AI井喷，豆包够用

“AI井喷式发展，各种新概念新名词，我只用豆包会不会掉队了？”

“Agent到底是啥？它和聊天式AI有啥区别？我用的上吗？”

「普通人AI认知指南」系列第二集，从大模型和Agent两个层面为你拆解。

最近几个月有种感觉：

「AI井喷 = 时代快速进步 = 不跟进就落伍了」

这个逻辑对于AI从业者、行业媒体、研究者和开发者是成立的，但对于我们普通人来说，不太成立。

因为技术传导需要时间，社会适应需要时间，新的格局总会形成，事缓则圆，等等也行。

很多时候，不追新也没啥，豆包已经够用。

而了解下面这些概念，把一些看起来比较玄幻的名词归归类，可以有效缓解焦虑，也可以成为你开始探索的起点。

大模型：用了一圈，豆包挺好

因为大语言模型（LLM）概念最早是被ChatGPT普及的，所以我们看待美国的模型可能先天会带有一层滤镜。

但国产大模型这两年进步速度很快，字节和阿里大力投入，智谱和MiniMax上市，也进一步加速了追赶脚步。

用下来，感觉豆包就挺好，不用太迷信美国那几家。

下面展开说说。

美国阵营

目前，美国AI“御三家” —— OpenAI、Google、Anthropic的大模型，相对领先，但不多。

马斯克的xAI感觉神戳戳的，先不提了。

OpenAI - ChatGPT

OpenAI的大语言模型是ChatGPT，昨天刚出了5.4版，综合性能微超Google和Anthropic上月的版本，在舆论不利的情况下扳回一城。

GPT5.4的重点是能直接操控电脑，相当于大模型集成了agent，具体评测可以看各家科技媒体，我就不在这增加焦虑了。

OpenAI的图像模型是GPT-image（早期是DALL·E，自带美国老登油腻感），文字失控问题在改善，日常对话中穿插做图问题不大。

他家视频模型Sora，之前点燃过一波AI视频热潮，也被很多视频agent套壳调用，生产场景应该不错，但目前Sora风头已被Seedance盖过。

总体上，ChatGPT没啥不可替代性，5.4这波原生agent能力，再观察两天。

Google - Gemini

Google的大语言模型是Gemini，目前主力是3.1 Pro版，日常对话的感觉跟之前GPT主力版本不相上下，各有所长。

在手机上，Gemini还能靠摄像头跟世界互动，总体感觉不错，但没神到吊打豆包的地步。

Google去年靠Gemini3大版本更新, 成功打了个翻身仗，然后图像模型Nano Banana和世界模型Genie3也火了几次，很多AI焦虑也是它们引起的。

Nano Banana最近出了2，特色是跟世界知识进一步打通，也就是做图的时候更懂真实世界，减少了很多谬误，这在创意、合规等生产领域是重要的进步。

而他家的视频模型veo和音乐模型lyria，相对小众，也有被垂类agent调用。

Gemini能力比较综合，也是生产力工具，但相比豆包的话输一手便利性。

Google翻身的背后，有位比较有故事的传奇老哥，DeepMind创始人哈萨比斯，后面有机会再展开聊。

Anthropic - Claude

Anthropic的大语言模型是Claude，目前主力版本是高配Opus4.6和中配Sonnet4.6，另外还有入门版Haiku4.5。

传言大客户用的是定制版，相当于Opus5-5.5的能力。

Sonnet4.6作为更适合普通人的主流模型，整体感觉是稳健、废话少、质量高。

Opus4.6我还没用过，看别人反馈是很好很贵很值，如果搞深度调研或者vibe coding（用嘴编程）之类的可以试试，搭配Claude Code，基本就是目前AI生产力的天花板了。

