2025 年的 AI 确实越来越好用，甚至可选的大模型也越来越多，不管是 web chat 还是 ide coding，现在都提供了大量丰富的可选模型，但是这同样也带来了「选择困难症」，特别是对于用户而言，面对有限的「免费次数」或者「排队时间」，选错模型等于浪费生命，所以本篇意在简单介绍下这些模型和变体的区别，帮助你简单了解它们的适用情况。
之所以会想写一篇这样的水文 ，也是刚好看到这下面这张图，目前在 AI 近亲变体领域，Open AI 可以说是越来越离谱，当你以为下一个版本是 GPT-5 时，Open AI 开启了全新的变体时代：
OpenAI
所以我们最聊的就是 OpenAI，首先有一点我们肯定知道，那就是版本越新肯定结果越好 ，但是回到 OpenAI 上，那么多近亲模型又该怎么区分？其实从目前 OpenAI 的主流模型上，我们可以先简单区分为两种： GPT 和 o ，是的，准确来说， o 模型不叫 GPT o，它叫 OpenAI o 模型：
虽然上面有一堆模型和变体，但是从 GPT 和 o 的角度去区分就简单很多，类似 DeepSeek 有 V 模型和 R 模型，OpenAI 有 GPT 模型和 o 模型，而 o 模型擅长推理能力，这样是不是就简单好理解了？
然后就是 mini，简单理解 mini 就是小模型的意思，可以做到更快，开销更少，但是不适合复杂任务。
那么这么一捋是不是就清晰很多了，虽然 OpenAI 的模型很多，但是我们可以根据需求进行类目选择，而按照当前文档里最新选择：
- GPT 4.1 ：当前 OpenAI 的最强模型，在「代码」、「指令遵循」和「长上下文条件」下表现都不错
- o3：目前 OpenAI 最强的「推理模型」，支持 deep research，适合需要「深度推理」的场景，在「复杂代码理解」和「数学领域」有更好的表现，但是开销更大
- o4-mini ：比 o3 较弱，精准稍低，但是预算更友好，速度更快
这么看 OpenAI 的模型版本是不是也没那么离谱？那么接下来我们开始讲离谱的。
首先就是 GPT-4o ，这里的 o 表示 omni，也就是他是全能版的 GPT-4 版本 ，因为 GPT-4o 支持处理输出文本、音频和图像等各种格式，比如前段时间 GPT-4o 不错的出图能力让它一度红遍 x。
事实上也是 GPT-4o 的命名让 OpenAI 的大模型家族变得"混乱"，毕竟萌新一看：o3、o4 mini、GPT-4o、GPT-4o mini 谁不迷糊。
那么问题来了，GPT 4.1 也不是 omni ，也就是它就是个"普通"的模型 ，所以如果你需要图像和音频等处理，你需要继续用 GPT-4o ，也就是，虽然 GPT-4.1 出来了，但是 GPT-4o 依然稳如老狗，并且 GPT 4.1 目前只在 API 接口提供，在 ChatGPT 还暂不可用：
不过， GPT-4.1 在代码领域的表现还是相当出色，比起 4o 有了不少提升，而且比凉了的 GPT-4.5 还好：
没错，本来还有个 GPT-4.5 的，也许有人已经用过，但是现在它凉了，被 4.1 替代，所以在 OpenAI 的版本里，4.1 > 4.5 。
那么简单总结一下：
| 模型 | 场景 |
|---|---|
| GPT-4.1 | 目前 OpenAI 最强模型，它也可以理解图片，适合代码开发，但是它不是全能模型，并且暂时只在 API 提供 |
| GPT-4o | 目前 OpenAI 最强的全能模型，除了代码开发和文本，还支持音频、图片等领域，图片输出目前还挺不错 |
| o3 | 目前 OpenAI 最强推理模型，支持 deep research，适合复杂代码理解和数学领域，实时性较差，适合调研报告场景 |
| o4-mini | 速度更快的推理模型，适合中度复杂场景 |
所以，在 OpenAI 上 mini 代表着小，nano 代表着更小，而如果有 Turbo 则是更强的意思；另外在 o 模型里，比如 o3-mini ，还有 high、med、low 的区分：
Gemini
