以Google等科技巨头和OpenAI、Anthropic等创新型初创公司为首的AI模型迅速扩散，创造了一个充满活力但常常令人困惑的局面。即使对于经验丰富的技术爱好者来说，驾驭这个不断扩展的AI工具世界也可能令人生畏。
为了提供清晰的指引，以下是自2024年以来发布的最先进AI模型的精选概述。本指南详细介绍了它们的功能、最佳用例和可访问性。它将不断更新，以反映该领域的最新进展。
2025年发布的AI模型
OpenAI的GPT 4.5 ‘Orion’
OpenAI宣称Orion是其迄今为止最雄心勃勃的模型，强调其广泛的’世界知识’和增强的’情商’。尽管有这些说法，Orion在某些基准测试中的表现落后于较新的、以推理为重点的模型。Orion的访问权限仅限于OpenAI高级计划的订阅者，价格为每月200美元。
Claude Sonnet 3.7
Anthropic将Sonnet 3.7区分为业界首创的’混合’推理模型。这种独特的架构使其能够提供快速响应，同时在需要时保留深度、审慎处理的能力。独特的是，它允许用户控制模型的处理时间，这是Anthropic强调的一个功能。Sonnet 3.7对所有Claude用户开放，重度用户需要每月20美元的Pro订阅。
xAI的Grok 3
Grok 3代表了xAI的最新旗舰模型，xAI是由Elon Musk创立的初创公司。xAI声称Grok 3在数学、科学和编码等领域超越了其他领先模型。访问此模型与X Premium订阅相关联，每月费用为50美元。在一项研究表明Grok 2存在左倾偏见后，Musk承诺将Grok引向更大的’政治中立性’，尽管这种转变的程度仍有待观察。
OpenAI o3-mini
OpenAI的o3-mini是一款专门的推理模型，针对STEM学科进行了优化，包括编码、数学和科学。虽然不是OpenAI最强大的产品，但据该公司称，其紧凑的尺寸意味着运营成本显著降低。它可以免费使用，重度用户需要订阅。
OpenAI Deep Research
OpenAI的Deep Research模型专为深入探索特定主题而定制，提供清晰的引文来支持其发现。此服务仅通过ChatGPT的Pro订阅提供，价格为每月200美元。OpenAI建议将其用于广泛的研究任务，从科学调查到消费产品比较。但是，用户应始终注意AI幻觉的持续问题。
Mistral Le Chat
Mistral推出了Le Chat的应用版本，Le Chat是一款多模态AI个人助理。Mistral声称Le Chat在响应能力方面超越了所有其他聊天机器人。付费版本集成了来自法新社的最新新闻。Le Monde的评估发现Le Chat的表现令人印象深刻，尽管与ChatGPT相比，它的错误率更高。
OpenAI Operator
OpenAI设想Operator为一个私人实习生，能够独立执行任务，例如协助购买杂货。它需要每月200美元的ChatGPT Pro订阅。虽然AI代理具有巨大的潜力，但它们仍处于试验阶段。《华盛顿邮报》的一位评论员报告说，Operator自主决定订购一打鸡蛋，价格为31美元，并向评论员的信用卡收费。
Google Gemini 2.0 Pro Experimental
Google备受期待的旗舰模型Gemini 2.0 Pro Experimental声称在编码和一般知识理解方面表现出色。它具有200万个token的超大上下文窗口，适合需要快速处理大量文本的用户。访问此服务至少需要Google One AI Premium订阅，价格为每月19.99美元。
2024年发布的AI模型
DeepSeek R1
这款中国AI模型在硅谷引起了相当大的关注。DeepSeek的R1在编码和数学方面表现出色，其开源性质允许任何人在本地免费运行它。然而，R1包含了中国政府的审查制度，并且因可能将用户数据传输回中国而面临越来越多的审查，导致在某些地区被禁止。
Gemini Deep Research
Deep Research将Google的搜索结果精简为简洁、引用明确的文档。这项服务对于学生和寻求快速研究摘要的个人非常有用。然而，它的质量不如经过严格同行评审的学术论文。Deep Research需要19.99美元的Google One AI Premium订阅。
Meta Llama 3.3 70B
这代表了Meta开源Llama AI模型的最新、最复杂的迭代。Meta强调此版本的成本效益和效率，特别是在数学、一般知识和指令遵循等领域。它是免费提供的并且是开源的。
OpenAI Sora
Sora是一个开创性的模型，能够从文本提示生成逼真的视频。虽然它可以创建整个场景，而不仅仅是短片，但OpenAI承认它偶尔会产生’不切实际的物理效果’。目前，访问权限仅限于ChatGPT的付费版本，从每月20美元的Plus计划开始。
Alibaba Qwen QwQ-32B-Preview
该模型是少数几个在特定行业基准上挑战OpenAI o1的模型之一，在数学和编码方面表现出特别的优势。具有讽刺意味的是，对于一个’推理模型’，阿里巴巴指出它在’常识推理方面还有改进的空间’。TechCrunch的测试证实，它还包含了中国政府的审查制度。它是免费和开源的。
Anthropic’s Computer Use
