WorkBuddy 提供了 10 个大模型，到底该怎么选？

使用使用 WorkBuddy了，结果模型一大堆，不知道该选谁、用谁？先别慌，模型多不是给你添乱的。打开 WorkBuddy 最新版，好家伙，10 个 AI 大模型排成一排：Hy3、GLM-5.2、GLM-5.1、GLM-5V-Turbo、MiniMax-M3、Kimi-K3、Kimi-K2.7-Code、Kimi-K2.6、DeepSeek-V4-Flash、DeepSeek-V4-Pro。

你脑子里第一个念头八成是：这谁扛得住啊？ 我就想写个文案、改个代码，至于整出个”模型全家桶”吗？

别慌，模型多恰恰是好事。没有一个模型是万能的：有的擅长写代码，有的擅长读超长文档，有的便宜到白菜价，有的又贵又强专治疑难杂症。10 个模型 = 10 个不同工种的员工，知道每个员工干嘛的、什么时候该叫谁，就能闭着眼选对。

这篇不堆参数，用大白话把 10 个模型盘一遍，文末有”照抄就行”的场景推荐表，小白也能直接上手。

腾讯家的大管家：Hy3（限时免费）

它是谁：腾讯混元自研旗舰，2950 亿总参数 / 210 亿激活，MoE 架构，256K 上下文。官方称达到”2-5 倍参数规模旗舰模型的智能水平”。

类似谁：公司里的多面手行政。开发、办公、金融建模、前端设计、游戏制作，样样能搭把手，而且限时免费——干活多还不收钱。

适合谁：刚接触 AI 的小白。不知道选啥？先选 Hy3。腾讯生态原生，元宝、Marvis、ima 里都是它。

智谱家的老程序员：GLM-5.2

它是谁：智谱 2026-06-15 全量开放的最新旗舰，专注 Coding 与长程任务，已开源（MIT License）。

类似谁：坐得住的资深程序员。交代一个连干好几小时的大活，它不喊累不掉链子，还进了 GLM Coding Plan。

适合谁：啃复杂代码工程、需要模型长时间跟一个任务死磕的人。

智谱家的过渡款：GLM-5.1

它是谁：2026-04-08 发布的开源模型，介于 GLM-5 和 GLM-5.2 之间，延续编程与智能体路线。

类似谁：5.2 出来之前的主力替补。普通用户不用纠结它，认准 5.2 就行。

智谱家的”眼睛+手”：GLM-5V-Turbo

它是谁：智谱首个多模态 Coding 基座模型，原生处理图片、视频、文本，200K 上下文、128K 最大输出，核心能力是”看懂环境 → 规划动作 → 执行任务”的闭环。

类似谁：会看图纸的施工队长。给一张设计稿，它直接生成能跑的前端工程；给一张 Bug 截图，它能自动定位样式错位、组件重叠还是颜色偏差。深度适配 Claude Code、OpenClaw。

适合谁：前端开发、UI 复刻、截图调试。“看图写代码”这个赛道，它目前最对口。

MiniMax 家的全能特种兵：MiniMax-M3

它是谁：2026-06-01 发布，国内首个集”前沿 Coding + 1M 超长上下文 + 原生多模态”于一体的开源模型。428B 总参数 / 23B 激活，1M 上下文，还能操作电脑桌面。

类似谁：一个人能干一个团队活的特种兵。实测相当炸裂：12 小时自主复现 ICLR 论文（18 commits、23 张图）；24 小时 147 轮优化 CUDA kernel，加速 9.4 倍；SWE-Bench Pro 59.0%，超过 GPT-5.5 与 Gemini 3.1 Pro。

最香的点：调用成本约为 Claude Sonnet 的 20%，100 万上下文下每 token 计算量只有上代 1/20，prefill 9 倍加速。

适合谁：长文档分析、知识库问答、多模态应用，以及想本地部署开源模型又不想牺牲性能的硬核玩家。

月之暗面家的马拉松冠军：Kimi-K3（旗舰）

它是谁：2026-07-16 发布、07-27 开源的旗舰。2.8 万亿参数（激活约 50B），1M 上下文——约等于一次读完《三体》三部曲。

类似谁：耐力惊人的马拉松选手。长程编程、理解大型代码库、协调终端工具都不在话下，还能做深度研究（多子代理并行）和视觉推理（截图优化前端/游戏/CAD）。

数据说话：Arena AI 前端代码竞技场 1679 分（Claude Fable 1631、GPT-5.6 Sol 1618）；解码速度比 K2 快 6.3 倍；输入 20 元/MTok、输出 100 元/MTok。

