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本文详细介绍AI大模型的多种类型（语言、向量、视觉、多模态等）、获取渠道（官方、第三方付费/免费、逆向工程）及实用方法（提示词优化、智能体应用等）。为2025年AI初学者提供零基础学习指南，帮助普通人突破AI仅用于对话和生图的局限，掌握高级AI应用技能，提升工作效率。

近两年，AI迎来井喷式的发展，熊猫愿把这称作“第一次科技革命”。随着大模型和 AI agent 的不断成熟，常常让人不禁感叹：原来 AI 已经能做到这种程度了！

即便 AI 已经发展到如此“逆天”的程度，熊猫发现普通人的使用场景仍然局限在对话和生图这两类。进阶操作很少有人会，不会设置工作流，不会配置智能体，甚至连大模型有不同类别这件事都不清楚。

本期内容会从AI大模型的介绍、获取以及使用进行介绍，2025小白AI入门指南，现在开始！

AI大模型的种类

在获取并使用大模型之前，首先要弄清市面上有哪些类型的模型，以及它们各自能做什么。

核心：语言模型

日常使用最多的是 LLM（大语言模型），也常被称为“语言模型”。比较知名的有 GPT 系列 —— 可以说推动大众进入 AI 时代的就是 GPT-3.5。在国内，比较出名的代表有千问和 DeepSeek。

这类模型通常指用于处理人类语言文本的模型，主要功能包括文本对话、写作、翻译、逻辑推理和情感分析等与文本相关的任务。

语言模型可分为基座模型和指令模型。基座模型——顾名思义，是所有模型的基础，通常通过海量数据预训练，擅长对输入文本进行“续写”。举个例子，如果输入“熊猫是不是猫？”，基座模型更可能沿着文本继续生成下一个句子，例如“蜗牛是不是牛？”。它对知识有一定掌握，但不具备按人类指令执行特定任务的能力。

指令模型是在基座模型的基础上，通过人工反馈（如人类评估和指令示例）进行强化学习或微调而成。这类模型能理解并执行人类指令，支持对话式交互。因此，目前常见的 GPT、DeepSeek 和千问等产品多数属于指令模型或在其基础上进行了指令化调整。

数据：向量模型

这类模型对普通用户而言用得较少，主要用于需要检索的场景，如知识库、相似度搜索等。它们通常不直接生成文字或图片，而是把文字或图片等信息编码成一串数字数组——也就是向量。这个向量相当于该信息的“身份证”或“坐标”，用于表示和比较内容的语义或特征。

向量模型会把信息编码为向量，进而在一个巨大的多维坐标空间中表示这些信息。语义相近的词或内容在空间中的位置也会相近，语义相反或无关的则会相距较远。

向量模型目前最常见的应用是 RAG（检索增强生成）。一些 NAS 的相册也提供检索功能，但那些实现多依赖传统数据库索引，而非向量检索。就我所知，使用向量模型进行精确检索计算的厂商中，目前只有威联通和极空间在实践这一方案。

眼睛：视觉模型

视觉模型其实并不是单纯的作图这么简单，视觉模型作为大类目，再往下细分可以分为两个大类，分别是生成和理解。

很多人以为生成类模型就是直接“按提示画图”，但图像生成的过程实际上是逆向的。当前主流的生成方法依赖扩散模型 (Diffusion)：训练阶段把一张清晰图片不断加噪，直到变成类似雪花屏的满屏噪点；生成阶段则从满屏噪点开始，按用户输入的条件逐步去噪，最终复原出清晰的图像。

视觉理解顾名思义，是对已有图片进行分析和理解，常见场景包括图像识别、OCR、目标检测、图像分类等。实现这些功能的主流方法主要有 ViT（Vision Transformer）和 CNN。常见做法是把图像切分成若干小块（patch 或 receptive field），分别对每个小块提取信息或特征，再将这些局部特征汇总、融合以完成最终的判定或理解。

目前视觉模型种类繁多，既有近期走红的 Nano Banana Pro，也有老牌的 Midjourney、DALL·E 3，以及广泛使用的开源项目 Stable Diffusion。但总体来看，国内在视觉模型的研发和生态建设上，与国外相比仍存在一定差距。

全能：多模态模型

多模态顾名思义，是把视觉模型的“眼睛”和语言模型的“大脑”结合在一起，从而具备视觉问答、情感交互、跨模态检索等能力，也是目前大模型的发展方向。

多模态的发展早期，通常采取将视觉模型和语言模型“强行拼接”的做法，通过后续训练让“大脑”学会理解“眼睛”传来的信息。随着技术演进，现在的多模态模型更多是在设计阶段就原生支持文本、音频、图片等多类数据的联合理解与处理，而不是简单地把单模态模块堆叠在一起。

多模态领域较为出名的代表包括 GPT‑4o 和 Gemini 1.5 Pro。多模态模型现在算是应用最广的模型类型之一——例如手机里的语音助手（如小爱、小布、小V）很多都基于多模态技术，实现了语音、图像与文本的联合理解与交互。

