談?wù)?AI 就繞不開大模型，它是 AI 技術(shù)應(yīng)用的核心。

簡(jiǎn)單解釋 AI 大模型，就是一個(gè)通過特定方法和大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練出來的 “自主化程序”，這個(gè)程序可以根據(jù)用戶輸入的指令自己做出 “判斷和思考” 后再進(jìn)行回復(fù)。

傳統(tǒng)程序雖然也可以執(zhí)行用戶的指令，但回復(fù)的內(nèi)容和方式不會(huì)超出一開始預(yù)設(shè)的范圍，非常有限。

而 AI 大模型則大大拓展了這個(gè)邊界，我們不用提前預(yù)設(shè)各種條件和邏輯，它就會(huì)自己去理解問題再?zèng)Q定給出什么結(jié)果。

當(dāng)然，這個(gè)邊界只是不能生成圖片(截止到2026年初)。而 Google 開發(fā)的 Gemini 大模型則是多模態(tài)模型，可以生成圖片和視頻等內(nèi)容。

 

不同模型會(huì)有不同的表現(xiàn)和優(yōu)劣，但因?yàn)榇竽Ｐ偷拈_發(fā)需要尖端的技術(shù)和龐大的規(guī)模（訓(xùn)練），門檻極高，所以市面上主流的大模型數(shù)量并不多，可以簡(jiǎn)單分為國內(nèi)和國外兩個(gè)陣營。

國外的主流大模型包括 OpenAi 開發(fā)的 ChatGPT，Google 開發(fā)的 Gemini，Anthropic 開發(fā)的 Claude，xAI 的 Grok 等。

 

國內(nèi)的主流大模型則包括字節(jié)開發(fā)的豆包，阿里開發(fā)的千問 Qwen，深度求索開發(fā)的 Deepseek，月之暗面開發(fā)的 Kimi 等。

因?yàn)榍懊嬲f過大模型的局限性，所以為了應(yīng)對(duì)不同的應(yīng)用場(chǎng)景，團(tuán)隊(duì)就會(huì)將它們裂變出不同的版本。比如千問既有 Max 語言大模型，還有 Omni 全模態(tài)（文字、圖片、音頻、視頻）大模型，針對(duì)處理問題的難易度又分成了 Max、Plus、Flash、Lite 等版本。

完整的大模型體積和參數(shù)都非常龐大，需要部署到專屬的算力中心，并通過云服務(wù)來實(shí)現(xiàn)用戶的訪問和使用。也就是需要聯(lián)網(wǎng)使用，但因?yàn)閲鴥?nèi)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的限制（不可抗力），我們無法通過國內(nèi)電信訪問國外的主流大模型。

雖然說國內(nèi)大模型的水平在這幾年突飛猛進(jìn)，但離國外的大模型還有一定的差距，在實(shí)際工作場(chǎng)景中多數(shù)應(yīng)用的也是國外大模型，所以訪問它們就需要大家自己發(fā)揮主觀能動(dòng)性解決了。

順便再解釋一個(gè)基礎(chǔ)的問題，大模型除了遠(yuǎn)程訪問以外，也可以在本地進(jìn)行安裝。部分團(tuán)隊(duì)（如千問）會(huì)在網(wǎng)上開源自己的大模型供其它人下載和使用，當(dāng)我們下載到本地后就可以用 GPU 來運(yùn)行它。但因?yàn)榇竽Ｐ蛯?duì)性能的要求極高（旗艦顯卡起步），所以本地運(yùn)行的效果要大打折扣。

而一些企業(yè)內(nèi)部或行業(yè)專屬的大模型，往往都是使用這些開源大模型進(jìn)行二次訓(xùn)練和調(diào)試后的結(jié)果。還有一些針對(duì)特定硬件（如手機(jī)、眼鏡）和特殊應(yīng)用場(chǎng)景開發(fā)的小模型，就暫時(shí)不在我們的討論范圍之內(nèi)。

三、AI 相關(guān)工具的認(rèn)識(shí)

前面講過大模型可以類比成一種 “程序”，且它還是后端服務(wù)器上運(yùn)行的程序。想要對(duì)這個(gè)程序?qū)崿F(xiàn)命令的輸入并返回它處理的結(jié)果，就需要應(yīng)用前端的工具來實(shí)現(xiàn)。

 

比如我們打開豆包的官網(wǎng)，就可以使用這個(gè)網(wǎng)頁對(duì)豆包大模型提出問題和要求，然后網(wǎng)頁上就會(huì)返回它處理后的結(jié)果。這個(gè)網(wǎng)頁就是使用大模型的工具，而這只是 AI 工具的其中一種形式，還可以是本地應(yīng)用程序、手機(jī) APP、小程序、硬件定制系統(tǒng)等等。

 

我們大多數(shù)人開始接觸 AI 大模型，都是從這些官方的工具開始，它們最基本的功能就是根據(jù)指令返回文字或圖片信息，我們會(huì)把它們當(dāng)成是一種可以對(duì)話的人工智能客服。

