AI 交流论坛

多模态这块现在很热，但落到产品里要分开看：图像、视频、语音不是一回事。 图像理解已经比较实用，比如识别截图、读图表、看 UI、分析商品图。很多办公和客服场景可以直接用起来。 图像生成也成熟不少，但商业使用要注意版权、品牌一致性和可控性。生成一张好看的图不难，稳定生成符合品牌规范的图才难。 视频生成还在快速变化，适合创意探索、短片草稿、分镜尝试，但如果你要求严格一致的人物、动作和镜头，仍然要谨慎。 语音方向我反而觉得更容易先落地：转写、总结会议、语音客服、口语练习，这些需求明确，也容易评估效果。 我的建议是别笼统地说“我们要做多模态”。先说清楚你要处理哪种输入、输出要到什么质量、失败成本有多高。 多模态不是炫技，它最后还是要回到具体流程里节省时间或提高质量。

DeepSeek、Qwen、Kimi 在国内场景里经常被放在一起比较，但我觉得它们更像不同取向的选择。 DeepSeek 的优势是技术圈讨论多，性价比和推理能力经常被拿来测试，适合开发者先做原型和评测。 Qwen 的优势是生态和部署选择，尤其你在阿里云或企业内部场景里，会比较容易找到配套方案。 Kimi 给很多人的印象是长文本和中文阅读体验不错，适合资料整理、阅读、办公类任务先试。 但别只凭印象选。国内项目还要考虑： API 稳定性 数据合规 是否能私有化或专有云 成本是否可控 团队是否方便调试和运维 我建议每个团队都留一套自己的中文任务评测集。比如客服问答、合同条款、代码解释、产品文案、知识库问答各放几个样本。用真实任务测，比看别人的榜单更靠谱。

长上下文听起来像万能解法，但实际用下来，它的问题也很明显：能塞进去，不等于模型真的会用好。 常见翻车点有几个： 前面给的信息被后面冲淡 模型抓住了显眼段落，忽略了关键小字 多文档之间的冲突没处理 问题问得太泛，它不知道该看哪里 所以长上下文任务里，我不建议直接把几十页材料扔进去让模型“总结一下”。更好的做法是先让它建立目录感： 先列文档结构 标出和问题相关的章节 再围绕这些章节回答 最后要求引用依据 如果是企业知识库，长上下文也不一定替代 RAG。长上下文适合一次性读材料，RAG 适合长期、可更新、可检索的知识系统。 我的判断是：长上下文提高了上限，但没有取消信息组织能力。材料越长，越需要你帮模型建立路标。

模型性价比不是“单价低”这么简单。 我更愿意这么算： 真实成本 = token 单价 × 实际输入输出量 × 重试次数 + 人工返工成本 便宜模型如果经常答偏，最后可能更贵。贵模型如果一次做对，反而省钱。 几个容易被忽略的地方： 输出 token 往往比输入更贵，长文生成要特别注意 Prompt 里反复塞大段上下文，会把成本悄悄抬高 失败重试不只是多花 token，还会多花人的时间 简单任务用强模型，是另一种浪费 比较稳的做法是分级路由：简单分类、格式转换、短摘要用便宜模型；复杂推理、代码审查、关键文案再用强模型。 还有一个省钱办法：整理上下文。很多成本不是模型贵，是你每次都把一堆无关内容塞进去。 所以不要只看价格表。拿你的真实任务跑一轮，算“完成一个合格结果”的成本，这个数字才有意义。

OpenAI、Claude、Gemini、DeepSeek、Qwen 怎么选？我现在不会直接问“哪个最好”，而是先问任务。 如果是复杂文档、代码理解、长推理，我会把 Claude 放进候选。 如果是生态、工具调用、第三方集成、产品化接口，OpenAI 仍然很强。 如果你重度依赖 Google 生态，或者任务里多模态和长上下文很多，Gemini 值得测。 如果你在国内做产品，DeepSeek、Qwen 这类模型的可获得性、成本、中文体验和部署选择都很现实。 真正要定主力模型时，我建议做一个小盲测：拿你团队最常见的 20 个任务，统一 Prompt，隐藏模型名，让实际使用的人打分。质量、速度、成本、稳定性、合规要求一起看。 不要只看榜单。榜单解决的是通用能力排序，项目里需要的是“在你的任务上少出错”。这两个不是一回事。 官方文档入口可以从 OpenAI、Anthropic、Google AI、DeepSeek、阿里云百炼分别看起，价格和能力以官方最新信息为准。