适合谁：有大工程、大文档、深度研究任务的进阶用户。

月之暗面家的快餐店：Kimi-K2.7-Code

它是谁：2026-06 发布的代码专用模型，1.1 万亿参数（约 32B 激活），256K 上下文。

类似谁：快餐店。便宜、管饱、上菜快。比 K2.6 内部代码评测提升 21.8%，思考 token 减少约 30%，HighSpeed 版输出快 5-6 倍。

价格：输入 6.5 元/MTok、输出 27 元/MTok，性价比很高。

适合谁：日常代码补全、常规功能开发、快速迭代的编程任务。图快图省，选它没毛病。

月之暗面家的均衡派：Kimi-K2.6（通用）

它是谁：2026-04 发布的通用模型，1 万亿参数 / 32B 激活，256K 上下文，支持视觉与文本输入。

类似谁：社区全科医生。什么病都能看，什么活儿都能接。300 个子代理，曾是 Kimi 聊天的默认模型。

适合谁：通用对话、日常 Agent 任务、视觉理解、复杂推理。

深度求索家的快餐扛把子：DeepSeek-V4-Flash（经济版）

它是谁：2026-04-24 发布，284B 总参数 / 13B 激活，1M 上下文标配，MIT 开源。

类似谁：快餐界的卷王，便宜到离谱。缓存命中输入 0.2 元/百万 tokens，未命中 1 元，输出 2 元——约 Pro 的三分之一。OpenRouter 连续 7 周调用量全球第一（单周 5.34 万亿 token）。

实力如何：推理接近 Pro（短任务差距仅 1-3 个点），简单 Agent 任务与 Pro 旗鼓相当，日常活儿它完全接得住。

适合谁：高频聊天、总结、分类、草稿、批量任务。量大管饱的活儿，闭眼选 Flash。

深度求索家的米其林大厨：DeepSeek-V4-Pro（旗舰）

它是谁：2026-04-24 发布，1.6T 总参数 / 49B 激活，1M 上下文标配，MIT 开源。

类似谁：米其林三星大厨。专治硬骨头：数学、STEM、竞赛代码超越所有已开源模型，比肩顶级闭源；世界知识仅次于 Gemini 3.1 Pro；Agentic Coding 交付质量接近 Claude Opus 4.6 非思考模式。缓存命中输入 1 元/百万 tokens，未命中 12 元，输出 24 元（5 月后已永久降价 75%）。

适合谁：复杂推理、深度代码生成、高难度 Agent 任务、全代码库导入。有硬仗要打，就派它上。

场景推荐：照着这张表选，不用动脑

你的需求	直接选	备选
日常聊天 / 文案 / 摘要	DeepSeek-V4-Flash	Hy3
前端开发 / 看图写代码 / 截图调试	GLM-5V-Turbo	—
复杂代码工程 / 长程开发	Kimi-K3	GLM-5.2 / DeepSeek-V4-Pro / MiniMax-M3
读超长文档 / 全库分析	Kimi-K3	MiniMax-M3 / DeepSeek-V4 系列
多模态理解（图 + 视频）	MiniMax-M3	Kimi-K3 / GLM-5V-Turbo
性价比批量任务	DeepSeek-V4-Flash	Hy3 / Kimi-K2.6
快速迭代写代码	Kimi-K2.7-Code	—

最后给你一个”傻瓜版”口诀

不知道用啥：先用 Hy3，免费，试错成本为零。
日常打杂：DeepSeek-V4-Flash，便宜到像不要钱。
正经写代码：Kimi-K2.7-Code 管日常，Kimi-K3 或 DeepSeek-V4-Pro 管大工程。
读海量文档 / 处理图片视频：认准 1M 上下文：Kimi-K3、MiniMax-M3、DeepSeek 两兄弟；看图写代码选 GLM-5V-Turbo。
预算有限又要强：MiniMax-M3，成本只有 Claude Sonnet 的 20%，性能还能打。

模型再多，也就是“什么人干什么活”，把这 10 个员工的工位认熟了，AI 小白也能秒变老板，一开口就是：“这个活儿，给我上 K3。”

当然如果不知道选什么，也可以在模型列表顶部选“Auto”，也就是在执行任务时自动选择模型执行。不过这个选模型的选择算法不知道具体是什么，也许是哪个模型当前使用量少就优先使用，当然这样选择后，执行任务中如果自动用到了价格高的模型，积分消耗的比较快而已。

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