但實(shí)際上它們可以發(fā)揮的作用遠(yuǎn)不止于此，比如幫你整理本地的文件夾清理重復(fù)的文件，幫你自動(dòng)修圖并完成動(dòng)態(tài)相片的剪輯，幫你編寫程序并自己運(yùn)行和檢測(cè)等等。想要實(shí)現(xiàn)對(duì)話以外的其它功能，就需要借助特定的工具才能實(shí)現(xiàn)。

所以除了最基礎(chǔ)的對(duì)話工具外，行業(yè)還衍生出了很多激發(fā)大模型潛力的 AI 工具。它們可以借助大模型完成程序開發(fā)、視頻剪輯、操作托管、熱點(diǎn)整理、消息推送等等。

到這里我們就要清楚，AI 大模型是大模型，工具是工具，大模型是基座，而工具是大模型的具體表現(xiàn)和應(yīng)用形式。

我們更進(jìn)一步認(rèn)識(shí) AI 工具，就可以把AI工具分成官方工具和第三方工具兩個(gè)種類。

官方工具就是 OpenAI、Google 等大模型企業(yè)自己開發(fā)并綁定自家大模型的產(chǎn)品，而第三方工具則是其它團(tuán)隊(duì)開發(fā)，再接入到大模型進(jìn)行使用的工具。

比如本地聊天機(jī)器人 Cherry Studio，它本身只是個(gè)簡(jiǎn)單的聊天對(duì)話工具，可以自己創(chuàng)建對(duì)話角色/助手，但需要接入大模型以后才能進(jìn)行對(duì)話。還有著名的AI編程工具 Cusror，只有接入大模型以后，它才可以實(shí)現(xiàn) AI 編程和代碼管理。還有前陣子火遍全球的龍蝦 Openclaw，也只是個(gè)本地工具，需要接入大模型后才能識(shí)別本地的文件和執(zhí)行命令。

 

官方能提供的 AI 工具與服務(wù)往往很有限，所以在真實(shí)項(xiàng)目流程中，我們就會(huì)混合使用多種工具來完成工作。就像以前做一套項(xiàng)目除了用 Figma以外，還要結(jié)合使用 Adobe PS、AI、C4D、AE 等軟件。

而第三方工具和官方不同的是，官方工具默認(rèn)連接自家的大模型，用戶直接登錄就能使用。而第三方工具要接入大模型，就需要進(jìn)行額外的配置，也就是添加大模型的 —— API。

API 就是接口，是前端工具連接后端服務(wù)器的通道，而這個(gè)通道默認(rèn)是上鎖的，還需要提供對(duì)應(yīng)的密鑰（API Key）才能正常訪問。

部分工具會(huì)自己接入各大模型的 API，用戶只能選擇它提供的模型，并只需要對(duì)這個(gè)工具進(jìn)行付費(fèi)即可。

 

另一部分工具則需要用戶自己選擇模型和配置 API，需要我們?cè)L問大模型的 API 開放平臺(tái)進(jìn)行申請(qǐng)，然后再將它們生成的 API Key 填入到工具中完成連接。

 

API Key 就像是一個(gè)電話號(hào)碼，當(dāng)我們申請(qǐng)完并進(jìn)行使用，就會(huì)產(chǎn)生一定的 “流量”，而 AI 產(chǎn)生的流量用專業(yè)術(shù)語形容叫詞元 Token。

使用 API 完成的任意 AI 服務(wù)，都會(huì)消耗 Token，且因?yàn)?AI 的計(jì)算成本極高，所以主流大模型都會(huì)針對(duì) Token 消耗量進(jìn)行收費(fèi)。就像電信運(yùn)營商一樣，既有包月服務(wù)附帶一部分流量，超出部分還要按量計(jì)費(fèi)。

 

在實(shí)際的 AI 工具使用過程中，Token 的消耗是極其巨大的，往往會(huì)造成沉重的成本，而這個(gè)市場(chǎng)也遵循一分錢一分貨的真理，越好的大模型價(jià)格就越貴。以最適合編程的大模型 Claude Opus 為例， 一個(gè)程序員高頻使用消耗的 Token 賬單可以從數(shù)千到數(shù)萬元不等。所以我們也會(huì)從性價(jià)比的角度出發(fā)，來搭配不同的模型進(jìn)行使用。

總結(jié)我們應(yīng)用 AI 的本質(zhì)，就是通過工具來操作大模型。而工具的作用不同，大模型本身的特性和價(jià)格也不同，就導(dǎo)致我們?cè)诿鎸?duì)一個(gè)復(fù)雜的任務(wù)時(shí)，需要選擇多種 AI 工具和不同大模型來實(shí)現(xiàn)。

學(xué)習(xí)使用 AI，和傳統(tǒng)的單一軟件教學(xué)不同，不是只學(xué)會(huì)某個(gè)工具的功能和操作方法，而是了解不同的 AI 工具以及大模型的特性，通過組合它們來實(shí)現(xiàn)自己目標(biāo)的方式。這不是設(shè)計(jì)或產(chǎn)品思維，而是工程思維的具體應(yīng)用。

 

轉(zhuǎn)載自 優(yōu)設(shè)網(wǎng)

 

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