补充：全能化趋势

除了上述的模型，还有一些日常普通用户用的更少或者更为专业的模型，其中主要就是视频生成模型、音频语音模型以及专业模型等等。

视频生成模型是目前技术难度最高的模型之一，对算力要求极高。它通常在扩散模型的基础上引入 Transformer 结构，用以生成连续且逻辑自洽的帧序列，随后再把这些时间帧按顺序拼接，就能得到完整的视频。

这类模型最具代表性的就是Sora与国内比较出名的可灵。

音频语音模型其实用的并不少，比较出名的案例就是“AI歌手”孙燕姿。然而，即便音频模型已经相当成熟，调音与修音仍需要人工参与，否则即使是未接触过 AI 的普通听众，也大都能察觉到明显的失真感。

专业模型其实就是针对垂直领域特殊训练的模型，通用大模型虽然通用性强，但“什么都懂一点”的特性往往只能达到“略懂”的水平。为满足专业场景的高精度需求，才催生了这类专用模型。常见类型包括代码模型和各类科学模型（如生物、气象、数学等）。

如何获取大模型

通过以上，我相信你已经大概知道了大模型的种类以及使用场景，那么如何获取我们想要的模型呢？

官方渠道

先从官方渠道说起。除去少数需要付费或有使用限额的模型（例如近期走红的 Nano Banana Pro、GPT5.1、可灵等），大多数模型在官网上都可以直接免费使用，不过通常仅支持网页版或官方 APP。对普通用户而言，这类使用方式已基本满足日常需求。

如果你想通过 API 调用大模型，很多平台其实是提供了可观的免费额度的。例如阿里的通义千问可以在阿里百炼控制台领取，抖音的“豆包”可以在火山方舟引擎控制台领取。通常这类额度只发放一次，但数量往往从几百到数千万 Token 不等。用于文本类任务的话，对普通用户基本足够。

这里推荐一下美团的longchat模型（非广），虽说是稀释后的模型，但longchat也有通用模型和深度思考模型两种，同时官方文档看似没有更新，但实测是支持多模态的。

当然，最重要的是美团的longchat目前对于个人用户每天有500万的Toekn（申请之后），没错！是每天500万的Toekn，对于个人用户来说这个量非常大了，完全足够常规的文本和视觉分析处理，主打一个免费量大。

第三方渠道—付费向

如果你有大量其他模型使用需求，例如更高质量的视觉分析、图形生成等等，那么大概率就需要付费来使用，你可以选择用官方的付费服务，但大部分情况下高质量的模型大量使用费用其实并不低，亦或者选择折扣的第三方渠道。

通常来说这类第三方网站的token会是官网的3-6折，根据模型的热度和质量而定。在计费方式上会有按次和按量两种方式，一般来说生成类模型熊猫建议是按次，文本或向量这类模型建议按Toekns来计算。

关于网址的获取其实途径非常多，百度搜索大模型第三方API站点、github中直接搜索AI内容，赞助广告中、linux.do论坛佬友们的分享等等，这些都是获取的途径，废了避免广告嫌疑，熊猫就不做推荐了，可以自行搜索。

第三方渠道—免费向

这时候又有小伙伴会问，那么就没有完全免费的路子嘛？那当然也有，不过免费往往也会带来一些问题，例如站点可能时不时就会跑路、不支持API并发、热门付费模型没有等等。

这一类站点的获取关键词为公益站，尽可能用谷歌去搜索，当然一样的github和linux.do中也会有很多推荐，但基本上是没有热门付费模型或高质量生成类模型，比如近期大热的Nano Banana Pro。

一般来说公益站会限制用户的API并发或二次分发，大部分公益站都是不开放注册的，只会在特定的时间开放注册，类似于PT站的操作，在额度方面大概率也是签到、注册、邀请等等来获取额度。

大部分情况下注册一般就有20-100的额度，这里指的是美元，然后每天签到大概也有5-10左右，基本上也是完全够用了。

自给自足—逆向

最后一种则是逆向工程，熊猫这里并不推荐这种方式，关于如何使用逆向，这里没办法做过多的介绍，可以自行github搜索相关项目。

逆向之后就不受额度、注册等限制了，但往往也伴随不稳定性以及模型使用的限制，例如不能进行图像生成、语音识别等等，这就和逆向工程的项目相关了。

如何使用大模型

最后说说大模型的实际使用。正如前面提到的，普通用户最常用的功能是对话、搜索和生图。要想实现更精准的图像生成或更深度的对话，就需要引入“智能体”概念——本质上就是对模型进行预设与流程化配置。

对于文本类项目，网上其实已经有非常多的提示词了，或者你可以直接让AI帮你生成相关需求的提示词，这里推荐熊猫之前介绍过的提示词优化器，支持直接使用以及自部署：Prompt Optimizer。

除此之外大部分的应用或者模型官网都内置一些智能体，熟练合理的运用智能体很多时候能提高不少的工作效率。

而对于图形生成，也有非常多的项目和网站会收集一些预设词，这里熊猫主推https://opennana.com/。该网站收录了一共700多种生图案例，且支持中英文双语提示词。

写在最后

如今，AI的发展趋势非常之猛，作为普通人的我们并不能改变什么，前两天熊猫翻招聘软件甚至看到一些公司已经开始将熟练使用AI作为招聘要求了。

技术的发展并不会取代人，但不会新技术的人一定会被其他人取代。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包：

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这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

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