【官方常见问题精选】欢迎在下方补充你的经验或追问。

没有“最强”的模型，只有更适合你任务的模型。下面是各系列的大致特点（印象性总结，版本更新很快，请以实测为准）：

• Qwen（通义千问）：中文和多语言能力通常不错，尺寸跨度大（从很小到很大），代码和工具调用方面也有不少专门版本，是中文用户常用的首选之一。
• Llama（Meta）：生态最广，工具、微调教程和社区资源多，英文能力强。注意它的许可证有使用条款，商用前请阅读。
• DeepSeek：完整版 V3/R1 是体量很大的 MoE 模型，个人电脑一般跑不动。大家在本地常用的是“蒸馏版”小模型（基于 Qwen 或 Llama 蒸馏），擅长推理类任务，但会输出较长的思考过程。
• Mistral：欧洲团队，部分模型采用宽松许可证，英文和欧洲语言表现不错，小尺寸模型效率较高。
• Gemma（Google）：体积小、效率高，适合显存有限的设备，也有多语言版本，同样要看许可条款。

选择建议：

• 中文问答、写作：先试 Qwen 系列。
• 英文为主或需要大量现成教程：Llama、Mistral。
• 需要推理、数学：试试带“思考”能力的模型，但要接受更慢的响应。
• 显存很小：Gemma 或 3B～4B 左右的小模型。

最有效的办法是用同样的 10 个自己的真实问题，在 2～3 个候选模型上对比。你们的使用体验是怎样的？欢迎分享。