其实就在做三个维度的取舍，价格、稳定性、模 的能力。你不可能三个都要，如果你想要最强的模型并且稳定，那肯定就会稍微贵一点，如果你想要便宜，那肯定就要牺牲一些模型的能力或者是稳定性。我们带着这个框架呢，然后再来逐个看各家的方案。先来说这个 cloud 买套餐到底能省多少钱呢？官方没有公布套餐的实际使用量，但有人测过了数据呢，放在这个网址里面，我给大家总结了一下，如果你订阅一百刀的这个套餐，用到极限的话，就能用掉价值一千三百五十刀的这个额度， 相当于打了不到一折，换成人民币算的话，差不多就是零点五元的人民币就能买到一美元的这个使用量。但 cloud 的 官方有两个大坑啊，大家也都知道，第一呢就是国内的用户特别容易封号。第二个呢就是不允许介入其他第三方的服务， 只能在这个 cloudco 的 这些官方应用里面使用，没有办法拿它去接入 opencloud 或者是其他第三方的这个智能体。如果你又想要这个按量付费的这个灵活性，又想要这个套餐的折扣价，那怎么办呢？我觉得唯一的选择啊，就是中转站，中转站呢，你可以把它理解成为这个零售商，就他们会去批量的向 cloudco 的 官方购买 这个套餐，然后呢在中间加一些价格再卖给你刚才说的，比如说零点五元的人民币兑换一美元以上， 市面上有上百家的这个中软站，那怎么挑呢？有人做了一个中软站稳定性的监测，大家想要购买，想要具体了解的，其实可以看这个网站，上面呢监控了几家比较大的这个中软站的稳定性。不过说实话，这个中软站呢，基本上还是一门比较灰色地带的生意， 所以呢，建议大家每次别充太多，这里呢就不具体展开了。然后我们来说第二家那个 check gpt， 相比较那个 cloud code 的， 动不动就封号啊，然后不让接其他的这个工具 open i 呢，其实就大方了很多， 它不仅能接自家的这个 codex， 还允许你去接 open code， 允许你去接 open cloud 这些第三方的项目，而且额度啊，要比 cloud 的 要给的多，大概是零点三元人民币就能买到一美元的使用量。更香的是啊， open i 的 活动特别多，比如说像那个 gpt 开通团队套餐，首月免费，你可以去某鱼搜这个 team， 新车几块钱呢，就能用上价值二十五刀一个月的会员。如果你拿这个会员去跑 codex 啊 token， 相当于说完全白嫖。 codex 的 缺点呢，就是它写代码的速度啊，会相对来说比较慢一点，不过呢，你可以开多个 agent， 让它并行去跑 数量去换取速度。然后下面一个是这个谷歌 gemini gemini 系列模型写代码的综合能力啊，普遍来说稍微比这个 cloud 和 gpt 弱一点，但有个骚操作啊，就是可以通过教育活动拿到免费一年的谷歌 ai 会员，然后用这个谷歌的编程 i d e anti gravity 来跑这个 cloud 模型，然后还有一个更狠一点的玩法，就 使用这个项目 cloud proxy api， 它可以把 antigravity 里面 cloud 的 模型转接出来给 cloud code， open cloud 这些工具去用。因为谷歌会员啊，几乎都能白嫖，所以它对应的这个 token 啊，也约等于免费。不 过这么玩的人啊太多了。谷歌最近呢，在频繁调整这个 anti gravity 的 额度，所以这个方法我也不是太推荐，因为它可能之后就不太稳定了。聊完了预三家之后啊，我们来聊一聊国产的这些模型。国产的模型呢，本来零售价就只有海外模型的一到两折，购买套餐之后呢，就会更便宜了。在国产模型里面啊，我觉得当下最强的可能就是最近推出的这个 kimi k 二点五，我实际用下来它的能力其实跟 cloudsonic 四点五几乎没有什么差别。有兴趣的朋友啊，可以去 kimi 的 海外版看一看， 有个首月零点九九美元的活动，能拿到原价九十九元的套餐，还可以支持这个接入第三方的 cloud code open cloud。 国内版 kimi 的 活动呢，就稍微差点意思了， 每周大概五元左右。但是 kimi 我 觉得最大的问题啊，就是套餐额度给的比较抠，控制台里呢，只显示了使用的百分比，看不到具体的 token 使用量。我实际测下来呢，比下面两家我要介绍的这个国产模型啊，给的量都要少得多。 gim 呢，应该是国内三家里面我觉得最大方的， 然后套餐的额度给的非常的足，最低档的套餐呢，是每个月二十元，每年两百四十元，但价格是真的香，我自己也买了。接口方面呢，也很开放，可以支持接入各种的工具。缺点呢，就是现在 g i m 四点七啊，它的模型效果暂时不如 kimi， 而且高峰时间段呢，因为顾忌它 套餐卖得太多了， token 的 吐字呢，我觉得巨慢。另外一个 mini max 呢，我觉得它的套餐跟 g l m 很 像，然后这里也不跟大家重复了。然后还有一家呢，大家可能没想到，就比较小众，就是英伟达。英伟达呢，其实它也提供这个完全免费，额度不限的这个开源模型， 包括前面说的 kimi k 二点五，然后 jimmy 四点七， mini max m 二点一。但是呢，因为可能门槛太低了，然后用的人实在太多，热门模型的速度呢，慢得离谱。所以这个呢，我就更不推荐了，只是跟大家介绍一下，英伟达，它其实也有这个免费的接口。最后啊，来再帮大家整理一下思路，如果你想追求最强的效果， pro 的 中转站呢，是目前性价比最高的选择。如果你的预算有限啊，那国产模型里面 g i m 的 套餐最实惠。 timi k 二点五的效果最好，但是有传闻呢，说这个月会有大批的这个模型，会推出新一代的模型，到时候呢，我再跟大家更新。然后如果你想白嫖呢？ openai 的 这个 timi 拼车几乎是完全零门槛的， 效果也不错。这期盘点里面当然肯定没有包括说这个百分之一百所有的方案，市面上还有很多我没发现，或者是我没有测过的这个方案。如果你有更好的渠道，欢迎在评论区补充，大家一起交流。好了，今天视频就到这里了，我是迪总，黑心李超，我们下次见。