生图生视频之类的话，Claude还没有，看后面几个月吧。

环境问题能解决的话，可以考虑把Claude作为聊天搭子，但做杂事可能还真不如豆包方便。

中国阵营

现在的世界AI竞技场上，基本只剩中美两家。

跟美国竞争的中国大模型厂牌，主要有字节、阿里、智谱、月之暗面、MiniMax、DeepSeek。

字节 - 豆包 Seed

豆包最新版本是春节期间发布的Seed2.0，在对话里选“专家”模式就能用。

Seed2.0是原生多模态（通俗理解就是除了文本，其他比如视觉能力也很强），感觉没啥短板，看得出砸人砸钱是能搞出好东西的。

我印象豆包最早好像是集成在抖音里的类似对话机器人，后来能力突飞猛进，手机端和PC端做得都不错，用户体验好，量大管饱。

因为手机端默认是语音交互，对于长辈也比较友好，各种方言都能聊，实打实的高质量心理关怀和陪伴。

字节不缺钱，算力足，模型和产品整合也做得不错，整体用下来感觉很流畅。

在工作场景、生活场景、探索场景，豆包都能提供不错的输出质量，反正我感觉我们非专业人士90%以上的需求，豆包都能满足。

而且字节家的视频生态也完善，视频模型Seedance2.0这个春节档火出了圈，全民爆扣詹姆斯、大战哥斯拉，影视飓风还出了专题。

可以预见，Seedance的易用性会越来越好，颠覆影视行业的同时，有望解决具身智能难题，甚至成为世界模型，找机会再展开说。

如果监管、法律和伦理问题能解决的话，以字节的能力，估计过几个月人人就都有能自由行动的AI分身了 —— 一个无限可能的新世界。

图像方面，字节的Seedream模型一直都不错，通过豆包和即梦都可以轻松调用。

很多时候，与其折腾网络环境、用美刀充值，不如直接打开豆包解决问题。

当然你说豆包名字土，LOGO俗，没有同行洋气，这确实，但不妨碍它好用。

阿里 - 千问 Qwen

千问的旗舰版本是3.5 Plus，但更流行的是不计其数的开源衍伸版本，全球开发者都比较爱用，最新一次开源发布马斯克也来点赞。

前两天千问模型负责人林俊旸离职风波，又给千问加了一波热度。但这个事后续对于千问模型技术发展有啥影响，还要再看看。

因为豆包的强势，目前阿里对于千问的定位，越来越往商业化的方向走，也就是要做生态入口，做日活和营收。

但这跟大模型发展技术驱动的本质有一定矛盾，可能也是林出走的原因之一。

总体上，千问可以看作小一号的豆包，还是比较全能的。

千问强在开源生态，强在技术驱动。

这波人事变动的影响还不好说，还是相信阿里会处理好吧，在平台经济层面，未来大概率是豆包和千问双子闪耀。

智谱 - GLM

智谱的大模型是GLM，最新版本5.0，大参数稳健派代表，春节期间火到连夜涨价依然供不应求，想订阅的话得每天10点去抢。

GLM感觉有点像中国版Claude，主打可靠性和工程能力，在开发场景和深度任务场景比较适用，可能跟智谱的清华背景有关系。

日常对话和工作的话，可以把GLM作为plan B, 但它的易用性和体验可能没有豆包和千问好，可能算力有限吧。

开发和商业需求的话，如果在国内鼓捣Claude比较烦，可以用GLM代替，不管是本地部署还是云端调用，成本都不低，但相对靠谱。

对于个人玩家，比如驱动小龙虾之类，也可以考虑GLM，只要不觉得贵。

月之暗面 - Kimi

月之暗面之前走了弯路，跟字节那些大厂比营销和用户运营，后来醒悟了，死磕模型技术，又加上这轮龙虾热，这才柳暗花明。

春节期间发布的Kimi K2.5，多模态开源水桶型选手，跟MiniMax和智谱一起，在全球挣了一波口碑。

Token成本方面，Kimi大概介于智谱和MiniMax之间，属于中档。

在开发和商业场景，我反而觉得要么用贵点的智谱，要么用便宜点的MiniMax，Kimi可能没啥特点。

K2.5也是我的主力模型之一，主要是配合龙虾用，整体感觉中规中矩，理解图还行，生图一般，总体属于经济适用之选。

MiniMax

MiniMax大模型最新版本是M2.5，主打多模态和高性价比，能力也不差。

MiniMax也是国内比较早开始做agent产品的，所以大模型和agent适配做得比较好，结合多模态能力，不管是驱动自家agent还是搭配别家agent，在各种场景中都很不错。

