领域场景	优先级	推荐模型（公有云）	推荐模型（开源/私有化）
通用助手/内容创作	能力 > 速度 > 成本	GPT-4, Claude 3, 文心一言/通义千问	Qwen-72B, Llama 3-70B
企业知识库/客服	安全 & 成本 > 准确性 > 速度	GPT-3.5, Claude 3 Haiku	Qwen-14B/32B, ChatGLM3-6B
代码开发	代码准确性 > 专业性	GitHub Copilot, GPT-4, Claude 3	DeepSeek-Coder, Code Llama
专业领域（金融/法律）	专业性 & 安全 > 一切	(慎用) 或 GPT-4 + RAG	领域微调后的 Qwen/Llama
营销创意	创意 & 多模态 > 速度	GPT-4, Midjourney, DALL-E 3	Stable Diffusion (文生图)
科研教育	推理 & 长文本 > 广度	Claude 3, GPT-4	科学领域微调模型

1. 定义核心需求与约束条件

任务类型：是文本生成、对话、代码编写、信息抽取、复杂推理还是多模态理解？

性能要求：需要“最好”的效果，还是“足够好”即可？对响应速度（延迟）和吞吐量有何要求？

成本预算：是按调用次数付费（API）还是一次性投入（私有化部署）？预算是多少？

数据敏感性：处理的数据是否涉及商业秘密、个人隐私？是否需要私有化部署？

技术能力：团队是否有能力进行模型的微调、部署和运维？

2. 模型能力评估维度

基础能力：语言流畅度、知识广度、逻辑推理、多轮对话等。

专业领域能力：在特定领域（如法律、医疗、金融）的知识和术语理解。

上下文长度：模型一次性能处理多长的文本（关键对于长文档总结、代码库分析等场景）。

工具调用与集成：是否能可靠地调用外部API、数据库或函数？（即Agent能力）

多模态能力：是否需要理解图片、音频、视频？

3. 部署方式选择

公有云API（如 OpenAI, Anthropic, 国内各大厂）

优点：简单快捷，无需运维，始终使用最新模型。

缺点：数据需出境或经第三方，存在合规风险；持续产生费用；定制化程度低。

私有化部署（如 Llama, ChatGLM, Qwen, Baichuan 等开源模型）

优点：数据完全私有，安全性最高；一次部署，长期使用成本可控；可深度微调。

缺点：需要专业的GPU硬件和运维团队；模型版本更新需要自己操作。

场景1：通用智能助手与内容创作

核心需求：强大的语言生成能力、丰富的知识、良好的逻辑性、创意性。

优先级：模型通用能力 > 响应速度 > 成本

推荐选择：

• 首选（追求极致效果）：GPT-4系列（如 GPT-4 Turbo）。在绝大多数通用任务上依然是标杆，特别是复杂推理和创意写作。
• 强竞争力替代：Claude 3系列（尤其是 Claude 3 Opus/Sonnet）。在长上下文、文档处理和拒绝不当请求方面表现优异。
• 性价比与国内选择：DeepSeek-V2（API成本极低，性能强劲）、百度文心一言、阿里通义千问、智谱GLM-4。这些模型在中文场景和成本控制上优势明显。
• 开源自研：Qwen1.5-72B / Llama 3-70B。如果数据敏感且技术实力强，可以私有化部署这些顶级开源模型。

场景2：企业知识库与客服机器人

核心需求：准确的信息检索（RAG）、可靠的问答、对私有数据的理解、成本可控。

优先级：准确性 & 成本 > 响应速度 > 创意能力

推荐选择：

• 公有云API：GPT-3.5-Turbo 仍然是性价比极高的选择。对于要求更高的场景，可使用 Claude 3 Haiku（速度快，成本低）或 GLM-4。
• 开源私有化部署（强烈推荐）：这是该场景的主流选择，保障数据安全。
  中等参数，性能均衡：Qwen1.5-14B / 32B, ChatGLM3-6B, Baichuan2-13B。在单张A100/V100上即可流畅运行，效果足够好。
  小参数，极致成本：Qwen1.5-7B, Llama 3-8B。适合对效果要求不高，但需要快速响应和海量并发的场景。