每个月花二十美元订阅 ai 会员，你会选哪一家呢？目前啊，国外三大主流 ai 大 模型，叉 g b t、 gemini 和 cloud 都有一个二十美元价格的档次，那这应该也是大多数人用会员优先考虑的那一档，虽然价格一样呢，但是他们给你的东西差别还是非常大的。 我用 ai 大 模型差不多有两三年时间了，国内的各种模型都试过。今天啊，就结合我自己的亲身经历，加上一些横向的对比分析呢，帮大家做个参考。 我最早系统使用 ai 呢，是从 open ai 的 叉 gpt 开始的。叉 gpt 刚出来的那会儿啊，确实是惊艳到我了，感觉一下子就打开了一扇新世界的大门。 我当时也买了它的 plus 会员，就是那个二十美元一个月的版本，用的感觉怎么样呢？当时啊，非常满意。后来呢， deepsea 出来了，我也试用了。坦白讲，在回答质量的可用性上面，我个人认为叉 gpt 还是要略胜一筹的。所以那段时间呢，叉 gpt 就是 我的主力模型了。 后来呢， google 推出了 gemina， 我 作为 gmail 的 用户直接就能试用上，正好赶上它又推出了教育优惠，可以免费使用一段时间的 advanced 版本，也就是二十美元的一档会员，于是我也加入了。 用了一段时间以后呢，我发现啊，在文章写作和基础编程这两块， gemina 和 jpg 说实话，差别并不太明显，至少我自己感觉不出来。 但是呢， jamina 有 一个东西让我觉得特别划算。它的 advanced 会员啊，不只是给你一个 ai 模型的使用权限，它是打包了整个 google 的 生态， 包括了两 tb 的 google 云盘，现在还升级成了五个 tb， 够存储海量的素材了。还有呢， google 的 workspace 全家桶，包括了文档表格、换登篇、日历会议等等，使用权限呢，都比普通用户要更大一些。 还有它有 notebook lm， 做知识整理、学习资料分析呢，是特别好用的。另外它的文声图文声视频等等内容创作者呢，可以直接用，而且最关键的是可以共享给五位家庭成员，大家可以共用，额度实际上几乎是不会不够用的，它的额度给的是相当充分的， 算下来呢， gemini 的 advanced 的。 所以后来我就直接停掉了 gemini 会员，全面转向了 gemini。 就在我觉得 gemini 还挺好用的时候呢，有一个意外的体验改变了我的看法。 google 旗下有一款 ai 编程工具叫做 anti gravity， 可以 同时调用三类模型来写代码，包括了 gemini 自家的模型，还有 open ai 的 模型。还有呢， cloud 的 模型，我拿它做了一个项目，这一对比，差距一下就出来了， 用 gemini 模型写代码呢，同一个问题，我可能要来回沟通十几次才能够真正地把问题解决。但是换成 cloud， 尤其是 cloud 的 opus 模型，真的差了一个明显的档次啊，它对于整体需求的理解，任务规划的调度以及八个定位修复，都要快准狠得多。 那次体验以后呢，我对 cloud 就 产生了浓厚的兴趣，尽管注册的门槛儿比较高，封号的风险也不小，我还是想办法注册了，并且充值了 pro 会员。用上了 cloud 以后呢，发现它的优势可不只是编程啊。在写作这件事儿上， cloud 和 gemina 以及 chat gpt 相比呢，有一个非常在意的差异， 他写出来的东西呢， ai word 非常少，更像是真人写的。而且呢，他对于我写作风格和表达习惯的理解和还原啊，比 jammin 明显要更准一些，这个对我就非常重要了，减少了大量我后期调整的时间啊。 为了避免我个人的观点过于主观呢，我也用 ai 对 这三个会员做了一系列的横向对比，请大家参考一下。 首先讲 chat gptplus， 它属于多模态创作和深度调研的六边形战士。想做深度研究视觉内容以及视频素材的 chat gptplus 呢，是目前效率比较高的一种选择。再说 gemini 的 advanced 会员，它是超大上下文与 google 生态的整合王者。 jemmy 呢，有两百万 token 的 超长上下文，需要处理海量文档以及深度整合 google 办公工具的。那 jemmy 呢，是无可替代的选择，而且它的 nano banana 的 图片生成能力也是非常顶的。最后呢，说说 colada 的 pro 会员，它是写作与逻辑推理的天花板啊。 colada 的 核心优势呢，是思维严谨，输出有人味儿。在高质量写作、代码开发需要减少 ai 痕迹方面呢， colada 是 首选。 说这么多啊，我目前使用的方案是这样的， cloud 加 gemini， 双主力，各司其职。 cloud 呢，负责编程开发以及需要人味儿的内容创作。 gemini 呢，是用来做日常问答文档整理，还有 notebook lm 用于学习。当 cloud 的 额度用完以后呢， gemini 也是我的一种补充 叉。 gpt 呢，我目前是暂时没有充会员了，不过最近也有人说 gpt 五点五出来之后啊，它的能力有比较大的提升，这个我还没有亲自验证过。欢迎有在用的朋友呢在评论区分享一下你们的体验。 你现在在用哪个模型呢？对这三家有什么自己的看法呢？欢迎评论区聊一聊，关注老钱，陪你做复杂时代的明白人！

今天这视频我将告诉大家，针对不同人群，这四大 ai 该如何选择。现市面上有四大顶级 ai， gbt、 cloud、 gcloud， 以 gmail， 我 们的时间和精力都是有限的，很难一一体验过去。更重要的一点是，这四款 ai 针对方向也不同， 最近一段时间我通过收集资料以及个人的深度体验，今天我用最直接的方式告诉你，同样钱，不同人到底该选哪一个。首先 g p t 它属于全能通用型，也是目前在这个星球上使用人数最多的一款 ai 工具，所以它优势呢？全能更新了 g p t 五点五后， code 能力已经接近 clock code， 对于我们科研人来说，他的科研文献都是真实的，但前提是你必须得是他的会员。有粉丝后台私信我了说，诶， gpt 还不如很多免费的模型，那是因为你用的是免费版本，数据分析能力也很强，这个是让我们非常欣喜一点，最近出了 gpt magic two， g p t 的 作图能力也是遥遥领先。确实就这些点，安全过力及严，就是我们不能说一些敏感的话题。国内购买渠道非常复杂，容易被降至。最近应该有很多小伙伴发现你们的 g p t 会员掉订阅了，具体原因呢，就是这个。 当然最近 g p t 也陆续开始封号了，然后主播在这里也整理了一些相关的原因，后续也会给大家更新。所以说如果你是学术研究、电商做图或者数据分析方向的都可以选择 g p t。 第二个就是让大家又爱又恨的了， 依然是编程人的首选，而且现在有越来越多不懂得编程的产品经理们也都在大量使用 cloud， 比如说手搓网页啊，甚至手搓 app 都不在话下。就像一个理工男一样，逻辑推理能力极强，但劣势也非常非常明显，他 对 ip 的 纯性度要求极高，如果你的 ip 比较差，那就非常容易封号。此外，他注册门槛也高，就是必须使用海外的手机号注册。所以综合推荐啊，程序员们或者你有些专业开发的需求，可以使用 cloud。 当然，使用 cloud 的 前提是必须做好有封号的心理准备。当然，无论是 g、 b、 d 还是 cloud， 我 们想用它最新的模型，我们必须得上会员，否则额度肯定不够。 相关内容大家可以看我主页置顶视频。第三个就 grok， 世界首富马斯克旗下的 ai 工具，它的文献基本上都是真实的，背靠差评才，所以它的信息收集能力也是最强的， 安全限制也是最少的，这个你懂的。它劣势一点也是内容边界有时过于宽松了。这里还有一个最大优势，它短视频生成效率极高，而且成本也非常低，三十秒一条短视频成本只需要几分，但是短视频还可以加入人脸。如果你是短视频创作者， 一定要认准 gog， 当然学术研究创作者也可以使用 gog。 然后最后一个就是谷歌旗下的 gumi， 在 gpt 以 maggie two 出来之前，它做出能力是遥遥领先，非常惊艳。 即使现在 gbt maggie two 出来之后， gmail 的 作图能力也仍然是和 gbt、 maggie two 并驾齐驱，大屏文档分析能力也极强。还有一个非常重要一点是，它的 nobu 和 lm 非常非常强， 没用过的赶紧去试试吧。然后劣势就是现在羊毛党过多，很多人即使你是会员，仍然感觉到你账号不是很好用，所以非正规渠道风险较高，综合推荐呢？就是如果你有创意作图，或者你的账号不是很好用，所以非正规渠道风险较高，综合推荐呢？就是如果你有创意作图或者你的首选。