谷歌的 AI 领域产品早期混乱程度比 OpenAI 更甚，比如一路走来 Tensorflow、Vertex AI、Bard 、Gemini、Google AI Studio、Firebase Studio ···· ，虽然它们不属于一个领域，但是作为 「AI 标签」出现在大家视野中时，相信不少人还是会觉得困惑。
当然，现在我们只要关注 Gemini ，目前在 Gemini 的变体不像 OpenAI 那么夸张，按照目前最新版本，简单区分可以分为 Pro 和 Flash，简单说就是 Pro 是最智能的完整体，而 Flash 则是更快更高效的场景：
但是 Gemini 又和 OpenAI 不一样，比如从 Gemini 2 开始，你可以认为它们都具备推理能力，只是推理能力的深度和复杂性不同，比如：
- Gemini 2.0 Flash：推理能力基础，适合简单任务，更注重速度而非深度推理，适合实时交互场景
- Gemini 2.5 Flash：推理能力显著增强，能处理更复杂的查询和更大的上下文，能够适配复杂性任务并调整推理策略
- Gemini 2.5 Pro：具备完整的推理能力，能够实现逐步推理，所以在处理多步骤问题和复杂分析时表现十分不错
其实你在 Gemini 官网使用 Gemini 的时候就可以直观看到它们的区别：
不过这里有点特殊的是，Gemini 的 Deep Research ，它是一个完全独立的选项 ，选择 Deep Research 之后，首先 Gemini 会让你确定方案，等待你确定后，Gemini 会开启一个深度的研究：
而 Gemini 的 Deep Research ，也是我目前见到资料最丰富，探索深度最深的 AI，可以看到在深度搜索时，Gemini 的 Researching 网站数量十分丰富，并且探索步骤也十分详尽，最终生成的答案也是我目前能看到最全面的结果，当然也是耗时最久，整个产品更偏向调研报告的输出：
当然，这还是普通用户的 Deep Research ，如果是 Gemini Advance ，Deep Research 会是满血 2.5 Pro 版本，效果会更好，可惜，目前免费的情况下， Gemini 一个月只有 10 份报告的额度，事实上 Gemini 官方的 Free 数量都不高，所以每次用最好先理清楚你想要的问题：
其他
Anthropic 家的 Claude 相信程序员都不会陌生，基本上它是程序员在 Copilot 、Trae、Cursor 等场景下的首选，目前主流就 3.5 和 3.7 ，要体验好的基本都是选 3.7 ，并且 3.7 也支持 Thinking ，而对于 Claude 我是不建议直连，基本容易黑，免费场景我更推荐使用 Github 的 Copilot ，目前我是「开源途径」下订阅的免费 Copilot Pro ，不管是在 IDEA 插件还是 Github 网页的 Chat ，基本上 Claude 的每日资源都没遇到过限制：
对比 Cursor 的 Free 和 Trae 的排队，虽然 Copilot 在产品级别体验不如，但是好在量大管够，而且 Copilot 也支持 Copilot Edits 场景了：
另外一个口粮款就是 Grok ，Grok 整体也没什么变体，基本上就是 Gork3，使用 Grok3 最大的好处就是额度够多，在结果还不差的情况下，每日可用额度非常可观，特别是 DeepSearch 的每日额度很充沛，虽然不及 Gemini 的报告，但是好在口粮充足：
另外最近随着 IntelliJ IDEA 2025.1 的发布（Android Studio 对应 Narwhal | 2025.1.1 Canary 7），JB 家也提供了免费 AI 可以白嫖 ，并且自带 Junie Agent ： AI Free 套餐提供无限制的代码完成和对本地 AI 模型的访问，以及基于积分的使用基于云的 AI 协助和编码代理 Junie，可以说也算一个口粮款 ：
不过有个特殊的的地方，那就是 JetBrains 的 AI 在国内正版支持的模型是 Qwen ，并且 agent 也不支持国内使用：
如果是这个角度，还不如直接用阿里的「通义灵码」插件？
最后
最后，下面是截止 2025 年 4 月 20 日在网上可以看到的不同纬度和条件下的各大 AI 模型对比，大家可以酌情参考：
