大模型 · 选型
按任务选择模型，而不是追逐一张榜单
模型选型要回到任务、输入模态、工具能力、速度、成本与数据边界，并用自己的样例验证。
本页目录
学完这一篇，你应该能够
- 建立与任务相关的选型维度
- 区分订阅界面与 API 接入
- 避免把通用榜单当成永久结论
先描述任务，再比较模型
写清任务需要处理文字、图片、音频、长文档、代码还是外部工具；再确定速度、输出长度、地区可用性和隐私要求。没有任务定义，所谓最强模型没有实际意义。
产品入口与模型能力不是一回事
订阅产品适合人在界面中高频使用；API 适合由软件按量调用。API key 相当于访问凭证，服务地址决定请求发往哪里，两者都必须妥善保管。
- 不要把密钥写进公开网页或仓库
- 确认数据会发往哪个服务提供方
- 记录模型与版本，便于复现结果
- 重要任务准备可替换的后备方案
榜单只能提出候选，样例才能做决定
公开榜单的任务、评分和发布时间可能与你的工作不同。准备一组真实且脱敏的代表性样例，用同一输入、同一验收表比较候选模型。
动手练习
为一项真实任务建立选型表，至少比较输入类型、准确性、速度、成本、工具调用和数据边界六项；不要填写未经当日核验的价格。
完成标准
- 模型候选来自明确任务而非品牌印象
- 知道订阅与 API 的使用边界
- 已经准备代表性测试样例
资料说明
根据 PandaUp 课程逐字稿、课程母版与脱敏实践材料重新编写。本文为公开原创整理，不是录音或课件的逐字转载；涉及产品能力、价格、政策和其他时效信息时，请以使用当日的官方资料为准。