deepsea 又有新动作了。五月二十八日，其正式发布新一代代码专用大模型 deepsea coder v 三。在国际通用的 humanible mvp 两大代码基本测试中，该模型性能超越 gpt 五点五与 cloud 三 opus， 位列当前公开模型首位。官方明确，该模型个人使用免费 商用，也无需授权费用支持一百二十八 k 上下文与八十余种编程语言，从追赶到领跑，国产大模型正靠硬实力打破海外技术垄断。

你看 deepsafe 的 最新公告了吗？我看完直接惊呆了，怎么了？又发布新模型了？不是比新模型劲爆一百倍？ deepsafe 宣布永久降价百分之七十五，价格直接打到了 gpt 的 七百分之一。 我的天，七百分之一，没搞错吧？具体数字给大家算一算，算给你看， gpt 五点五 pro 输入百万 token 多少钱？十七点五美元，换算成人民币大概一百二十六块。 deepsea 呢？缓存命中的情况下，零点零二五元人民币，百万 token， 零点零二五元，百万 token？ 我 没听错吧？这也太夸张了。 没错， gpt 调用一次花七块钱，同样的七块钱用 deepseek， 你 能调用七百次？七百次啊，我的天，什么概念？你每天用十次能用两个多月？以前用 ai 还得省着点用，怕用多了钱包疼，现在你就可劲造。 以前 ai 是 什么？是奢侈品咨询公司，大企业才用得起，现在呢？直接变成水电煤了，普通人也能用得起，用的爽。 等等等等，会不会是烧钱换市场啊，这么低的价格能盈利吗？别过两天就跑路了。 问的好，这也是我最佩服的地方，人家不是烧钱，是技术硬实力。第一，自研架构 稀疏注意力，加上 k v 缓存优化，单 token 的 算力成本直接降到了前代的百分之二十七。第二，国产算力深度适配华为升腾九五零芯片，算力成本大幅降低，不用看老黄脸色，不用抢英伟达的 gpu 哇，华为升腾加 deepsea， 国产算力加国产模型，这才是真正的护城河啊。 而且人家说了这个价格是永久的，五月三十一日优惠结束后不回调，直接锁定全球最低价，这不是营销套路，这是真的有底气 从分时代打到离时代。 deepsea 这波降价直接改写了整个 ai 行业的商业逻辑。 oppo ai 看到这个价格，今晚估计要睡不着觉了。所以啊，以前那些说什么 ai 成本太高，普通人用不起的人，现在可以闭嘴了， ai 的 平均化时代真的来了。 最后问大家一个问题，你现在用的是哪个 ai？ gpt， cloud？ 还是国产的？评论区聊聊你的体验，也给大家种种草，避避坑，觉得国产 ai 真的 在进步的点个赞，让更多人看到中国 ai 真的 牛！

网上那些几块钱的 gpt 账号，你知道卖家是怎么弄出来的？今天我一次性给你讲透 ar 大 模型账号的货源底裤四条路。第一，虚拟卡时批量注册，会采用脚板加上指纹浏览器，配合海外虚拟卡，也就是 vcc， 一 分钟能开出十几号，成本几乎为零。第二，试用机，无线号。很多 ar 工具都有免费试用机， 卖家绑定虚拟卡后立刻取消续费，一个三十天的高级号就出来了，成本不到一块钱。第三，交易或机构账号，开子账号，一个主号拆分成几十个零售号， 零成本翻倍卖。第四，黑卡盗刷那种几毛钱的号，多半是黑卡开的，几天就封，纯属割韭菜。这个就不推荐了，也不展开说。所以重点来了，大多数低价 ai 号，其实就是心机差加技术差，你不是买不到，你是懒得去折腾。

疯了！当大家还在讨论豆包要收多少钱时，就在刚刚， oppo ai 正式推送了 gpt 五点五 instant， 并将其设为 chat gpt 的 默认模型，取代此前的 gpt 五点三 instant， 面向所有用户开放。这次更新的重点是什么呢？直白点说，这次更新就是让 ai 闭嘴。以前你问他怎么委婉，让同事闭嘴，他能给你整出五大类方案和一堆不该做清单，像个居委会大妈。 现在的五点五版字数直接砍掉百分之三十。与其像个靠谱的朋友，直接教你如何优雅的戴上耳机。这次更新意味着 ai 不 再是一个通用的回答机，它更成了你的数字管家。以后就别再跟 ai 客客气气了，直接说正事，因为它比谁都更懂你的偏好。

