2025小白AI入门指南：大模型种类、获取及使用全知道

在过去的近两年时间里, AI呈现出井喷式的发展态势, 熊猫愿意将这种情况称作是“第一次科技革命”。随有着大模型持续地走向成熟, 以及AI agent也在不断地发展完善, 这常常使得人们不由得就会发出感叹: 原来AI现在已经能够达到这样的程度了！

即便AI已然发展至这般“逆天”的程度, 熊猫发觉, 普通人针对其的使用场景依旧限定于对话以及生图这两类。进阶操作鲜有人会, 不会去设置工作流, 不会去配置智能体, 以至连大模型存有不同类别这件事情都并不清楚。

AI

这期内容, 会针对AI大模型展开介绍, 涵盖其获取方式, 还有运用方法, 2025小白AI入门指南, 由此起始！

AI大模型的种类

于寻得并运用大模型之前时, 首要之事为弄明白在市面上存在哪一些种类的模型, 以及它们每一个本身可以做到些什么。

核心：语言模型

最多被日常使用的是LLM, 也就是常被称作“语言模型”的, 比较知名的有GPT系列, 要说推动大众进入AI时代的在于GPT-3.5, 在国内比较出名的代表有千问和DeepSeek。

DeepSeek

这种模型, 一般是指那种专门用来处理人类语言所形成文本的模型, 其主要具备诸多相关功能, 像是存在文本对话功能, 还有写作功能, 也有翻译功能, 并且涵盖逻辑推理功能, 另外包括情感分析功能等, 这些都是和文本有关联的任务。

有分别为基座模型以及指令模型的语言模型, 基座模型如其名所示, 是所有其他模型得以存在所依赖的基础, 一般是借助海量数据来进行预训练的, 在对输入文本展开“续写”方面颇为擅长, 比如说要是输入的是“熊猫是不是猫? ”这一内容, 基座模型更倾向于顺着接收到的文本去生成后续的句子, 像“蜗牛是不是牛? ”这样的, 它对知识有着一定程度的掌握, 然而并不具备依照人类给出的指令去从事特定任务的能力。

指令模型是基于基座模型, 借助人工反馈, 像人类评估以及指令示例, 进而通过强化学习或者微调形成的。这类模型具备理解并执行人类指令的能力, 还支持对话式交互。所以, 当前常见的GPT、 DeepSeek以及千问等诸多产品大多属于指令模型, 或者是在其基础上做了指令化调整。

图源@知乎拔岁

数据：向量模型

普通用户较少使用这类模型, 这类模型主要用于需要检索的场景, 像是知识库、相似度搜索等场景。它们通常不会直接生成文字或者图片, 而是会把文字或者图片等信息编码成一串数字数组, 这串数字数组也就是向量。这个向量等同于该信息的“身份证”或者“坐标”, 它被用于表示以及比较内容的语义或者特征。

大概介绍

信息会被向量模型编码成向量, 然后在一个极大且多维的坐标范畴里展示这些信息, 词语或者内容的语义要是相近, 那么在该空间里的所在之处也会靠近, 语义相反或者毫无关联时, 则在位置上会相距很远。

算力空间

目前向量模型最为常见的应用是RAG（检索增强生成）, 一些NAS的相册也提供检索功能, 然而那些实现大多依赖传统数据库索引, 并非向量检索, 就我所了解的, 在使用向量模型进行精确检索计算的厂商里, 当前只有威联通和极空间在实践这一方案。

眼睛：视觉模型

视觉模型, 它可不是简单就行的单纯作图, 这般大的类目视觉模型, 往下细分, 还能分成两个大类别, 那就是生成, 还有理解, 各自独立。

视觉模型

不少人觉得生成类模型就是径直“依提示绘图”, 然而图像生成的进程事实上是反向的。当下主流的生成方式倚赖扩散模型 (Diffusion), 在训练时期, 将一张清晰的图片持续添加噪声, 直至变成仿若雪花屏那般的全屏幕噪点, 而在生成时期, 却是自全屏幕噪点起始, 依照用户输入的条件逐步去除噪声, 最终还原出清晰的图像。

扩散模型

视觉理解, 按其字面意思来讲, 乃是针对已有的图片展开分析以及理解, 常见的场景涵盖了图像识别, OCR, 目标检测, 图像分类等等。达成这些功能的主流方式主要存在着ViT（Vision Transformer）以及CNN。常见的做法是把图像切割成若干个小块（patch或receptive field）, 分别针对每个小块提取信息或是特征, 再把这些局部特征进行汇总、融合从而完成最终的判定或者理解。