场景3：代码开发与辅助

核心需求：强大的代码生成、补全、解释、调试能力，支持多种编程语言。

优先级：代码准确性 > 对专业框架/库的支持 > 上下文长度

推荐选择：

• 专业标杆：GitHub Copilot（底层为OpenAI模型），深度集成开发环境，体验无缝。
• 通用模型中的佼佼者：
  GPT-4: 在复杂算法和系统设计上表现最佳。
  Claude 3 Sonnet：代码解释和文档生成能力很强。

开源专业化模型：

• DeepSeek-Coder系列：在代码能力上专门优化，性能顶尖，支持长上下文，是其王牌领域。
• Code Llama系列：Meta出品，专为代码设计，是强大的开源替代品。
• Qwen-Coder：通义千问的代码模型，表现同样出色。

场景4：金融、法律、医疗等专业领域

核心需求：领域知识的深度和准确性、合规性与安全性、严谨的逻辑推理。

优先级：领域专业性 & 数据安全 > 一切

推荐选择：

• 基础模型 + 领域微调（最佳路径）：
  选择一个强大的开源基础模型（如 Qwen1.5-72B, Llama 3-70B）。
  使用公司内部的高质量领域数据对其进行全参数微调或LoRA等高效微调，得到一个“领域专家模型”。
• 直接使用已有领域模型：
  一些团队会发布在特定领域微调过的模型，例如在金融数据上微调过的Llama模型（如 FinLlama）。但需谨慎评估其数据来源和效果。
• 通用API + 知识增强（RAG）：
  使用GPT-4/Claude 3等通用模型，但通过RAG技术，将内部的法规、案例、报告等知识库作为上下文输入，确保回答的准确性。这是成本和安全性的一个平衡点。

场景5：营销与创意生成

核心需求：创意、多模态（文生图、文生视频）、对营销话术的理解。

优先级：创意性 & 多模态能力 > 响应速度

推荐选择：

• 文本创意：GPT-4, Claude 3 在生成广告语、营销文案、剧本等方面非常出色。
• 文生图：
  Midjourney: 艺术质量和创意天花板。
  DALL-E 3: 与ChatGPT集成，提示词理解能力超强。
  Stable Diffusion（开源）：可私有化部署，风格和内容完全可控，适合需要品牌一致性的企业。
• 文生视频：
  Sora（未完全开放）：目前效果最惊艳。
  Runway ML, Pika: 当前主流的AI视频生成工具。

场景6：科研与教育

核心需求：复杂的逻辑推理、数学能力、科学知识准确性、处理长论文/教材。

优先级：推理能力 & 长上下文 > 知识广度

推荐选择：

• 复杂推理：GPT-4 目前在数学、物理等复杂推理任务上依然领先。
• 长文档处理：Claude 3（200K上下文）是处理长论文、书籍摘要和问答的理想选择。
• 开源选择：在数学和科学数据上微调过的模型，如 WizardMath, MetaMath 等。

最终落地建议

从小处着手，快速验证（PoC）：选定2-3个候选模型，用一批有代表性的真实业务数据（非敏感）进行测试，量化比较效果。

考虑混合策略：不必只用一个模型。例如，用低成本模型处理简单问答，用高成本模型处理复杂推理。

关注“模型即服务”（MaaS）：国内云厂商（阿里、百度、讯飞等）都提供了多种模型的API，方便快速切换和对比，是项目初期的好选择。

长远看，开源和私有化是趋势：随着开源模型能力的不断提升和硬件成本的下降，对于有数据安全和长期成本考虑的企业，投资构建基于开源模型的私有化能力，是更具自主性和性价比的选择。