你有没有发现一个特别反常识的事儿，很多人每个月花二十美元订 check gpt plus， 花两百美元买 cloud code， 掏钱的时候眼睛都不眨一下。但当国内国民级 ai 豆包出了个六十八块钱一个月的付费方案，评论区的画风直接变成了，凭啥？ 就这也配收费？今年五月，月活超过三点四五亿的豆包，突然在 app store 上更新了三档付费方案， 标准版六十八块一个月，加强版两百块，专业版五百块，最高年费五千零八十八块。官方的说法是，基础免费聊天不受影响，收费主要针对 ppt 生成、数据分析、视频制作这些高算力消耗的任务。 说白了，聊天不要钱，干活得掏腰包。你每次跟豆包聊天的时候，后台都在真金白银的烧 gpu、 烧算力、烧电费。 有业内人士算过一笔账，豆包单次推理成本里面，硬件折旧占百分之五十八，电力占百分之二十九，这两项加起来就百分之八十七了。做 ppt、 做视频这种复杂任务，消耗的算力是普通聊天的几百倍。 换句话说，你用免费版一天聊几百句，真正在烧钱的是那些拿 ai 跑数据分析、做视频的重度用户。不收费，等于让轻用户帮重用户买单，这在商业逻辑上根本跑不通。 很多人愿意给叉 gpt、 cloud 掏钱，是因为对程序员、研究员、内容创作者来说， gpt 和 cloud 早就不是聊天工具了，而是工作流的一部分。有人拿 cloud 写代码，有人拿 gpt 做深度研究，整套工作习惯都建立在 ai 上面，一旦断了，工作效率直接腰斩。 也就是说，他们付的不是 ai 费，是离不开的费。而国内 ai 目前提供的功能，写文案、做 ppt、 生成视频、润色内容。用户自己也能干 ai， 只是让你快一点，不是让你没有它不行，这个差别太关键了。 更致命的是什么呢？国内 ai 之间的替代成本低得离谱。豆包、 kimi、 元宝、通易、 deepsea， 说实话，对大多数普通用户来说，你用哪个都差不多， 今天豆包收费，明天手指一滑就切去另一个 app， 零迁移成本，而且事实上很多人已经在这么干了。那豆包这次收费到底意味着什么？我觉得它真正的意义不是 ai 开始收费了这么简单，它标志着国内 ai 行业正在从谁烧钱更狠，谁用户更多的打法，进入一个新的阶段。谁能让用户觉得非你不可？ 这已经不是比模型参数了，而是比工作流绑定。未来真正能赚到钱的 ai， 不是 聊天机器人，而是能记住你的工作习惯，理解你的历史。项目，直接嵌入到你的微信飞书 wps 里，帮你把整件事做成的 ai 基础设施。 到了那一天，用户付费就不是值不值的问题，而是离不开了。所以，回到最开始那个问题，你愿意给 check gpt 掏钱，却嫌豆包六十八块贵，这背后真不是咱们崇洋媚外，而是一个朴素的用户逻辑。我们真正愿意付费的，从来不是 ai 本身，而是那种没了它我活干不下去的依赖感。 好，今天聊到这，你怎么看豆包收费这件事？如果你每天重度使用 ai， 你 愿意掏六十八块吗？评论区聊聊你的真实想法。

大家好，现在市面上这三大 ai 模型， chat、 gbt、 gemini、 claud， 你 是不是也觉得有点眼花缭乱，不知道该用哪一个？别担心，今天我们就来把这事彻底说清楚，让你一下就明白到底该怎么选。 所以我们今天的目标就特别直接，给你一份超级实用的指南。不聊那些虚头巴脑的技术细节，咱们就说最实在的，什么任务就用什么 ai， 一 看就懂，上手就会。这三位专家级拳手，你可以把他们想象成三个性格完全不同的大神， 每个人都有自己最拿手的绝活，这才是最关键的问题对吧？当你要写个报告、编个成，或者就是想查点最新的东西，眼前这三个工具都这么强，到底用哪个才能让你干活又快又好呢？搞清楚他们的特点，你就知道该找谁帮忙了。 咱们先从大家最熟的那位开始 chat gpt， 来看看这位全能选手到底强在哪啊？ 你看啊，他什么都能干一点，功能特别全，你想到的日常杂事他基本都能搞定，写邮件、画画，甚至跟他语音聊天。说真的，他的声音自然到你可能会忘了对方是 ai。 而且最关键的一点是，它的免费版就非常强大够用了，再加上那个超好用的记忆功能，用的越久它就越懂你，简直就是你身边最贴心的 ai 小 助理。它的厉害之处就在于一个全字，所以如果你是刚接触 ai， 从它开始绝对没错。 好，接下来我们认识一下第二位专家， jim and i。 这家伙啊，可以说是玩转数据和多媒体信息的大师。 gemini 的 身后可是站着谷歌这个信息巨头，它能直接调用谷歌搜索，这意味着什么？你问它的信息都是最新的，不是一年前的老黄历，但这还不算完，它甚至能帮你看完一个 youtube 视频，然后直接给你划重点。 gemini 真正的杀手锏是能在你的谷歌文档、 gmail 里无缝斜坐，这种和谷歌生态的深度绑定是其他两个模型绝对给不了的体验，所以你可以把它看成是一个顶尖的研究分析师， 每当需要最新最准的信息，或者要做深度分析的时候，找他就对了。好了，最后我们来看看第三位专家 cloud， 这位可是一位真正的工匠，专门搞定那些专界有难度的。大伙儿。 这么说吧，如果你的工作对文字质量要求特别高，或者你就是个程序员儿，那 closed 简直就是为你量身定做的。他能特别精准地理解你给出的复杂指令，不管是写一份几万字的技术报告，还是让他分析上百页的合同文件，他的可信都是最高的， 而且它的幻觉率最低，也就是最不容易胡说八道。对于严肃的工作来说，这点太重要了。来看这个数字，八十点九八，这是 cloud 在 一个非常非常严格的编程能力测试里的得分。 能拿到这个分数，基本上就意味着它解决复杂编程问题的能力已经堪比一个经验丰富的高级工程师了。所以说它是目前代码界的王者真的一点都不过分。 他追求的不是大耳权，而是极致的精准和深度，是个不折不扣的手艺人。所以你看 clao 的 最牛的地方就是在这些专业领域。 好了，三位专家的特长我们都摸清楚了，现在最关键的环节来了，我们把它们放一块比一比，给你一份超简单超好用的选择指南。 这绝对是个大家都很关心的问题，毕竟不是谁都想一开始就花钱。那咱们就先看看在免费的情况下，谁的性价比最高， 你看这个表就一目了然了叉 gbt 的 免费版可以说是最大方的，功能也最全，绝对是新手入门的首选。 gm i 的 免费版也很不错，特别是学生和研究人员会很喜欢。至于 clod 吗？它的免费版限制就比较多了，说白了更像是一个让你体验一下的试用版。这一张速查表，我强烈建议你截个图保存下来，记住这个核心原则，让工具去匹配你的任务， 要写严肃报告或者写代码，需要查最新信息或者分析视频， jimmy 你 是唯一选择。 至于日常聊天、头脑风暴或者刚开始玩儿 ai， 那 最好用的伙伴还是 chad gpt。 这里再给高阶用户一个专业建议，别只想着三选一，真正会用的人往往是组合使用它们。比如用 chad gpt 做日常沟通，用 cloud 搞定技术难题，再用 gemini 来处理工作流理的信息。 打造一个你自己的 ai 团队，才能把它们的能力发挥到最大。好了，在了解了它们各自的 ai 团队，才能把它们的能力发挥到最大。好了，在了解了它们各自的 ai 团队，才能把它们的 ai 工具箱呢？ 希望今天的分享能帮你做出最适合你的选择。最后，我会把关于三大 ai 模型对比的详细分析报告制作成 pdf 放在说明书里，大家可以通过链接自行下载。感谢观看本期视频，如果你觉得有启发，别忘了点赞关注我们，下期再见！

