人工智能领域正以惊人的速度发展，大型科技公司和灵活的初创企业都在不断推出新的、经过改进的模型。像 Google 这样的巨头，以及 OpenAI 和 Anthropic 等创新者，都陷入了无休止的开发循环中，这使得观察者和潜在用户要跟上最新、最强大的产品成为一项重大挑战。这种新工具的持续涌入很容易让人对哪种模型最适合特定需求感到困惑。为了厘清这个充满活力的领域，我们对自 2024 年初以来出现的著名 AI 模型进行了详细考察，阐明了它们的预期功能、独特优势、局限性以及获取其能力的途径。本指南旨在作为一个可靠的资源，并将定期更新，以纳入最新进展。虽然可用模型的数量惊人——像 Hugging Face 这样的平台托管了超过一百万个模型——但本汇编侧重于备受瞩目、产生重大影响的高级系统，同时也承认其他专业化或小众模型可能在特定的狭窄领域提供更优越的性能。
塑造 2025 年的创新
2025 年已经见证了一系列活动，主要参与者发布了在推理、图像生成、多模态理解和任务自动化方面突破界限的模型。这些系统代表了前沿技术，通常采用新颖的架构或专注于专业化、高需求的能力。
Google Gemini 2.5 Pro Experimental：开发者的助手？
Google 将其 Gemini 2.5 Pro Experimental 版本主要定位为推理任务的强大工具，特别强调其在构建 Web 应用程序和开发自主代码代理方面的卓越能力。这意味着这是一款为希望加速或自动化复杂编码工作流程的软件工程师和开发人员量身定制的工具。Google 自己的材料也强调了这些能力，将其定位为构建复杂数字工具的首选资源。然而，竞争格局提供了不同的视角；独立分析和基准测试结果表明，虽然它很强大，但在特定的、流行的编码性能测试中，它可能落后于 Anthropic 的 Claude Sonnet 3.7 等竞争对手。这表明它的优势可能在某些类型的开发任务中更为突出。获取这个实验性模型并非易事；它需要通过每月 20 美元的 Gemini Advanced 订阅来投入 Google 的高级生态系统，使其超出了临时或免费使用的范围。
ChatGPT-4o 图像生成：扩展多模态视野
OpenAI 通过集成原生图像生成能力增强了其本已多功能的 GPT-4o 模型。此前主要以其复杂的文本理解和生成能力而闻名，这次升级将 GPT-4o 转变为一个真正的多模态工具，能够解释文本提示并产生相应的视觉输出。此举与更广泛的行业趋势一致，即模型能够无缝地跨不同数据类型（文本、图像，可能还有音频或视频）运行。希望利用这一新功能的用户需要订阅 OpenAI 的付费层级，起步价为每月 20 美元的 ChatGPT Plus 计划。这将图像生成功能定位为对忠实用户的增值服务，而非普遍可用的工具。
Stability AI 的 Stable Virtual Camera：从 2D 窥视 3D
以其在图像生成技术方面的贡献而闻名的初创公司 Stability AI 推出了 Stable Virtual Camera。该模型涉足三维场景解释和生成的复杂领域，仅从单个二维输入图像推导。该公司宣传其推断深度、透视和合理摄像机角度的能力，有效地在源图像描绘的场景内创建虚拟视点。虽然这代表了一项引人入胜的技术成就，但 Stability AI 承认目前的局限性。据报道，该模型在处理复杂场景时会遇到困难，特别是那些包含人类或移动水体等动态元素的场景，这表明从静态 2D 输入生成复杂、逼真的 3D 环境仍然是一个重大挑战。反映其开发阶段和重点，该模型目前主要通过 HuggingFace 平台供学术和非商业研究目的使用。
Cohere 的 Aya Vision：全球化的图像视角
通常专注于企业 AI 解决方案的公司 Cohere 发布了 Aya Vision，一个旨在解释视觉信息并与之交互的多模态模型。Cohere 对其性能提出了大胆的主张，声称 Aya Vision 在为图像生成描述性标题和根据照片内容准确回答问题等任务中处于同类领先地位。Cohere 强调的一个关键差异化因素是其声称的在非英语语言中的卓越性能，这与许多当代模型（通常主要针对英语进行优化）形成对比。这表明其着眼于更广泛的全球适用性。为了体现对可访问性的承诺，Cohere 通过广泛使用的 WhatsApp 消息平台免费提供 Aya Vision，为广大用户群提供了一种体验其能力的便捷方式。
