Large Language Models (LLMs) · 3 款工具
2026 最佳 Large Language Models (LLMs)
对比主流大语言模型(大模型)——GPT、Claude、Gemini 及国产开源大模型,从中文能力、上下文长度、代码水平、API 价格到私有化部署一站看全。
什么是大语言模型(LLM)
大语言模型(LLM)是在海量文本上训练、以预测下一个 token 为目标的神经网络,因此具备较强的语言、代码与推理能力。你可以通过对话应用、API 或本地私有化部署来使用它,让它遵循指令、回答问题、写改代码并处理长文档。它既包括 GPT、Claude、Gemini 等闭源模型,也包括 Llama、Mistral、通义千问、DeepSeek 等开源权重模型。
大模型能做什么
- 遵循指令完成写作、分析与推理任务
- 多语言代码的生成、解释与调试
- 超长上下文,读取整篇文档或代码库
- API 支持流式输出、函数调用与 JSON
- 多模态输入:图片、音频,部分支持视频
- 开源权重可微调并私有化本地部署
谁在用大语言模型
01
基于 API 开发的工程师
调用云端大模型,为应用接入对话、信息抽取或智能体能力。
02
横向对比前沿模型的团队
在推理、代码、中文、价格与速度上比较 GPT、Claude 与 Gemini。
03
用开源权重自建部署
本地运行 Llama、通义千问或 DeepSeek,兼顾隐私、成本与离线可控。
04
做微调的研究者与开发者
用自有数据把基座模型适配到特定领域、语气或任务。
大语言模型的工作原理
大模型先在海量文本上训练、学习预测下一个 token,再用人类反馈微调,使它更会遵循指令、给出有用回答。推理时它读取你的提示与此前对话,在固定的上下文窗口内逐个 token 生成回复。检索、工具调用与微调可以为它补充实时数据、外部动作或特定领域能力。