最近帮很多客户配置了这个算力服务器，其实发现大家的需求基本都一样，都是把它拿回去做本地的大模型。那么这就有个问题了，本地开源大模型那么多，用哪个更好呢？那这个是我们帮客户做的一个去筛选的软件， 这里举了个例子，比如说我要同时测试四个不同的大模型，他的算力也好，性能也好，有什么区别？这里比如说千分三点六二十七币的、三十五币的，还有不同的格式参数的， 那我们这里用到的是三张卡，因为我这个机器是三张卡，那为什么能运行四个模型？首先我把第一张卡去拆分成了两张卡，用这个 m i g， 那 我可以看到这里就有四张卡了。 接下来我们来测试一下，我们看到这个是我们的前端页面，这里就有四个模型的对号框。我们同时问一个问题，是最近比较火的像洗车难题，就比如说我有一辆车要去洗车，还是开车去洗车，因为之前会有这个模型是会翻车的， 我们看到这个几个都运行完了，这个还在不断的思考，所以可以发现每个模型他的特点、速度他都是不一样的，我们先等他回答完毕。好的，我们看到这整个模型都回答完了，看下他具体数据，比如说这里是他每秒的 token， 像这第一个千万三点六二十七币的是一百四十个 token 每秒， 这个千万三点六、三十五 b a 三 b 的， 这个是二百六十个每秒，这边是二百二十八，这个是二百二十一整体的速度，还有每个手自延迟都可以看到，包括他使用的体感，比如说这个模型他就思考了特别久， 那这个就可以根据我们具体的业务来选择使用哪个模型，这就很方便了，这整体的框架都是我们去帮服务器用户去开发的。

最近大模型赛道又开始躁动了， deepsea 开了新一轮的融资一把火，把所有人的目光都给点燃了。 kimi、 智谱还有 mini max 都有不少的热度，身边不少想投大模型的投资人都过来问我现在还能不能进，怎么选。 我的观点可能跟市面上大多数的声音不太一样，我觉得现在恰恰是最需要冷静的时候，但冷静的对象不是赛道， 是标地。先说赛道，很多人还在问大模型有没有投资价值，这个问题我已经懒得回答了。大模型就是下一个电力系统， agent 就是 电机。未来五年，全球深城市 ai 收入从今年的两百三十亿美金会冲到一千五百亿美金，这是一个什么概念？年化复合增长超过百分之九十， 中国市场的 token 调用量已经持续超过美国那些模型 赛道没有争议，有争议的是谁会赢。再来说技术，最近行业里面一个很重要的评测标准叫做 arc agi。 简单说就是大模型遇到问题时候的独立思考能力，测的不是模型背了多少知识，而是模型遇到全新任务的时候适应能力和效率，防的就是模型背题库。 按照人脑的 a r c a g i 指数是百分之一百来算，谷歌的杰米莱三是八十四点六， g p t five 是 百分之八十三点三， claud 是 百分之六十九点二。那中国的大模型玩家里面，分数最高的是 kimi 的 k 二点五，达到了百分之十一点八。这数据说明了两件事儿， 第一呢，就是美国的头部模型还是大幅领先，差距是真实存在的，不是你换个说法就能绕过去的。第二是在中国的内部， kimi 确实是第一，领先第二名两倍以上，这个领先幅度不是某一个版本迭代能够追平的，是系统性的原创技术能力堆出来的。 再来说商业模式，很多人看大模型就盯着技术迭代，今天 kimi 多了一个功能，明天 deepsea 又开源了一个新的版本，媒体天天在那比来比去。但我告诉你一句真话，纯技术领先从来不是大模型赛道的胜负手，为什么模型到今天这个阶段，基础能力已经进入了够用区间？ 你说 gpt 五比 kimi 强多少？那确实强很多，但对企业来说，强百分之三十还是强百分之五十不是决定性的。决定性的是什么？是商业化路径的可持续性和团队在长周期里的耐力。商业模式决定了估值。天花板 智普的收入里，百分之七十是私有化部署。凸臂凸 g 好 看是好看，但天花板相对来说会没那么高。政府和大企业订单能撑起一个四千亿的市值吗？ 这里面有大量的关系，维护成本和定制化交付规模化能力受限。 mini max 七成收入是来自 c 端产品，新野海螺那几个 app 本质上跟字节快手在抢用户的时间竞争没有终点。 kimi 不 一样，百分之五十的 api， 百分之五十的 c 端订阅，海内外各一半。 api 是 纯软件生意，编辑成本趋近于零。一旦大模型成为真正的电路基础设施，你就是这个赛道里面最纯粹的受益者了。最后，技术原创性决定了能走多远。月之暗面和 deepsea 是 中国为二对大模型基础架构做出世界公认贡献的公司。 注意力残差、限性注意力架构这些东西不是微创性，是从底层的重构。二零二六年三月底， kimi 账上现金接近十五亿美金，比 mini max 和智普都多，团队只有两百六十个人，人才密度极高，没有多余的运营和交付人员消耗。 别人烧钱做项目做 app 做部署的时候， kimi 把每一分钱都砸在了研发上面。这个赛道其实就像长跑，别人半程开始加速， kimi 可能才刚刚开始加速。大模型的这波浪潮，中国最终会剩下三到四家头部厂商，每家都是数万亿市值的体量。 智浦现在股价四千亿， mini max 现在三千亿， kimi 的 一级市场估值大概是一百八十亿美金。如果是你，你怎么选？

为什么我的 xwalk 没有 gpt 四的模型，它是这个样子的？别担心，打开阿里国际站的官网上方链接，点击下载并安装。那之前使用过 xwalk 的 老板呢？下载之后数据会正常的覆盖并保留。 这其实啊，就是因为版本的不同，使用国际版的 xwalk 就 可以使用全球主流的大模型了。

