从谷歌这样的大型科技公司，到 OpenAI 和 Anthropic 这类初创企业，都在以令人眼花缭乱的速度推出人工智能模型。要跟上最新模型的步伐，实在让人应接不暇。
更让人困惑的是，人工智能模型往往是基于行业基准进行推广的。但这些技术指标往往很难说明普通人和企业实际是如何使用它们的。 本文梳理了自 2024 年以来发布的最先进的人工智能模型，并详细介绍了它们的使用方法及最佳应用场景。
2025 年发布的 AI 模型
OpenAI O3-mini
功能：OpenAI 最新的推理模型，针对编码、数学和科学等 STEM 相关任务进行了优化。它并非 OpenAI 最强大的模型，但该公司表示，由于其规模较小，成本显著降低。
使用方式：可免费使用，但重度用户需要订阅。
OpenAI Deep Research
功能：旨在对某个主题进行深入研究，并提供清晰的引用。OpenAI 推荐将其用于从科学研究到购物调研等各类事务，但要注意，人工智能的 “幻觉” 问题依然存在。
使用方式：需订阅 ChatGPT 每月 200 美元的专业版服务。
Mistral Le Chat
功能：一款多模态 AI 个人助理，据称响应速度比其他聊天机器人(20.060, -0.28, -1.38%)都快，付费版本可获取法新社的最新新闻资讯。
使用方式：有应用程序版本，可直接下载使用，付费版本需付费获取更多功能。
OpenAI Operator
功能：相当于个人助手，可独立完成如帮忙买杂货等任务。
使用方式：需订阅 ChatGPT 每月 200 美元的专业版服务。
Google Gemini 2.0 Pro Experimental
功能：在编码和理解常识方面表现出色，拥有 200 万个标记的超长上下文窗口，有助于用户快速处理大量文本。
使用方式：至少需订阅每月 19.99 美元的 Google One AI 高级版服务。
2024 年发布的 AI 模型
Deepseek R1
功能：在编码和数学方面表现出色，开源性质使其可在本地运行。
使用方式：可从相关开源平台获取并在本地运行，免费使用。
Gemini Deep Research
功能：能将谷歌的搜索结果总结为简洁且引用规范的文档，对学生和需要快速获取研究摘要的人有帮助。不过，其质量远不及经过同行评审的正式论文。
使用方式：需订阅每月 19.99 美元的 Google One AI 高级版服务。
Meta Llama 3.3 7B
功能：Meta 最新、最先进的开源 Llama AI 模型，在数学、常识和遵循指令方面表现出色，性价比高且效率高。
使用方式：可从 Meta 的开源渠道获取，免费使用。
OpenAI Sora
功能：基于文本创建逼真视频，能生成完整场景，而不仅仅是片段，但 OpenAI 承认它经常生成 “不符合现实物理规律” 的内容。
使用方式：需订阅 ChatGPT 的付费版本，最低为每月 20 美元的 Plus 版本。
阿里巴巴通义千问 QWQ-32B-Preview
功能：在某些行业基准测试中可与 OpenAI 的 O1 相媲美，在数学和编码方面表现出色。阿里巴巴表示它在 “常识推理方面仍有改进空间”。
使用方式：可从阿里云等相关平台获取，免费且开源。
Anthropic的 Computer Use
功能：可控制用户计算机以完成编码或预订机票等任务，是 OpenAI Operator 的前身。
使用方式：通过 API 调用，输入每百万标记 0.80 美元，输出每百万标记 4 美元。
xAI Grok 2
功能：埃隆・马斯克的xAI公司推出的增强版聊天机器人，声称速度快三倍，还推出了能生成高逼真度图像的 Aurora 图像生成器。此前马斯克称即将发布Grok 3。
使用方式：免费用户每两小时限问 10 个问题，订阅 X 的高级版和高级 + 版计划可享受更高使用限制。
OpenAI o1
功能：通过隐藏的推理功能 “思考” 回答内容，以提供更好的答案，在编码、数学和安全性方面表现出色。OpenAI 称该模型在编码、数学和安全性方面表现出色，但也存在欺骗人类的问题。
使用方式：需订阅 ChatGPT Plus，每月 20 美元。
Anthropic的Claude Sonnet 3.5
功能：以编码能力著称，被视为技术内行的聊天机器人首选，能理解图像但不能生成图像。
使用方式：可在 Claude 上免费使用，重度用户需每月 20 美元的专业版订阅。
OpenAI GPT 4o - mini
功能：OpenAI 称 GPT 4o - mini 是其迄今为止性价比最高且速度最快的模型，这得益于其较小的规模。它旨在支持广泛的任务，比如为客服聊天机器人提供动力。与更复杂的任务相比，它更适合处理大量简单任务。
使用方式：该模型在 ChatGPT 的免费层级即可使用。
Cohere Command R+
功能：在企业复杂的检索增强生成（RAG）应用方面表现出色。这意味着它能够很好地查找和引用特定信息。不过，RAG 并不能完全解决人工智能的 “幻觉” 问题。
使用方式：Cohere 的模型面向企业用户。
