※ 引述《arnold3 (忧郁型男阿云)》之铭言：
: 我看现在好像google的比较便宜 但是能力不知道差最顶的多少 然后看gpt也有
: 便宜模型可以用 还有中国模型也有低价的样子 那么现在最主流最好用的 然后
: 够便宜的模型都是用哪个 也就是说你各位现在用ai是不是都不用脑子了 反正
: 付钱就好 剩下东西都给ai解决 那就只要找到最便宜 能力合格的才是最后赢家?
本老登目前开了家AI公司 烧过几千美金 的经验认真说
这个问题的答案是~也不是~
肯定的原因是
如果你要解决的问题，是当前主流AI可以轻松解决的
例如:1. 今天晚上吃什么好，只要好吃就好
2. 我抽到某某签诗，帮我解释一下
豆包~Deepseek~Qwen~openai~claude~gemini 几乎是没有区别
不是的原因是
如果你要解决的问题，有一定程度的"工程"复杂度与"工程"要求
例如:1. 帮我按照客户的图片与描述，用blender等工具把画面3d建模出来
最后按照尺寸输出成对应的CAD格式
2. 帮我更新当前 package.json 所有专案到最新的问稳定版本，并且重构
需要的DevSecOps pipeline 并且把所有弱扫问题解决后，
布署到k8s上的测试平台
这类问题，目前有明确的模型"价格/戏能优势"以及工具/生态优势
依照你的问题复杂度，以及需求，不同的模型在解决问题
有天壤之别价格差异，时间差异，执行困难度差异
我分享一下我身为一个从业者我自己的看法，不一定对仅供参考
1. AGI 离我们还有距离(10年+)，LLM 不是AGI的答案
2. AI依然"严重"依赖资料品质，虽然 Harness/Loop Engineering 缓解了
高品质数据的输入的需求，好的文件=好的产出 依旧成立
3. Agent是目前最高效利用AI的工作模式，AI在特定知识领域的定义的框架下
表现得最好，也最省token
所以想用好AI，最简单的办法就是把你自己的专业领域垂直与水平切割成不同功能
让AI带入领域视角，让AI按照你能理解的工作颗粒度来切分工作
未来随着LLM推理的门槛大幅下降，LLM的 scaling 走到极限
AI 在未来6-12个月会迅速变得更小，但是在特定领域非常专业，非常高效
因为目前如果是复杂的问题与需求，AI依然非常依赖人类的介入给予标准定义
但非复杂的模糊问题上，例如 我想要复制一个网页画面，我想要生成怎么样的一张画
我想要把某某图片上的人物变成3d模型
基本上最顶的那几家模型大家都大差不差，除非你有非常具体的要求
不然用便宜好用的就对了