文章对比8种主流大语言模型(GPT、Claude、Gemini、GLM、Minimax、DeepSeek、Qwen和Kimi)的特点和适用场景。GPT系列全能型；Claude擅长写作；Gemini擅长资料整合；GLM中文自然；Minimax创意丰富；DeepSeek代码逻辑强；Qwen实用多场景；Kimi长文本读取能力强。为不同需求用户提供选择指南。
这两年，大模型更新得太快了。
GPT、Claude、Gemini、GLM、Minimax、DeepSeek、Qwen、Kimi……
很多人都会卡在同一个问题上：
我到底该用哪个？它们有什么区别？
一、GPT 系列：最通用的“全能型助手”
代表模型：GPT-4 / GPT-4o
它擅长什么？
写文章、写公众号、写脚本
写代码、改 Bug、解释逻辑
做方案、拆解复杂问题
多轮对话，前后衔接自然
👉适合人群：想要一个长期 AI 助手的人
二、Claude：写作和长文本能力很稳
代表模型：Claude 3 系列
它擅长什么？
长文章润色、改写
读文档、读报告、做总结
偏思考型、表达型内容
👉适合人群：内容创作者、写作者
三、Gemini：偏资料整合和多模态理解
代表模型：Gemini 1.5
它擅长什么？
整理资料、做对比
理解表格、文档、图片
学习辅助型任务
👉适合人群：学生、调研型用户
四、GLM：中文表达自然，教程党友好
代表模型：GLM 4.x
GLM 的优势非常明确：中文语境理解好。
它擅长什么？
中文写作、中文问答
改公众号文章
写实操教程、经验总结
👉适合人群：中文内容创作者
五、Minimax：偏创意和对话灵感
代表模型：Minimax M 系列
Minimax 更像一个“灵感触发器”。
它擅长什么？
创意文案
角色对话
故事、脚本生成
👉适合人群：创意型内容创作者
六、DeepSeek：逻辑和代码能力突出
代表模型：DeepSeek-Coder / DeepSeek-V 系列
DeepSeek 给人的感觉很明确：偏理工、偏逻辑。
它擅长什么？
写代码、补代码
算法思路讲解
逻辑推理、问题拆解
👉适合人群：程序员、工程向用户
七、Qwen（通义千问）：实用型、多场景覆盖
代表模型：Qwen 2.x
Qwen 的特点是：稳定、实用、覆盖面广。
它擅长什么？
中文 + 英文混合场景
日常问答、工作辅助
文档理解、简单代码
👉适合人群：日常办公、企业场景
八、Kimi：长文本读取能力很强
代表模型：Kimi
Kimi 最突出的能力只有一个：能读非常长的内容。
它擅长什么？
读长文档、PDF、报告
大段内容总结
提炼关键信息
真实感受：
把它当“超耐心阅读助手”用，非常合适。
👉适合人群：经常看资料、看文档的人
如何系统的学习大模型 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。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
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人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
一直在更新，更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了，有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】👇👇
01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生
2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：
国内大模型相关岗位缺口达47万
初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）
70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点
真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！
02.大模型 AI 学习和面试资料
1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工
📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）
第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
 (四))