现在很多需求一上来就想做 Agent，但我会先问一个很土的问题：这个任务的步骤能不能写死？ 如果能写死，先别上 Agent。用普通 Prompt、工作流、规则链，通常更便宜、更稳定、更好调。 适合 Prompt 的任务： 总结一篇文章 改写一段文案 从固定文本里抽字段 做简单分类 适合 Agent 的任务： 需要查资料 要调用工具 每一步取决于上一步结果 失败后要换策略 要操作外部系统 Agent 的问题不是“不强”，而是复杂度高。它会带来调试成本、token 成本、权限风险、失败重试，还有一个很现实的问题：出了错你不一定知道它是哪一步错的。 所以我的判断是：先工作流，后 Agent。先把能确定的步骤确定下来，只把真正需要模型判断的部分交给模型。 你们现在做的 Agent 项目里，有多少其实可以拆成普通工作流？

我做过几次中文代码解释的小对比，感觉 DeepSeek、Qwen、Claude 的差异不是“谁一定赢”，而是风格不同。 Claude 通常解释得更稳，尤其是复杂调用链、边界条件、隐含假设，它更愿意把上下文讲完整。缺点是有时候篇幅偏长。 DeepSeek 在中文表达和代码理解之间的平衡不错，回答比较直接，适合快速看懂一段逻辑。对国内开发者来说，可获得性和成本也更友好。 Qwen 的优势是中文生态和国内部署选择多，做企业内部工具时比较容易纳入现有链路。解释业务代码时，如果上下文给得足，它也能做得不错。 我建议不要拿“解释一个函数”就决定主力模型。更好的测法是准备 10 个真实样本：老代码、异常栈、复杂 SQL、前后端联调、配置问题各放几个。让模型分别解释，再看谁更接近你团队的表达习惯。 模型选型最后不是排行榜问题，而是团队工作流问题。谁能让团队少误解、少返工，谁就更适合。

GitHub Copilot 到 2026 还值不值得用？我的答案是：值，但它的位置变了。 它不再是那个“用了就觉得跨时代”的工具了。现在 Cursor、Claude Code、Codex 这类工具把上限拉得很高，Copilot 的优势反而变成了稳定、轻量、低打扰。 我会把它放在这些场景里： 写样板代码 补参数、补类型、补简单分支 根据上下文完成小函数 在已有代码风格里继续写几行 但如果任务是“读完整个仓库后重构”“跨文件迁移”“自动跑测试并修复”，Copilot 就不是最合适的主角了。 所以我不会说 Copilot 过时。它更像键盘增强，不像项目 Agent。对团队来说，这种工具反而容易推广：学习成本低，对现有流程影响小，也不会让新人一下子把大任务都交给 AI。 如果你只想日常提速，Copilot 仍然够用；如果你想把 AI 变成开发流程的一部分，那就需要 Cursor、Claude Code 这类更主动的工具一起上。

我最近看别人聊 Cursor 和 Claude Code，经常会被带到“谁更强”这个问题上。但真拿老项目重构来说，我觉得这个问题问反了。 老项目最麻烦的不是让 AI 写代码，而是你能不能放心让它动很多文件。这里 Cursor 和 Claude Code 的气质差别很明显： Cursor 更像坐在你旁边的编辑器搭子，适合边看 diff 边改。你想一处处确认、慢慢推进，它很舒服。 Claude Code 更像一个能在终端里跑任务的执行者，适合先让它读项目、列计划、改一批文件、再跑测试。 我的实际建议是：小范围重构、命名调整、局部逻辑梳理，用 Cursor；跨目录的批量改造、迁移、测试补齐，用 Claude Code。但前提只有一个：你得有测试。没有测试时，工具越强，越可能把风险放大。 重构前我一般会先让 AI 做三件事：读结构、列风险、给改动计划。计划没问题再让它动手。不要一上来就说“帮我重构整个项目”，那基本是在把方向盘交出去。 你们现在重构老项目时，更信任 Cursor 这种逐步确认，还是 Claude Code 这种长任务执行？