低配电脑运行Open-AutoGLM的黄金法则：3项配置+2个脚本=零延迟响应
2025/12/20 17:03:30
本文全面综述了大模型技术演进路线，详细分析了国内外主流LLM的特点、选型策略及关键技术突破，系统梳理了AIGC在图像、音频、视频领域的能力现状，并展望了2025年AI在各大厂的落地场景与应用产品。文章为技术从业者提供了模型选型、技术趋势和应用落地的实用参考，是了解当前AI技术全景的重要指南。
一、国内外、开源&闭源主流LLM的技术演进路线综述
主流LLM一览
| 模型 | 特点 | 费用 | |
| 质量优先 | Claude4.5-sonnet Claude4.5-opus Gemini-3.0-pro GPT-5.1 | 编程Top1 Toolcall王者，省token 回答质量高，前端审美好 通用任务回答好，编程方面能解疑难杂症 | $3/M input tokens; $15/M output tokens $5/M input tokens; $25/M output tokens $2/M input tokens; $12/M output tokens $1.25/M input tokens; $10/M output tokens |
| 速度优先 | Gemini-2.5-flash GPT-5-mini Doubao-seed-1.6-flash | 速度快、质量高 速度快 速度快、费用低 | $0.30/M input tokens; $2.50/M output tokens $0.25/M input tokens; $2/M output tokens $0.02/M input tokens; $0.21/M output tokens |
| 性价比均衡 | Doubao-seed-1.6 Kimi-k2（开源） Deepseek-v3.2（开源） | 费用低 Toolcall不错 问答质量不错 | $0.11/M input tokens; $0.28/M output tokens $0.39/M input tokens; $1.90/M output tokens $0.27/M input tokens; $0.40/M output tokens |
| 其他开源模型 | Qwen3 GPT-oss-20b/120b Mistral | 开源、有小参数模型、多模态能力全 开源、20b的效果就不错 开源、有小参数模型 | $0.071/M input tokens; $0.463/M output tokens $0.03/M input tokens; $0.14/M output tokens $0.20/M input tokens$0.20/M output tokens |
- 模型选型的几个洞察：
- 对于问答类任务（不涉及多轮Tools调用），大多数模型就已经适用，此时性价比优先考虑即可
- 对于复杂任务（涉及多轮Tools调用比如AICoding或网页操作），目前必须使用质量优先的模型才可达到可用
- 对大多数工程团队，开源模型的自主部署、及微调的收益仍比不上直接调用平台api
过去一年的关键技术点
| 技术点 | 代表模型 | 描述 |
| Thinking模式 | Openai-O1 Deepseek-R1 | 强化学习增强compute-time推理 |
| mcp****协议 | Claude3.5/3.7/4/4.1/4.5 Kimi-k2 | 针对tool call的模型能力增强 |
| 上下文窗口 | Gemini-2.5-pro/flash | 模型的context普遍来到20w~100w的长度 |
| 多模态集成 | Gemini-2.5 | 普遍增加了图片、文件作为输入，少数增加了音频、视频作为输入 |
| 图片一致性 | Gpt-4o Nano banana | 首次做到确保一致性的图片编辑 |
- 技术点的几个洞察：
- Thinking虽然在初期吸引了大量关注，但就个人体感而言对日常任务（非数学难题）没有多大帮助
- mcp协议是一把双刃剑，是完成复杂任务的必需，但又带来调用链冗长、tokens消耗巨大，工程设计复杂的问题
二、AIGC方向图像、音频、视频各家模型的能力综述
AIGC方向的主要玩家
| 玩家 | 特点 | |
| 国内 | 字节豆包 | 模型覆盖面广、费用低 |
| 海螺AI | 音频领域国内Top1 | |
| 可灵AI | 视频领域国内Top1 | |
| 阿里通义 | 模型覆盖面广、开源 | |
| 国外 | Google Gemini | 图片、视频领域国外Top1 |
| Openai Sora | 产品力好 | |
| RunwayML | 视频领域深入 | |
| MidJourney | 设计、审美一流，但不提供api | |
| ElevenLabs | 音频领域 | |
| HeyGen | 数字人老牌玩家 |
AIGC方向的主要能力
| 模型 | 特点 | 费用 | |
| 图像生成 | NanoBananaPro Seedream4.0 Gpt-5 Image ZImage Flux2.0 | 生图王者，自带推理 费用低 一致性好 低费用，质量不错 开源，Lora微调成本低 | 综合成本中等 |
| 音频合成 | Hailuo-tts Hailuo-music Doubao-tts Doubao-music Indextts StepAudioEdit | 成品质量高 声音复刻细节好，开源 声音编辑成本低，开源 | tts费用低、语音复刻费用高 |
| 视频合成 | Veo3 Kling-2.3 Seedance-1.0 Sora Wan-2.5 Wan-animate Wan-s2v LivePortrait | 视频王者，但费用太高了 质量高 费用相对低 视频换人 AI数字人 对口型 | 综合成本较高，生成一个视频可高达¥10+ |
- 几点洞察：
- AIGC方向的可用性相对Agent产品来讲已经高很多了。其中图片、音频尤其高。
- AIGC方向还没有统一模型存在，但Gemini已经走在这条路上。需要解决的一是技术问题、二是成本问题。
三、2025年AI能力场景落地概览
AI在大厂的使用
| 方向 | 使用场景 | 特点 |
| 通用LLM替代传统算法 | 数据挖掘、质检任务 | 批量任务执行，对耗时、费用敏感，对质量要求不高 |
| 基于workflow的LLM调用 | 智能客服 | 对确定性要求高，LLM主要用作意图理解和任务分发 |
| 基于mcp的Agent | 数据分析Agent、运维Agent等 | 对处理复杂任务的灵活度要求高，不再有编排好的workflow，而是由LLM来实时决定接下来做什么 |
现象级AIAgent产品快速点评
| 产品 | 特点 | |
| 编程 | Cursor | 编程王者 |
| Trae | 国内编程选择 | |
| ClaudeCode | 非开发的选择，MultiAgents、claude skills的理念提出者 | |
| OpenAICodex | 资深程序员，善解疑难杂症 | |
| Kiro | Spec coding的提出者 | |
| Antigravity | chrome联动 | |
| 通用助手 | Manus | Webapp，目前还很难达到可用的程度，但是对Agent工程架构的构建技术提出了不少好的实践 |
| OpenAI Atlas | AI浏览器，operator的延伸 | |
| Perplexity Comet | AI浏览器，但不是很好用 | |
| ClaudeCodePlugin | chrome插件，配合Claude4.5-opus，浏览器操作最强王者 | |
| 垂直领域Agent | Lovable | 比较出圈的一站式产品设计->编码->部署，但可用度还很欠缺 |
| Youmind | 面向内容创作者的工具，审美一流 | |
| 灵光 | 手机上的lovable |
最后
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