作者：superoo7

编译：比特时代

几乎每天我都会收到关于如何选择合适的大语言模型（LLM）的问题。经过构建超过20个AI智能体并测试多个模型后，我总结了一些实用的经验。

以下是选择合适LLM的完整指南。

LLM领域变化迅速，新模型层出不穷，但没有一个模型能适用于所有场景。每种模型都有其特定的适用场景。通过我的实际经验，希望能帮你节省时间和成本。

这篇文章基于过去两年亲手构建AI智能体和生成式AI产品的经验，而非实验室基准测试或营销宣传。

首先，了解什么是LLM：大语言模型教会计算机“说人话”，根据输入内容预测下一个单词。这一技术源自经典论文《Attention Is All You Need》。

基础知识——封闭源代码与开放源代码的LLM：

• 封闭源代码：如GPT-4和Claude，按使用量付费，由提供商托管。
• 开放源代码：如Meta的Llama和Mixtral，需自行部署运行。

理解两者的区别非常重要。

模型规模不等于更好性能：例如，7B表示70亿参数，但更大的模型不一定表现更优。关键是选择适合具体需求的模型。

推荐模型

X/Twitter机器人或社交AI： @xai的Grok是不错的选择，提供免费额度，对社交语境理解出色，尽管是封闭源代码。

多语言内容处理： @Alibaba_Qwen的QwQ在亚洲语言处理方面表现出色，但训练数据主要来自中国大陆。

通用用途或推理能力强的模型： @OpenAI的模型依然稳定可靠，经过广泛测试，拥有强大的安全机制，适合作为大多数项目的起点。

开发者或内容创作者： @AnthropicAI的Claude编码能力出色，响应清晰详细，非常适合创意工作。

Meta的Llama 3.3：开源且灵活，可以通过@OpenRouterAI或@GroqInc试用，备受关注。

角色扮演类AI： @TheBlokeAI的MythoMax 13B是佼佼者，连续数月名列前茅。Cohere的Command R 在复杂任务中表现出色。

轻量级功能强大模型： Google的Gemma专注于特定任务，预算友好，适合成本敏感项目。

@MistralAI的模型：开源且具备高端质量，特别擅长复杂推理任务。

专业建议：尝试混合搭配！

• 不同模型各有优势。
• 为复杂任务创建AI“团队”，让每个模型专注于最擅长的部分。

快速上手：

• 使用@OpenRouterAI或@redpill_gpt进行模型测试，支持加密货币支付。
• 如果希望本地运行模型，可以尝试@ollama，利用自己的GPU。
• @GroqInc的LPU技术提供极快的推理速度，适合生产环境部署。

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