在OpenRouter最新全球大模型token消耗榜上，M2.5全球第一，也是这轮龙虾热的受益者之一。

回到开发和商业场景，如果觉得和Claude和GLM贵，可以用MiniMax M2.5代替，能省不少，但可能质量下降，怎么权衡就得根据你的需求试了再说了。

他家的东西我最推荐的还是agent，是真能解决问题，具体下个章节说。

DeepSeek

DeepSeek目前最新版本还是V3.2，V4还是没出来，估计是在权衡一些高维度问题。

3.2的话，因为比较旧了，跟别家比的话能力没啥优势，但胜在token便宜，用来驱动龙虾做日常事务绰绰有余。

V4版本被普遍认为是顶级工程能力和性价比的结合，而且跟国产芯片深度适配，估计会掀起新一轮国产模型热。

多模态方面，V4好像也有突破，这个可以期待一下。

总体来说，大模型层面是中美对垒，其中能靠大模型做成平台经济、产生生态效应的，基本就是Google、字节、阿里三家。

剩下几家差不多是以模型见长的创业公司，卖token为主，短期内还不好形成自己的生态，但卖点是模型特色。

话说回来，对于我们普通用户，日常用豆包足矣，低门槛高效率。

愿意折腾的话可以按上面的介绍去试试，之前先注册个Google账户，基本各家都能登录。

Agent：大模型的手

如果说大模型LLM有脑有嘴，但没手，那agent就是大模型的手。

一双基于大模型的智能，可以代替你操作电脑，使用键盘鼠标，完成编程、数据处理、创意生产等等实际任务的手。

一两年前大家提agent的时候，翻译都还没统一，有人说是“代理”，有人说是“智能体”。

现在对agent的翻译基本统一到“智能体”上了，也就是一个有规划和执行能力的数字世界行动实体。

Agent层面，目前也是中美竞技，主要有这些玩家：

Manus

Manus是agent概念比较早的示范者，创业于武汉，去年上半年火了，然后迅速和中国切割，然后高价卖给了Meta，然后就比较平淡了。

简单说，Manus就是把模型智能和工具调用能力进行了有效整合，但受限于“线上”这个大环境，没落在每个人的电脑上，迅速让定制化能力更强的OpenClaw抢了风头。

目前Manus也在学OpenClaw，做通过通讯软件调用的个人智能助理，但总感觉不温不火，可能很难重现当初的热度了。

扎克伯格可能也后悔买早了买贵了。

Claude Code

Claude Code最早是Anthropic内部用的一个编程工具，因为切中了真需求，去年底迅速火爆全球。

简单理解，Claude Code就是在大模型的基础上，套了一层高级程序员的知识和经验，然后你只要对程序员用大白话提需求就行了，剩下的事它自动解决。

这种范式，迅速降低了普通人编程做产品和探索自动化世界的门槛，解放了无数文科生的想象力，让与AI协同工作，变成了像玩《文明》一样上瘾的事情。

Claude最近的系列操作还带崩了软件业和几个垂直行业，这样发展下去，以后大概率是「语言/脑机提出需求 → AI/具身实时感知、计算与执行 → 达成结果」的超高效世界了。

目前在国内用他家的产品还比较麻烦，MiniMax Agent可以作为平替。

OpenAI家对应Claude Code推出的竞品是Codex，就不单独说了。

OpenClaw

26年大爆款，开创了个人智能助理新范式的本地部署agent。

它最早是叫Clawbot，连续改名几次，但一直以龙虾形象示人，所以也被叫做小龙虾。

OpenClaw用比较巧妙的文档设计，给自己和用户赋予了“灵魂”，实现了高效且个性化的长期记忆和持续学习，有了“养成系”的感觉。

因为有较高的权限和真实的行动能力，能代替你鼓捣你的电脑，又能通过API 和本地部署灵活连接各种模型（也就是它智能的来源），所以它的定制化空间和可玩性都比较高。

还有个创新点，是你可以通过即时通讯软件，比如飞书，来控制它，这就进一步解放了你的时间精力。

当然这个东西目前还不成熟，bug一堆，安全性堪忧，天天更新版本，但不妨碍它的范式开创价值。

目前我给小龙虾接的是Kimi和deepseek，根据任务难易它会自动选择对应模型。后面我可能会陆续分享些小龙虾玩法，欢迎关注。

MiniMax Agent

上面说了MiniMax的大模型，同时他家的agent也不错。

如果不想折腾上面那些东西，可以直接下载安装MiniMax家的agent，或者网页点开agent，也能体验到很好的让AI干活的感觉。

基于M2.5模型的多模态能力、agent的执行能力，它已经能很好地辅助文档类、数据类、编程类、运维类和初阶创意类工作。

比如你可以试着用它做一个网站，几句话、几分钟就能出结果，token成本大概3块钱：

哪里不满意，还可以继续说大白话让它改：

https://qlckuta06oib.space.minimaxi.com

除了以上这些生产力向的agent，其他还有很多给模型套个壳的agent，主要在视觉、创意、游戏、社交等偏娱乐的方向，就不展开说了。

目前我们普通人用agent的话，主要门槛是花钱充值和网络环境，然后可能有些数据安全风险，bug也多。

不想折腾的话，就直接用豆包，真挺好。