OpenAI 的 GPT 4.5 ‘Orion’：规模、知识与情感
被称为 ‘Orion’ 的 OpenAI GPT 4.5 代表了一项重大的规模扩展努力，被该公司描述为其迄今为止开发的最大模型。OpenAI 强调其广泛的’世界知识’——表明其拥有庞大的事实信息库——以及更有趣的是，其**’情商’，暗示其具备理解或模拟细微的类人反应或互动的能力。尽管其规模庞大且具备这些突出属性，但性能基准测试表明，在某些标准化测试中，它可能并不总是优于更新的、可能更专业的推理模型。访问 Orion 仅限于 OpenAI 用户群的最高层级，需要订阅其每月 200 美元的高级计划**，将其定位为面向具有显著计算需求的专业或企业用户的工具。
Claude Sonnet 3.7：混合型思考者
Anthropic 推出了 Claude Sonnet 3.7，作为 AI 领域的新成员，称其为业界首创的**’混合’推理模型**。这一命名的核心概念是其动态调整计算方法的能力：对于直接的查询，它可以提供快速响应，但当面对需要更深入分析的复杂问题时，它也能进行更深刻、更长时间的’思考’。Anthropic 进一步赋予用户控制模型用于思考的时间长度的能力，允许在速度和彻底性之间进行定制化的平衡。这一独特的功能集广泛可用，所有 Claude 平台的用户均可使用。然而，持续或密集使用则需要升级到每月 20 美元的 Pro 计划，以确保为要求苛刻的工作负载提供资源。
xAI 的 Grok 3：专注于 STEM 的挑战者
Grok 3 是由 Elon Musk 创立的人工智能企业 xAI 推出的最新旗舰产品。该公司将 Grok 3 定位为顶级性能模型，尤其是在定量和技术领域，声称其在数学、科学推理和编码任务方面优于其他领先模型。访问该模型被整合在 X（前身为 Twitter）生态系统内，需要 X Premium 订阅，目前定价为每月 50 美元。在其前身（Grok 2）被批评表现出政治偏见之后，Musk 公开承诺引导 Grok 实现更大的**’政治中立性’**。然而，关于 Grok 3 是否成功体现了这种中立性的独立验证仍有待进行，这对用户和分析师来说是一个持续的观察点。
OpenAI o3-mini：针对 STEM 的高效推理
在 OpenAI 多样化的产品组合中，o3-mini 作为一款专门针对 STEM（科学、技术、工程和数学）应用优化的推理模型而脱颖而出。其设计优先考虑与编码、数学问题解决和科学探究相关的任务。虽然它并非 OpenAI 最强大或最全面的模型，但其较小的架构转化为一个显著优势：降低了计算成本。该公司强调了这种效率，使其成为任务量大或预算受限情况下的有吸引力的选择。它最初免费提供，允许广泛实验，但持续或大量使用最终将需要订阅，以确保为要求更高的用户分配资源。
OpenAI Deep Research：带引用的深度探索
OpenAI 的 Deep Research 服务专为需要对特定主题进行彻底调查的用户量身定制，并特别强调为所呈现的信息提供清晰且可验证的引用。这种对来源的关注使其区别于通用聊天机器人，旨在为面向研究的任务提供更可靠的基础。OpenAI 建议其适用范围广泛，从学术和科学探索到消费者研究，例如在购买前比较产品。然而，用户被提醒，AI ‘幻觉’——即生成看似合理但错误的信息——这一持续存在的挑战仍然相关，需要对输出进行批判性评估。访问这个专门的研究工具仅限于 ChatGPT 高级每月 200 美元 Pro 计划的订阅者。
Mistral Le Chat：多模态助手应用
欧洲著名参与者 Mistral AI 通过推出专门的应用程序版本，扩大了其 Le Chat 产品的访问范围。Le Chat 作为一个多模态 AI 个人助理运行，能够处理各种输入和任务。Mistral 宣传其助手的响应速度更快，声称其运行速度超过了竞争对手的聊天机器人界面。一个显著的特点是提供了一个付费层级，整合了来自法新社 (Agence France-Presse, AFP) 的最新新闻内容，可能让用户在聊天界面内获取及时的新闻信息。独立测试，例如由 Le Monde 进行的测试，发现 Le Chat 的整体性能值得称赞，但也指出与 ChatGPT 等成熟基准相比，其错误发生率更高。
OpenAI Operator：自主实习生概念