哈喽，大家好，欢迎收听我们的播客啊，今天我们要来聊一聊最近啊特别火的两个 ai 大 模型， gbt 五点五和 cloud 四点七， 到底谁更厉害啊？我们会从各个角度来给大家对比一下啊，包括他们的核心能力，包括他们在一些实际场景下的表现，包括针对不同的使用需求啊，我们应该怎么去选择？那废话不多说，我们开始吧。 ok， 那 我们就开始今天的这个大模型的巅峰对决吧。我们先来聊第一个话题啊，就是这个核心能力的大比拼。那我们第一个问题就是 gpt 五点五和 cloud 四点七在智能体和自动化这方面到底谁更强？呃， gpt 五点五它是在这方面是特别突出的，就是它可以自己去理解很复杂的一些任务，然后自己去规划怎么去做， 并且它可以自己去调用一些工具，并且自己去检查结果。 ok， 那 比如说像那个 terminal bench 二点零，它的准确率可以达到百分之八十二点七， 听起来它像是一个全自动的小助手啊。对，相比之下呢， cloud 四点七，它在这种需要细致的去分析代码的这种场景下面，它会比较强。 ok， 那 比如说像那个 s w e bench pro， 它是可以领先 g b t 五点五的，但是在这种多步骤的这种自主的任务上面，它还是稍微逊色一些。 那这两个大模型在推理的准确性上面，以及它们出现这种幻觉的频率上面会有多大的差别呢？在这种就是需要 很严密的推理的这种测试里面啊，比如说像那个 g p q a diamond 的 这种测试里面，这两个模型其实都是表现的非常好的，都在百分之九十三以上， ok 就是 非常非常接近人类专家的这种水平了，听起来就是都挺靠谱的呃，不过在一些这种 第三方的评测里面发现就是 gpt 五点五，它还是会经常会出现一些幻觉， ok， 就 它的这个幻觉率是百分之八十六， ok 就是 远高于这个 cloud 四点七的百分之三十六。所以就是说，如果是用在这种 对事实要求非常非常高的这种场景下面的话，还是 cloud 会比较让人放心。那就是说，呃，这两个大模型在实际使用的时候，成本和效率上面会有多大的差别呢？就是 gpt 五点五它是用的这种 呃投肯效率提升了百分之四十，就是它虽然 a p i 的 价格是比上一代要贵的，但是其实你如果是做这种多步骤的复杂的任务的话，整体算下来反而可能更划算 哦，那就是说如果我这个任务量特别大的话，这个差距会很明显吗？这是 cloud 四点七，它的这个输出的价格是比 gpt 五点五要低百分之十七的。 所以就说如果是这种大批量的这种文本的生成，或者说这种代码的审核，这种对他的这种推理的速度又很快，然后又很省 token 的 这种场景下面，他的这个优势就会特别明显。然后咱们再来聊一聊这个场景实测啊， 就是这个大模型在不同的场景下面到底表现怎么样？咱们先来聊一聊这个日常聊天和这个多轮问答。嗯，这个两个大模型在这方面有没有什么让人印象深刻的？就他会， 不光是回复的快，他的这个风格也是非常的流畅，而且他很擅长就是 呃接话，就是你随便说一个什么话题，他都能跟你聊起来。然后也很擅长就是在这个多轮的交流当中去记住你之前说的一些东西，包括一些很复杂的要求啊什么的，他都 ok 的。 比如说你跟他说你帮我总结一下这个什么什么内容，再帮我润色一下，他都可以一步到位， 听起来就像一个很会聊天的朋友啊。对，然后 closed 四点七的话，他就会回答的非常的细致和准确，就他不会说呃糊弄你，或者说呃他遇到一些很敏感的，或者说他不确定的问题，他会非常明确的告诉你，他 不能说。嗯，对，就是他这种严谨性，在一些你需要事实和查，或者说你需要有一些这种专业知识的这种对话当中就会特别有用。嗯，对， 但是它的缺点就是它会比 gpt 五点五稍微慢一些。如果是面对那种动辄几百页的长文档呢？这两个大模型在处理这种长文档的时候会有什么样的具体的差别？嗯，这个就要说到了，就是 cloud 四点七，它的这个上下文窗口是可以支持到一百五十万 tokens 哦，就是它可以直接把整本书都吞进去，然后它在这个大海捞针的这个测试当中，它的准确率是百分之九十九点四， 就是他几乎不会丢信息，嗯，对，而且他的这个摘药的幻觉率也非常的低。对，他非常擅长在这种超长的这种合同啊，或者说这种学术论文当中去帮你抽丝剥茧，找到你想要的东西，确实很适合那种海量资料里面去寻宝这种感觉。 对，那 gpt 五点五的话，它虽然说它的这个窗口只有一百万 tokens， 然后它在这个大海捞针上面的准确率也略低一些，但是它的这个速度是非常快的，就是它的这个首 token 输出几乎是秒杀。 所以如果你是需要这种快速的去处理大量的长文本的话，那 gpt 五点五也是一个非常好的选择， 只是说他在这种极端的这种长上下文的这种任务上面，稳健性会稍微弱一些。嗯，那你觉得在办公自动化和这种专业场景里面，这两个大模型的表现有什么不一样？嗯， gpt 五点五的话，它是非常适合这种日常的办公的，比如说你要一键生成一个会议记号，然后或者说你要批量的整理一些表格啊，它是非常快的，它也很容易就可以跟一些其他的应用做集成，那它的这种自动化可以帮你节省非常多的时间， 看来是一个效率小能手啊。但如果是说你需要非常高的这种专业严谨度的话，那还是 cloud 四点七，他在这种复杂的分析啊，法律的审查呀，金融的风控啊，这方面的话，他是特别特别稳的， 而且他能够处理那种百万 token 级别的这种输入，然后他的这个幻觉率也极低，所以他是非常非常适合这种企业级的关键任务的。然后咱们接下来这个主题呢，是选型建议，那我们今天就来聊一聊 不同的用户到底应该选 gpt 五点五，还是应该选 cloud 四点七呢？比如说个人用户啊，或者说学生。那如果你是想要一个可以帮你自动写一些脚本啊，然后帮你整理一些资料啊，甚至帮你自动操作一些软件啊， 那 gpt 五点五是特别顺手的，就它很像是一个你的随身的小助理，你日常用它会特别方便，而且它的那个呃处理能力也可以升级， 就是说更适合那种喜欢自动化，喜欢效率提升的朋友。没错没错没错，那如果你是需要处理非常长的文章啊，然后非常复杂的知识管理啊，那 cloud 四点七的这个超长的上下文和他的这个非常细致的输出就很有用了。 ok， 那 这个就是适合那种 呃做学术研究的，或者说做这种深度阅读的人，如果是放到职场和企业的环境里面呢？这两个大模型又分别适合哪些具体的场景？ 嗯，那 gpt 五点五就特别适合那种啊，需要很多跨系统的操作的这种团队，比如说你要同步数据啊，然后你要自动地去调度一些任务啊， 它的这个自主性很强，所以它可以帮你把这些日常的流程都变得非常的轻松。那 cloud 四点七呢，就更像是一个非常严谨的研究员。 ok， 那 它就会在这种金融啊，法律啊，还有就是这种需要审核的这种场景下面，它会非常的有用，就是它可以帮你保证 每一步的这个合规性和精确性。所以就是说这个选择其实就是要看团队的具体需求是什么。对，就是如果你的这个企业是非常看重效率和这种灵活的集成的，那 gpt 五点五会帮你提升非常多的生产力。 那如果你是一个对结果的质量要求特别高的，那 clod 四点七就是你的这个安全的后盾。那对于开发者和企业来说，在选择 gpt 五点五和 clod 四点七的时候，还有哪些 比较实际的因素要考虑呢？如果你的这个项目是需要非常快速的迭代，然后非常高度的自主， ok， 那 g b t 五点五会是一个非常好的选择，因为它就是专门为这种 自动化的代理和这种复杂的工作流而设计的，它的这个工具的调用啊，包括它的这个自我的纠错啊，都是非常非常厉害的。如果是说更看重稳定性和合规呢， 那就是 cloud 四点七了，它的这个非常大的上下文的窗口和它的这个对于长文本的非常精准的处理，是它的一个亮点， 然后它的这个合规性啊，安全性也是非常非常突出的， ok， 所以 就是如果是企业的话，还要考虑到成本和你自己的业务的场景去衡量，包括它们的这个 api 的 适配性啊，包括你自己的这个运维的难度啊， 都是要去权衡的，有的时候可能甚至需要两个一起用对才能发挥他们最大的优势。聊到这其实大家也能够看出来了，就是 gpt 五点五和 club 四点七其实各有各的擅长的地方，对，还是那句话，就是大家要根据自己的实际需求来理性的选择适合自己的那个 ai 模型。好吧，那就是今天这样内容了，然后感谢大家的收听，咱们下期再见，拜拜。

