主流大模型梳理
主流大模型全梳理：闭源商用 vs 开源模型，怎么选
大模型分为闭源商用和开源模型两大阵营，闭源开箱即用、效果上限高，适合快速落地；开源可控性强、可深度定制，适合强安全场景。没有绝对优劣，只有场景匹配。
闭源商用模型：开箱即用的标准化服务
模式特点：模型权重不对外开放，厂商提供云端 API 接口，按实际调用量计费，不需要自己部署、运维，接入即可使用。
国内主流代表：
字节豆包系列：通用能力均衡，代码、多模态能力突出，生态完善，适合通用开发和内容场景；
阿里通义千问：长文本处理、企业级场景能力强，适合文档处理、企业内部场景；
百度文心一言：中文理解、知识问答能力优秀，适合知识类、搜索类场景；
DeepSeek：推理、代码能力突出，性价比高，适合技术研发场景。
优势：效果上限高、上线速度快、无需技术运维、厂商持续迭代更新；
劣势：数据需要传给厂商、定制化程度低、高并发场景长期成本高。
开源模型：自主可控的定制化方案
模式特点：模型权重完全公开，可免费下载部署，支持自由修改、微调、私有化部署，数据完全不出域。
国内主流代表：
阿里 Qwen 系列：全参数尺寸覆盖，能力均衡，开源协议友好，是国内最主流的开源模型；
字节豆包开源系列：能力对标头部闭源模型，多模态、代码能力突出；
DeepSeek 开源系列：推理、代码能力强，适合技术垂直场景。
海外主流代表：Meta Llama 系列、Mistral 系列，生态最完善，但商用需严格遵守开源协议。
优势：数据安全可控、可深度定制、高并发长期成本低；
劣势：需要 GPU 算力和技术团队、部署运维成本高、同参数效果弱于头部闭源模型。
选型决策参考
原型验证、通用场景、低频调用：优先选闭源 API，成本低、上线快；
知识类场景、文档问答、智能客服：优先闭源 API+RAG，或开源模型 + RAG；
垂直专业场景、需要定制化效果：开源模型 + 微调；
强数据安全要求、核心涉密场景：开源模型私有化部署；
核心原则：优先选择国内合规服务商，规避数据合规风险；根据场景选参数，不盲目追求大模型。