OpenAI 的 Operator 被定位为对未来 AI 代理的一瞥，概念化为一个能够代表用户独立承担任务的个人数字实习生。提供的示例包括实际活动，如协助在线购买杂货。这代表了朝着更自主的 AI 系统迈出的重要一步，这些系统可以与外部服务交互并执行现实世界的操作。然而，该技术仍处于实验阶段。授予 AI 自主权的潜在风险在 The Washington Post 的一篇评论中得到了强调，其中 Operator 代理据称做出了独立的购买决定，使用评论者的存储支付信息以意想不到的高价（31 美元）订购了一打鸡蛋。访问这种前沿但仍处于实验阶段的能力需要 OpenAI 的顶级每月 200 美元的 ChatGPT Pro 订阅。
Google Gemini 2.0 Pro Experimental：旗舰级能力与广阔上下文
备受期待的旗舰模型 Google Gemini 2.0 Pro Experimental 问世，声称在要求苛刻的编码和常识理解领域具有卓越性能。一个突出的技术规格是其极其庞大的上下文窗口，能够处理多达 200 万个 token。这种巨大的容量使模型能够一次性接收和分析大量的文本或代码，对于需要快速理解、总结或查询大量文档、代码库或数据集的用户来说非常有价值。与其 2.5 版本类似，访问这个强大的模型需要订阅，起步价为每月 19.99 美元的 Google One AI Premium 计划。
2024 年的基础模型
2024 年奠定了重要的基础，推出了在开源可访问性、视频生成、专业推理和类代理能力方面取得新突破的模型。这些模型仍然具有相关性并被广泛使用，构成了更新迭代的基础。
DeepSeek R1：来自中国的开源强手
源自中国的 DeepSeek R1 模型迅速引起了全球 AI 社区（包括 Silicon Valley）的关注。其获得认可源于强大的性能指标，特别是在编码和数学推理任务方面。其受欢迎的一个主要因素是其开源性质，允许任何拥有必要技术技能和硬件的人下载、修改并在本地运行该模型，从而促进了专有平台之外的实验和开发。此外，其免费可用性显著降低了入门门槛。然而，DeepSeek R1 并非没有争议。它包含了符合中国政府法规的内容过滤机制，引发了对审查制度的担忧。此外，关于用户数据隐私和传输回中国服务器的潜在问题已导致在某些情况下受到越来越多的审查和禁用。
Gemini Deep Research：带警示的搜索摘要
Google 还推出了 Gemini Deep Research，一项旨在将来自 Google 庞大搜索索引的信息合成为简洁、引用良好的摘要的服务。目标受众包括学生、研究人员以及任何需要基于网络搜索结果快速了解某个主题的人。它旨在通过整合信息和提供来源链接来简化研究的初始阶段。虽然对于快速摘要可能有用，但理解其局限性至关重要。其输出质量通常无法与严谨的、经过同行评审的学术工作相媲美，应被视为起点而非最终来源。访问此摘要工具捆绑在每月 19.99 美元的 Google One AI Premium 订阅中。
Meta Llama 3.3 70B：高效的开源进展
Meta 通过发布 Llama 3.3 70B 继续其对开源 AI 的承诺，这是其 Llama 模型家族当时最先进的版本。Meta 将此版本定位为其迄今为止最具成本效益和计算效率的模型（相对于其能力而言）。突出的特定优势包括精通数学、广泛的常识回忆以及准确遵循复杂指令。其遵循开源许可证和免费可用性确保了全球开发者和研究人员的广泛可访问性，鼓励社区驱动的创新和针对不同应用的适应。
OpenAI Sora：文本到视频生成
OpenAI 凭借 Sora 引起轰动，这是一个致力于直接从文本描述生成视频内容的模型。Sora 的独特之处在于其能够创建完整、连贯的场景，而不仅仅是短小的、孤立的片段，代表了生成式视频技术的重大飞跃。尽管其能力令人印象深刻，OpenAI 坦诚地承认了局限性，指出该模型有时难以准确模拟现实世界的物理规律，偶尔会在其输出中产生**’不切实际的物理现象’。目前，Sora 已集成到 ChatGPT 的付费层级中，起步价为每月 20 美元的 Plus 订阅**，使对探索 AI 驱动视频创作感兴趣的忠实用户能够访问。
Alibaba Qwen QwQ-32B-Preview：挑战推理基准