当下世界杯直播观看，视觉模型各种各样, 有近期火起来走红的 Nano Banana Pro, 还有老牌范畴的 Midjourney、DALL·E 3, 以及运用非常广泛的开源项目 Stable Diffusion。然而, 从整体方面去看, 在国内, 于视觉模型的研发以及生态建设这两方面, 跟国外进行比较的话, 依旧存在着一定程度的差距。

全能：多模态模型

多模态, 从名称来看, 是将视觉模型的“眼睛”与语言模型的“大脑”相互结合一处, 进而拥有视觉问答、情感交互、跨模态检索这些能力, 它亦是当下大模型的发展趋向。

多模态

在多模态发展早期的时候, 一般会采用把视觉模型以及语言模型进行“强行拼接”的举措, 借助后续的训练使得“大脑”能够学会去理解从“眼睛”传来的信息。随着技术不断演进, 如今的多模态模型大多是在设计阶段便原生支持文本、音频、图片等多种类型数据的联合理解以及处理, 并非只是简单地将单模态模块堆叠起来。

在多模态领域当中, 较为有知名度的突出代表有GPT‑4o以及Gemini 1.5 Pro。多模态模型在当下属于应用范围尤为广泛的模型类别里的一种。比如说手机之中配备的语音助手 , 像小爱 、小布 、小V它们 , 不少都是借助多模态技术 , 达成了语音 、图像跟文本之间的联合理解以及交互。

补充：全能化趋势

除了上面提到的模型, 还有一些日常普通用户使用频率更低, 或者更为专业的模型, 其中主要包含视频生成模型, 音频语音模型, 以及专业模型等等。

视频生成模型, 属当前技术难度颇高的模型中的一个, 对算力有着极高需求, 它常常于扩散模型的基础之上, 引入Transformer结构, 以此来生成连贯且逻辑上自我融洽的帧序列, 之后再将这些时间帧依照顺序进行拼接, 如此便能够得到完整的视频。

Sora

这类模型最具代表性的就是Sora与国内比较出名的可灵。

音频语音模型实际上运用的数量不在少数, 较为知名的实例便是“AI歌手”孙燕姿。不过, 即便音频模型已然十分成熟, 调音以及修音依旧需要人工介入, 不然的话, 哪怕是未曾接触过AI的普通听众, 大致也都能觉察到显著的失真感。

其实专业模型就是针对垂直领域进行特殊训练生成的那种模型, 通用大模型虽说通用性特别强, 然而它有着“什么都懂一点”这样的特性, 这种特性常常就只能达到“略懂”的程度。为了能够满足专业场景高精度的需求, 才促使这类专用模型产生了。它常见的类型包含代码模型以及各类科学模型, 像生物模型、气象模型、数学模型等等。

如何获取大模型

借助上述这些情况, 我坚信你已然大致清楚了大模型的种类还有运用场景, 那么怎样去获取我们所期望的模型呢?

官方渠道

最初从官方渠道开始说起, 除掉少数存在需要付费或者有着使用限额情况的模型, 像近期受到格外关注而走红的 Nano Banana Pro、GPT5.1、可灵等, 大部分的模型在官网上能够直接进行免费使用, 然而一般仅仅是支持网页版本或者官方 APP, 对于普通的用户来讲世界杯直播平台开云app在线入口,开云真人官方下载，这样的使用方式基本上已经能够满足日常的需求了。

官网

要是你打算依托 API 去调用大模型, 好多平台实际上给出了颇具效益的免费额度。比如说阿里所推出的通义千问能够于阿里百炼控制台里领取, 抖音的“豆包”这一模型能够在火山方舟引擎控制台进行领取。一般来讲这类额度仅仅发放一回, 然而数量常常是从几百直至数千万 Token 之间有所不同。要是用于文本类任务的话, 对于普通用户而言基本就足够了。

豆包

在这儿推荐一下美团的longchat模型哦（可不是打广告那种）, 虽说它是经过稀释处理的模型, 不过longchat存在通用模型和深度思考模型这两种类型, 并且官方文档看上去好像没有进行更新, 然而实际测试发现它是支持多模态的。

美团模型

是的, 毋庸置疑, 最为关键重要的是, 美团的longchat, 当下针对个人用户而言, 在申请之后, 每日具备500万的Toekn, 没错！确切无疑是每日500万的Toekn, 就个人用户方面来讲, 如此数量已然相当庞大了, 绝对足以满足常规的文本以及视觉分析处理需求, 着重突出免费且量多这一特点。

