无问芯穹—数位人算力服务中心直接回答
不要为整个企业只选一个模型
一个数字员工可以把长材料理解、代码、中文交互、多模态处理和批量任务分配给不同模型，并为关键步骤设置备用路线。这样比围绕单一模型重建所有工作更稳健。
五个判断维度
模型选型先问什么
- 01
任务：是长材料、推理、代码、中文交互还是多模态？
- 02
数据：资料允许经过什么地域和服务环境？
- 03
质量：错误是否容易发现，是否必须返回证据？
- 04
体验：用户能接受多长响应时间，是否需要流式交互？
- 05
预算：单次任务成本和月度总量的上限是什么？
当前服务范围
用任务测试代替静态排行榜
模型家族优先测试的企业任务使用时继续验证
Claude长材料、谨慎写作、复杂智能体步骤地域、响应速度和预算
GPT通用多模态、工具调用、复杂协作任务稳定性和服务路线
GLM中文知识、企业材料与国内场景具体版本与专业任务质量
MiniMax中文交互、长上下文和内容任务长任务一致性与成本
DeepSeek推理、代码和成本敏感的批量任务输出稳定性和并发需求
此表是测试优先级，不是永久能力排名。模型版本、价格和服务条件变化后必须重新测试。
路由策略
主模型、专长模型和备用模型
主模型覆盖大多数日常任务
便于控制默认质量、成本和用户体验。
专长模型处理特定高价值步骤
例如复杂报告、代码、视觉理解或批量推理。
备用模型服务异常时继续工作
在质量可接受的前提下保证关键任务连续性。
测试记录
每次选型至少记录六项
模型与版本、测试日期、输入材料、提示与工具、评分标准、质量与成本结果。没有这些信息的“模型更强”结论，无法作为企业决策依据。
查看证据与更新规则模型路由是否会增加复杂度？
会增加配置和监测工作，因此不应为了“模型多”而多。只有当任务质量、数据地域、成本或可用性存在明确差异时才增加路线，并始终保留统一的任务日志和预算控制。