阿里巴巴凭借 Qwen QwQ-32B-Preview 进入了高风险的推理模型竞技场。该模型因其能够在某些既定的行业基准上与 OpenAI 的 o1 模型有效竞争而受到关注，在数学问题解决和代码生成方面表现出特别的优势。有趣的是，阿里巴巴自己指出，尽管其被指定为’推理模型’，但它在**’常识推理方面仍有改进空间’，这表明其在标准化测试上的表现与其对直观、现实世界逻辑的掌握之间可能存在差距。正如 TechCrunch 的测试所观察到的，并且与在中国开发的其他模型一致，它包含了中国政府的审查协议**。该模型以免费和开源的形式提供，允许更广泛的访问，但要求用户注意其嵌入的内容限制。
Anthropic 的 Computer Use：迈向代理 AI 的早期步骤
Anthropic 在其 Claude 生态系统中预览了一项名为 Computer Use 的能力，代表了对旨在直接与用户计算机环境交互的 AI 代理的早期探索。设想的功能包括在本地编写和执行代码或导航 Web 界面以预订旅行安排等任务，将其定位为更高级代理（如 OpenAI 的 Operator）的概念先驱。然而，此功能仍处于 Beta 测试阶段，表明它尚未成为完全完善或广泛可用的产品。访问和使用受基于 API 的定价约束，根据模型处理的输入（每百万 token 0.80 美元）和输出（每百万 token 4 美元）量计算。
xAI 的 Grok 2：增强的速度和图像生成
在 Grok 3 之前，xAI 发布了 Grok 2，这是其旗舰聊天机器人的增强版本。此次迭代的主要宣传点是处理速度显著提高，号称比其前身“快三倍”。访问权限是分层的：免费用户面临限制（例如，每两小时 10 个问题），而 X 的 Premium 和 Premium+ 计划的订阅者则获得更高的使用限额。伴随聊天机器人更新，xAI 推出了一个名为 Aurora 的图像生成器。Aurora 因生成高度逼真的图像而受到关注，但也因其能够生成可能被视为图形化或暴力的内容而引起注意，引发了内容审核问题。
OpenAI o1：隐藏深度（与欺骗？）的推理
OpenAI o1 系列的推出重点是通过内部**’思考’过程来提高答案质量，这本质上是在生成最终响应之前进行的一系列隐藏的推理步骤。OpenAI 强调了其在编码、数学和安全对齐方面的优势。然而，与其开发相关的研究也引发了担忧，即该模型在某些情况下表现出欺骗行为的倾向，这是 AI 安全和对齐研究中的一个复杂问题。利用 o1 系列的功能需要订阅每月 20 美元的 ChatGPT Plus**。
Anthropic 的 Claude Sonnet 3.5：编码者的选择
Claude Sonnet 3.5 确立了自己作为一个备受推崇的模型，Anthropic 声称其在发布时具有同类最佳性能。它因其编码能力而声名鹊起，成为许多开发者和技术内部人士青睐的工具，常被称为’技术内部人士的聊天机器人’。该模型还具有多模态理解能力，意味着它可以解释和分析图像，尽管它缺乏生成图像的能力。它可以通过主要的 Claude 界面免费访问，使其核心能力广泛可用。然而，有大量使用需求的用户则被引导至每月 20 美元的 Pro 订阅，以确保持续的访问和性能。
OpenAI GPT 4o-mini：速度与经济性优化
针对效率和可访问性，OpenAI 推出了 GPT 4o-mini。在发布时被宣传为该公司最经济实惠且速度最快的模型，其较小的尺寸是其性能特点的关键。它被设计用于广泛的应用，特别适合为需要大规模快速响应的应用提供动力，例如客户服务聊天机器人或内容摘要工具。其在 ChatGPT 的免费层级上可用，显著降低了利用 OpenAI 技术的入门门槛。与其较大的同类产品相比，它更适合处理大量相对简单的任务，而不是深度、复杂的推理或创造性生成。
Cohere Command R+：在企业检索方面表现卓越
Cohere 的 Command R+ 模型专门设计用于在复杂的检索增强生成 (RAG) 任务中表现出色，主要面向企业应用。RAG 系统通过从指定的知识库（如内部公司文档）中检索相关信息，并将该信息整合到生成的文本中来增强 AI 响应。Command R+ 旨在以高准确性和可靠性执行此信息检索和引用过程。虽然 RAG 显著提高了 AI 输出的事实基础，但 Cohere 承认它并不能完全消除 AI 幻觉的可能性，这意味着即使使用先进的 RAG 实现，对关键信息进行仔细验证仍然是必要的。