免费量大

第三方渠道—付费向

如果你存在大量别的模型利用需求, 像更高品质的视觉剖析、图形生成之类的, 那么很大概率就得付费去使用, 你能够选用官方的付费服务, 然而大部分情形下高质量模型大量使用时费用实际上不低, 或者选择有折扣的第三方渠道。

第三方渠道

正常情况下而言, 这类处于第三方的网站所拥有的token, 会是位于官网的三到六折, 这是依据模型的热度以及质量来确定的。在计费这件事情上, 会存在按次以及按量这两种方式, 通常来讲, 对于生成类模型熊猫给出的建议是按次, 而对于文本或者向量这类模型给出的建议是依照Toekns来进行计算。

就网址获取而言, 其途径着实相当众多, 比如通过百度搜索大模型第三方 API 站点, 在 github 里直接搜寻 AI 内容, 于赞助广告之中, 借助 linux.do 论坛佬友们的分享等等, 这些皆是获取的途径, 为了避免存在广告嫌疑, 熊猫便不做推荐了, 可自行去搜索。

linux.do

第三方渠道—免费向

在此时, 又会有小伙伴提出疑问, 那便是难道不存在完全免费的途径吗? 答案是肯定的, 确实存在, 然而免费的情况通常也会引发一些问题, 比如说站点有可能时不时就会停止运营了却无踪影、不支持应用程序编程接口进行并发操作、欠缺热门的付费模型等等。

余额

有这么一类站点, 其获取关键词是公益站, 要尽可能用谷歌展开搜索, 当然, 相同的github以及linux.do里面也会存在诸多推荐, 然而基本上是不存在热门付费模型或者高质量生成类模型的, 就像近期特别火的Nano Banana Pro这种。

模型列表

通常来讲, 公益站会对用户的API并发予以限制, 或者存在二次分发的限制情况, 多数公益站都不进行开放注册, 仅仅会在特定时间段开启注册通道，这类似于PT站的操作模式, 在额度获取方面, 大概率也是借助签到、注册、邀请等方式来取得额度。

签到

大部分情形下, 进行注册, 通常就会拥有额度, 额度范围在20至100之间, 这里所指的是美元, 而后, 每天进行签到, 大概也会有5至10左右, 基本上而言, 也完全是足够使用的了。

自给自足—逆向

最后一种是逆向工程, 熊猫在此不推荐这种方式, 关于怎样使用逆向, 这里无法做过多介绍, 可自行在github搜索相关项目。

逆向后, 便不再受额度、注册之类的限制, 然而常常会伴随着不稳定状况以及模型使用方面的限制, 比如说无法开展图像生成、语音识别等, 这就与逆向工程的项目关联起来了。

如何使用大模型

最后讲讲大模型的实际运用情况。就像之前所提及的那样, 普通用户通常最常运用的功能主要是对话、搜索以及生图这几种。要是想要达成更为精确一些的图像生成效果或者更为深入一些的对话效果, 那就需要引入“智能体”这一概念——从本质上来说, 其意思就是针对模型展开预先设定以及流程化的配置操作。

智能体

对于文本类项目而言, 在网上实际上已然存在极为众多的提示词了, 或者你能够直接让AI帮你去生成与相关需求对应的提示词, 在此处推荐熊猫先前介绍过的提示词优化器, 它支持直接运用以及进行自部署, 即: Prompt Optimizer。

提示词

除此之外, 大部分的应用的官网或者模型的官网, 都内置一些智能体, 熟练地运用智能体, 合理地运用智能体, 很多时候, 能提高不少的工作效率！

预设智能体

至若图形生成方面, 存在着相当多的项目以及网站, 它们会去收集一些预设词, 在此处熊猫主推https://opennana.com/ , 这个网站收纳了总共700多种生图案例, 并且它支持中英文双语提示词。

提示词库

写在最后

而今, AI的发展趋向极为迅猛, 身为普通大众的我们无法作出任何改变, 就在前两天, 熊猫翻看招聘软件时, 竟然察觉到一些公司已然把熟练运用AI当作招聘条件了。

技术向前发展, 这种发展不会达成取代人的结果, 然而, 那些不懂得并且不会运用新技术的人, 必定会被其他懂得新技术的人所取代。

关于本次分享, 以上就是全部的内容了, 要是你发觉它还算得上有趣, 又或者对你是有所助益的, 那么不妨去进行点赞以及收藏, 最后呢, 也期望可以获取到你的关注, 咱们下次再见！

尾图

作者声明本文无利益相关，欢迎值友理性交流，和谐讨论～

#在头条安利我的兴趣#

标签： AI 大模型 入门指南 使用方法 获取方式