最近的 ai 圈啊， gbt 和 deepsea 实在是太火了，先是 gbt 五点五发布，号称在一些精准测试里击败了 cloud 的 传说模型 mesas， 紧接着 deepsea v 四也来了，继续保持开源跑分，直逼顶级的闭源模型，现在基本可以说是国内最好用的模型之一了。 那经过最近一段时间的高强度使用，今天我就把 gbt 五点五， dbc v 四 pro 再加上稍早之前发布的 oppo 四点七，放一起做个横向对比，看看 dbc 到底能不能追上顶尖的国外模型。那开始之前别忘了点赞加收藏。 首先我们看一下三家公布的跑分软件工程能力这块，也就是真实 get 上的代码问题修复， oppo 四点七是百分之八十七点六，三家里面最高，比 dbc 高出七个点， 更难更多的文件和复杂的工程问题也是 opus 领先，所以做复杂工程的代码修复 opus 还是很稳的。但是中单任务这块， gpt 五点五反超了百分之八十二点七，比 opus 高出十三个点，做命令行跑 agent 的 gpt 五点五会更加的优秀， 然后长上下文解锁 dbc， 竟然跑到了百分之八十三点五， opus 才三十二，差了一倍多，处理超长文档，显然 dbc 会更加的靠谱。 价格方面 deepsea 就 没什么对手了，输出每百万 token 才三点四八刀， gbt 五点五和 opus 分 别是三十和二十五刀，差了将近七倍，不得不说 deepsea 是 真的良心。当然了，榜单归榜单，实际用着怎么样还得看下面的实测。 好，那我们进入第一个案例，在这个场景中，我们先回归大模型最本质的使用方式，原声尺的对话框。虽然现在大家都在整 a 阵的自动化，但一个模型底层的逻辑素质和指令遵循到底行不行，尺的对话框还是能看出很多问题的。这边我把三家大模型的四号模式全都打开，并且都使用了最高的强度。 然后我的问题是提出一个我想做一个开源的笔记类 app 啊，对标 out 店这种本地优先的产品。在动手之前，我需要让三个模型帮我做一轮技术的选型调研。 那为什么会选择这个呢？首先第一步我让他去找资料，考验搜索和筛选能力。第二步是读代码读文档，考验技术理解的深度。第三步啊，则是去看产品，考验抽象和归纳能力。第四步则是给建议考验综合判断和落地的能力。 可以看到这边三家已经跑完了，我们先来对比一下生成的速度。首先最开始输出回答的是 deepsea 啊，接下来是 cloud， 最后是 gpt， 然后输出的内容最长的是 cloud code 啊。然后为了保证客观的公平性，我这边直接把三份三个模型输出的呃大模型的回答整理成三个文件，分别交给 gmail 和千文来进行一个分析。 先看一下杰米兰的回答，他这边选择的是模型币啊，因为他认为作为一个独立开发者，模型币的整体表现会更像是资深的架构师，而不是仅仅的是信息的搬运工。那模型币对应的就是科奥的 opus 四点七， 那 gpt 和 dpc 的 话，他会认为 gpt 的 表现更加优秀。呃， dpc 更多的是信息的一个搬运，并没有站在一个工程化运维的角度去看待问题。 接着我们再看一下千问啊，那他这边的答案跟 gmail 几乎是差不多的，他也认为是文件 b 对 应的 cloud opus 四点七写的是最好，其次是 gbt 五点五，最后是 deepsea 维斯的 pro。 第二个案例，我这边让三家大模型分别帮我实现一个类似杀入监塔的回合制卡牌游戏。这边 gbt 五点五用的是 codex， office 四点七，和 dbc 比四 pro 用的都是 cloud code 的， 可以看到这边三张模型都已经跑完了，跑的最快的是 office 四点七，用了一分半，接着是 codex 花了六分钟， dbc 则是用到了十五分钟。但我觉得这也是情有可原的，毕竟 dbc 的 价格摆在这边，使用的人是非常多的， 所以也会出现一些限速的情况。那接下来我们看一下三个游戏制作的一个效果是怎么样的。我们先看一下 gpt 五点五啊， 可以看到就是 gpt 还是一如既往的，他的这个前端的风格一直都不是特别好，然后做的这个虽然是游戏，但是看上去还是以前端的那种样式啊，用一种网站的那种方式来做的，然后整体的交互应该是都没什么问题啊，攻击重击， 每回合都能回复能量，所以说基本上都能够啊，打出所有的牌。好吧，这个是 codex 加上 gpt 五点五的。接下来我们看一下 cloud code 加上 opus 四点七啊，可以看到它整个页面的一个样式，相较于 gpt 五点五 啊，是要更像游戏一点啊。然后他整个的风格有点偏啊，像那个三国杀，对吧？然后我们来试验一下，我来尝试一下他这个攻击，然后结束回合。我这边量，哎，这个为什么是智慧的结束回合？敌方回合啊，我这边有三点的呢，哎，为什么是灰的 哦，但是我还能点哦，可以看到他这边是有一个显示的 bug， 就是 我虽然结束回合了啊，敌方回合结束之后，我这边能量是回满了，但是我这边前端的样式看上去还是不能点的。好吧，这个算是有一个小的 bug， 然后我们再看一下 cloud 加上 dbc v 四 pro 的 一个效果啊，可以看到它整个页面的风格跟前两个完全不一样的，它做的是偏手机端的，我们来试一下啊，然后它这个动画效果是做的比较好的，有一个高亮的一个提醒结束回合， 哎，我这怎么点不了了？再刷新一下结束回合， ok。 他 这个是有一个呃，比较严重的逻辑上的 bug， 就是 我打完之后我就不能再点下一个了，但是我如果不打牌，我直接点结束回合，我是能够一直点 的，是吧？可以看到有这个 bug 啊，然后这边结束了，敌方也对我造成攻击的，呃，新的回合，然后我是什么都点不了的。 接下来第三个案例，我让三家大模型扮演资深的供应链架构师，挑战一个综合的实战任务，涉及二零二六版全球自动化决策系统，他们需要同时处理欧盟碳关税的合规和苏伊世运河的罢工重油问题。 可以看到这边三家大模型都已经跑完了，那由于是文档的内容居多，我们还是让 jamie 来作为裁判评判一下。这边 jamie 已经跑完了，我们来看一下，先看最终的结果， jamie 认为第一名是模型 c， 也就是我们的 deepsea， 他 有说到这是一本可以直接交给 cto 的 方案，他不仅完成了任务，还在每一个环节都展现了深厚的行业洞察。 那表现最差的是 codex， 然后它的整个分析还是比较详细的，分别从呃合规于政策的分析，再从逻辑算法的建模，再到最后的系统架构和 a 智能的一个设计，都是呃 dbisc 会表现的更加突出，说明 dbisc 现在的一个综合能力已经是非常的强了。 ok， 这边三个案例都已经跑完了，我们来做个总结。首先三个模型在各自擅长的领域上确实表现很突出， 如果你要做深度调研，或者说选技术路线， oppo 的 四点七更好，如果是代码生成和稳定的实现，则可以选择 g p t 五点五。 如果你是常文本，需要做系统设计或者说企业的架构， deepsea v 四 pro 是 一个不错的选择，而且现在 deepsea 的 价格真的太香了。行，那本期的视频就到这，希望能帮大家在模型的选择上面提供一些帮助。我是布鲁，我们下期视频再见。

