AI 模型选型指南：按场景找到合适的模型

没有一个模型在所有场景都占优。选模型的核心逻辑是：用场景需求匹配模型特性，而不是追最新版本。

选型思路

选模型前先回答 3 个问题：

1. 任务类型：代码、写作、分析、图像？
2. 上下文长度：需要处理多长的文本？
3. 成本预算：是否在意每百万 token 的价格？

以下按场景给出推荐，推荐理由基于各模型的公开技术特性和定价，不做主观排名。

代码生成场景

推荐：DeepSeek-Coder-V2 / Claude 3.5 Sonnet

DeepSeek-Coder-V2：

• 专门针对代码任务训练，在 HumanEval 等代码基准上表现突出
• 价格低：输入约 ¥0.14/百万 token，输出约 ¥0.28/百万 token（截至 2026 年初）
• 支持 128K 上下文，适合大型代码库的分析和重构
• 适合：日常代码补全、调试、代码审查

Claude 3.5 Sonnet：

• 在复杂逻辑推理和多文件代码理解上有优势
• 支持 200K 上下文，适合需要同时理解多个文件的任务
• 价格高于 DeepSeek，适合对代码质量要求高的场景
• 适合：架构设计讨论、复杂算法实现、代码重构

不推荐：GPT-3.5 用于代码任务，上下文窗口（16K）和代码能力均弱于上述两者。

长文档处理场景

推荐：Gemini 1.5 Pro / Claude 3.5 Sonnet

Gemini 1.5 Pro：

• 支持 100 万 token 上下文（约 75 万字），是目前上下文窗口最大的主流模型之一
• 可以一次性处理整本书、完整代码库或长时间会议记录
• 适合：合同审查、学术论文分析、长视频字幕处理

Claude 3.5 Sonnet：

• 支持 200K token 上下文（约 15 万字）
• 在长文档的信息提取和摘要质量上表现稳定
• 适合：报告摘要、多文档对比分析

注意：上下文越长，单次请求费用越高。处理 10 万字文档时，费用可能是普通对话的 10~50 倍，使用前估算成本。

中文写作场景

推荐：DeepSeek-V3 / Qwen2.5-72B

DeepSeek-V3：

• 中文训练数据充足，语言流畅，符合中文表达习惯
• 价格低，适合高频写作任务（如批量生成文案、邮件）
• 适合：营销文案、公众号文章、中文邮件起草

Qwen2.5-72B（通义千问）：

• 阿里云出品，中文语料覆盖广，对中国特定语境（如节日、文化背景）理解准确
• 通过 SiliconFlow 等平台可以低价调用
• 适合：需要本土化表达的内容创作、中文客服回复模板

GPT-4o 的中文能力：可用，但在纯中文写作场景下，价格是 DeepSeek-V3 的 5~10 倍，性价比不高。

图像理解场景

推荐：GPT-4o / Gemini 1.5 Pro

GPT-4o：

• 多模态能力成熟，图像描述、OCR、图表解读均有稳定表现
• 支持直接上传图片进行分析
• 适合：截图分析、产品图描述、图表数据提取

Gemini 1.5 Pro：

• 支持图片、视频、音频多种输入格式
• 在视频理解（如分析视频内容）上有独特优势
• 适合：需要同时处理图文的复杂分析任务

Claude 3.5 Sonnet 也支持图像输入，在图像中的文字识别和细节描述上表现不错，可作为备选。

不支持图像的模型：DeepSeek-V3（文本版）、Qwen2.5（文本版）不支持图像输入，选型时注意区分文本版和多模态版。

快速参考表

价格数据会随时间变化，使用前建议在各平台官网确认最新定价。