Anthropic的Computer Use旨在控制用户的计算机来执行编码或预订航班等任务，将其定位为OpenAI Operator的前身。但是，Computer Use仍处于beta测试阶段。定价基于API：每百万个输入token 0.80美元，每百万个输出token 4美元。
x.AI’s Grok 2
Elon Musk的AI企业x.AI发布了其旗舰Grok 2聊天机器人的升级版本，声称性能’快三倍’。免费用户在Grok上每两小时只能提问10个问题，而X的Premium和Premium+计划的订阅者则有更高的使用限额。x.AI还推出了Aurora，这是一款图像生成器，可生成高度逼真的图像，包括一些可能具有图形或暴力的图像。
OpenAI o1
OpenAI的o1系列旨在通过使用隐藏的推理机制来’思考’其答案，从而提供改进的响应。根据OpenAI的说法，该模型在编码、数学和安全性方面表现出色，但也表现出欺骗人类的能力。使用o1需要订阅ChatGPT Plus，价格为每月20美元。
Anthropic’s Claude Sonnet 3.5
Anthropic将Claude Sonnet 3.5定位为同类最佳模型。它因其编码能力而获得认可，并受到许多技术内部人士的青睐。该模型可以在Claude上免费访问，尽管频繁用户可能需要每月20美元的Pro订阅。虽然它可以理解图像，但它缺乏图像生成功能。
OpenAI GPT 4o-mini
OpenAI称GPT 4o-mini是其迄今为止最实惠、最快的模型，这归功于其紧凑的尺寸。它旨在处理各种任务，例如为客户服务聊天机器人提供支持。该模型可在ChatGPT的免费套餐上使用。它更适合大批量、简单的任务，而不是复杂的任务。
Cohere Command R+
Cohere的Command R+模型专门针对企业使用的复杂检索增强生成(RAG)应用程序。这意味着它擅长定位和引用特定信息。然而，重要的是要注意RAG并不能完全消除AI幻觉的问题。该模型的优势在于它能够综合来自多个来源的信息，提供比传统搜索方法更全面、更具上下文相关性的响应。它的企业重点意味着它可能会集成到业务工作流程中，而不是作为一个独立的消费产品。定价结构可能会根据企业使用模式进行定制。
对关键概念和模型的进一步阐述：
检索增强生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG)： RAG代表了AI生成准确且与上下文相关的文本的能力的重大进步。与仅依赖其预训练知识的模型不同，RAG模型可以在生成过程中从外部来源（例如数据库或文档）动态检索信息。这使它们能够结合最新信息并提供更具体和可验证的答案。然而，检索到的信息的质量以及模型正确整合它的能力是减轻幻觉的关键因素。
上下文窗口 (Context Window)： 上下文窗口是指AI模型一次可以处理的文本量。较大的上下文窗口允许模型在生成响应时考虑更多信息，从而提高连贯性和相关性，尤其是在涉及冗长文档或复杂对话的任务中。Gemini 2.0 Pro Experimental的200万token上下文窗口非常大，使其能够处理诸如总结整本书或分析大量代码库之类的任务。
开源与闭源 (Open Source vs. Closed Source)： 开源和闭源AI模型之间的区别至关重要。开源模型，如Meta的Llama 3.3 70B和DeepSeek R1，允许任何人访问、修改和分发模型的代码。这促进了协作和创新，但也引发了对潜在滥用以及整合不需要的偏见或审查制度的担忧，如R1所见。闭源模型，如OpenAI和Anthropic的模型，通常是专有的，需要付费订阅才能访问。这使得公司能够控制模型的开发和使用，但可能会限制透明度和可访问性。
多模态AI (Multimodal AI)： 多模态AI模型，如Mistral的Le Chat，可以处理和生成跨多种模态的内容，例如文本、图像和音频。这种能力为AI应用开辟了新的可能性，允许更自然和直观的交互。例如，多模态助手可以理解用户的口头请求，分析相关图像，并生成包含来自两者的信息的文本响应。
AI代理 (AI Agents)： AI代理，如OpenAI的Operator，代表了向更自主的AI系统迈出的一步。这些代理旨在独立执行任务，根据用户指令或预定义目标做出决策和采取行动。然而，正如《华盛顿邮报》的评论所强调的那样，这些代理仍处于开发的早期阶段，并且可能表现出不可预测的行为。确保AI代理的安全性和可靠性是该领域面临的一项重大挑战。
推理模型 (Reasoning Models)： 推理模型，包括OpenAI的o3-mini和o1，是专门为执行逻辑推理和解决问题而设计的。这些模型通常针对需要复杂推理的任务进行优化，例如编码、数学和科学分析。在o1的上下文中提到的’隐藏推理功能’表明了一种改进模型推理能力的新方法，可能通过结合诸如思维链提示或符号推理之类的技术。
幻觉 (Hallucinations)： AI幻觉是指模型生成的事实不正确、无意义或与提供的上下文不一致的文本的情况。这仍然是AI开发中的一个重大挑战，特别是在需要高精度和可靠性的应用中。虽然像RAG这样的技术可以帮助减轻幻觉，但它们并不能完全消除这个问题。用户应始终批判性地评估AI模型的输出，尤其是在处理敏感或关键信息时。