科研文献太多了，千万不要再用人工去一点点整理了，这样效率太低了。这里我给大家推荐几款大模型，让他们去帮你分析整理这些文献。首先是第一款，他可以帮你做一个深度调研，让你快速抓取最新的文献和关键的数据。 第二款擅长长文创作以及逻辑梳理，让那些复杂的观点清晰化。第三款的话，你可以理解为是日常的科研助手，内容润色全都能帮你搞定。听完之后是不是心动了，赶快去试起来吧！我是张老师，关注我，学习更多 ai 工具使用技巧！

很多人一直在问一个问题啊，国内的大模型和拆的 gpt 啊，到底哪个好？我今天说一句有可能会得罪人的话哈，没有最好的模型，只有适合你的场景。先说结论哈， 比如说单纯的比理解能力，复杂推理，深度思考。目前我自己用完了以后，拆的 gpt 依然是最好的，尤其是 plus 版哈，但是很多人为什么觉得不好用，是因为他用的是免费版。 我打个比方来说啊，免费版很多时候就像一个小学生一样，你问点复杂的问题，他非常容易跑偏。但 plus 版就像一个成熟而且非常智慧的助理， 尤其是做商业策划，知识整理、复杂项目分析的时候，他的逻辑链条、推理能力，文案的质量明显更强。 但是反过来说哈，如果说你只是用来写写文案，搜搜资料，回答一些基础的问题，把 ai 当成一个高级的浏览器在用的话，那我说实话哈，像豆包这样的国内模型已经够用了， 它门槛低，速度快，而且能够解决百分之八十以上的普通人的需求。所以啊，问题的根本不是哪个模型更牛， 而是你到底要解决什么样的问题。再比如说，我现在做的企业 ai 咨询啊，从项目的启动，每周的例会，到任务的推进，资料的沉淀，我会配合腾讯系的 workbody 来协同， 它里面有小龙虾的能力，对项目的推进也非常有帮助啊。比如说，项目推进到什么节点了，谁负责什么动作了，会议资料怎么提取的，执行的清单了，表格的复盘了，它都能够帮你快速的沉淀下来。 因为现实的工作里啊，真正难的不是生成一个文案，而是一个项目怎么去持续的推进。拆的 gpt 很 聪明，但它更像一个超级大脑， 而沃克巴巴蒂这样的工具，更像是项目的执行系统，像一个项目的经理，尤其是做这种长期项目的人啊， 你会发现，真正的需要不是一个大模型，而是你的工作流到底有没有跑通，包括你的角色设定清晰不清晰，项目节点有没有拆解， 项目的资料有没有沉淀，会议有没有定期复盘，流程能不能继续复用。所以啊，送给大家一句话啊， ai 时代，真正拉开差距的，从来不是谁用了哪个模型，而是谁更懂得去调用这个模型。 模型没有绝对的好与坏，先确定你的场景，再匹配工具，再不断的去优化这个流程。当 ai 开始进入你的工作流，而不是停留在聊天对话框的时候，你才是真正开始享受到 ai 带来的降本增效。

很多人下载安装了 codex 之后，不知道怎么把国产大模型 deepseek v 四 pro 配置进去，今天亮哥教你一个方法，前提是你的电脑上得下载安装了 cloud code。 很多人在下载安装了 codex 之后，都遇到了两个痛点，第一个痛点是申请不到 gpt 大 模型的 api k， 导致自己用不了 codex。 第二个痛点是通过 openai 的 官网，或者说是第三方中转 申请到了 gbt 大 魔性的 ipikey， 当时一个月跑下来的话费用太高了，普通人是承受不了这个费用的。今天亮哥教你们一个方法，就是 用这个工具叫 ds 为四本地重转工具，这是我通过 cloud code 的 生成的一个工具， 你只需要在你的 cloud code 的 对话框说这样一段话，帮我生成一个工具，让我的 codex 可以 用上 deepsafe v 四大模型 啊，它就会开始工作，然后生成这么一款工具。这个工具的作用就是让你的 codex 运行在 deepsea v 四 pro 这个大模型上面，这样费用的问题也解决了，然后模型的问题也解决了，而且 deepsea v 四 pro 这个大模型的能力也不差，性价比还特别高，大家学会了吗？ 这里你们要注意一个点，当这款工具生成之后，你可以让你的 cloud code， 让这款工具随机自动启动，这样每一次你的 codex 啊，都是运行在 dsp 微四大模型上面。关注亮哥！