近两年，AI行业迎来了井喷式爆发，熊猫更愿意将这场变革称为“普通人可触及的第一次AI科技革命”。随着大模型与AI agent技术的持续迭代成熟，相信很多人都有过这样的惊叹：原来AI已经强大到这种地步，远超我们的预期！

即便AI已经发展得如此“逆天”，熊猫在和很多朋友交流后发现，不管是刚接触AI的小白，还是部分程序员，对大模型的使用场景仍然局限在基础对话、简单生图这两类。进阶操作几乎无人涉足——不会设置自动化工作流，不会配置专属智能体，甚至连“大模型分不同类别、适配不同场景”这件事，都鲜有人知晓。

本期内容专为小白和入门级程序员打造，全程干货无冗余，从AI大模型的分类、获取渠道，到实操使用技巧，一步步带大家入门，2025小白AI大模型入门指南，收藏起来慢慢学，现在正式开始！

AI大模型的种类（必记，新手避坑关键）

在获取、使用大模型之前，我们首先要搞清楚：市面上的大模型分为哪些类型？每种类型的核心作用是什么？适合哪些场景？只有选对模型，才能高效发挥AI的价值，避免做无用功。

核心主力：语言模型（LLM）

对小白和程序员来说，日常使用频率最高的就是LLM（大语言模型），简称“语言模型”。提到它，就不得不说GPT系列——正是GPT-3.5的普及，推动了AI走进大众视野，让普通人也能轻松接触到前沿AI技术。在国内，主流的语言模型代表有通义千问、DeepSeek，还有字节跳动自研的豆包（适配中文场景，新手友好）。

这类模型的核心定位是“处理人类语言文本”，覆盖的场景非常广，比如日常对话、文案写作、多语言翻译、逻辑推理、情感分析，还有程序员常用的代码生成、bug排查、需求拆解等，都能轻松胜任。

这里补充一个新手必懂的知识点：语言模型又分为基座模型和指令模型，很多小白都会混淆两者的区别，熊猫用通俗的话讲清楚，一看就懂：

\1. 基座模型：相当于所有语言模型的“地基”，通过海量文本数据预训练而成，核心能力是“续写文本”。举个例子，如果你输入“熊猫是不是猫？”，基座模型不会直接回答你的问题，反而会沿着这个句式续写，比如“蜗牛是不是牛？”“鲸鱼是不是鱼？”。它虽然掌握了海量知识，但不会理解人类的指令，无法完成针对性任务。

\2. 指令模型：在基座模型的基础上，通过人工反馈强化学习（RLHF）、指令微调优化而成，核心优势是“能听懂、能执行人类指令”，支持对话式交互。我们现在常用的GPT系列、通义千问、DeepSeek、豆包等，都属于指令模型（或基于指令模型优化而来），也是小白和程序员最值得重点学习使用的类型。

数据管家：向量模型（新手可先了解，进阶必备）

向量模型对小白来说，日常使用频率不高，但对程序员、需要做知识管理的人来说，是进阶必备的模型类型，主要用于“检索相关信息”的场景，比如知识库搭建、文本相似度搜索、内容去重等。

和语言模型不同，向量模型不会直接生成文字、图片，它的核心作用是“编码”——把文字、图片、音频等各类信息，转换成一串数字数组（也就是“向量”）。这串向量就相当于信息的“身份证”“坐标”，能精准表示内容的语义和特征，方便快速检索、比对。

简单理解：向量模型会把所有信息“放进”一个巨大的多维坐标空间里，语义越相近的内容，在空间中的位置就越近；语义相反、无关的内容，位置就会相距很远。比如“程序员”和“代码”的向量距离很近，和“奶茶”的向量距离就很远。

向量模型目前最主流、最实用的应用是RAG（检索增强生成）——简单说，就是让大模型“先检索、再回答”，避免生成错误信息（ hallucination），这对程序员搭建AI知识库、做文档检索非常有用。另外，有些NAS相册的检索功能，看似和向量模型有关，实则大多依赖传统数据库索引，真正用向量模型做精确检索的，目前只有威联通、极空间等少数厂商在实践。

视觉能手：视觉模型（不止生图，新手易忽略）

很多小白对视觉模型的认知，只停留在“生图”上，但其实视觉模型是一个大类目，核心分为“生成类”和“理解类”两大方向，覆盖的场景远超我们的想象，不管是小白做图文创作，还是程序员做视觉相关开发，都能用到。

先说说生成类视觉模型：很多人以为它是“直接按提示画图”，其实背后的逻辑是“逆向去噪”。当前主流的生成方法是扩散模型（Diffusion），训练阶段会把一张清晰图片不断加噪，直到变成满屏雪花状的噪点；生成阶段则从噪点开始，按照用户输入的提示词（Prompt）逐步去噪，最终还原出清晰、贴合需求的图像。

再说说理解类视觉模型：顾名思义，核心是“分析、理解已有图片/视频”，常见场景有图像识别、OCR文字提取、目标检测（比如识别图片中的人物、物体）、图像分类等。实现这些功能的主流方法，主要有ViT（Vision Transformer）和CNN，核心逻辑是把图像切分成若干小块，分别提取每个小块的特征，再汇总融合，完成最终的判定和理解。

目前市面上的视觉模型非常多，既有近期走红的Nano Banana Pro，也有老牌的Midjourney、DALL·E 3，还有程序员常用的开源项目Stable Diffusion（可本地部署，灵活度高）。不过客观来说，国内在视觉模型的研发和生态建设上，和国外相比仍有一定差距，新手可先从开源模型、免费工具入手练习。

全能王者：多模态模型（AI未来趋势，必重点关注）

多模态模型，通俗来说，就是把视觉模型的“眼睛”（看图像/视频）和语言模型的“大脑”（处理文本/对话）结合在一起，既能理解文本，也能识别图像、音频，具备视觉问答、跨模态检索、情感交互等全能能力，也是目前大模型的核心发展方向，小白和程序员都要重点关注。

多模态模型的发展，分为两个阶段：早期主要是“强行拼接”——把成熟的视觉模型和语言模型简单组合，再通过后续训练，让“大脑”学会理解“眼睛”传来的信息；而现在的多模态模型，大多在设计阶段就原生支持文本、音频、图片、视频等多类数据的联合理解与处理，不是简单的模块堆叠，交互更流畅、能力更全面。

目前多模态领域的主流代表，有GPT‑4o、Gemini 1.5 Pro，国内也有不少厂商在跟进。其实多模态模型已经融入我们的日常生活，比如手机里的小爱同学、小布助手、小V助手等，很多都基于多模态技术，实现了语音、图像、文本的联合交互（比如拍一张图片，问助手“这是什么”，就能得到精准回答）。

补充：大模型全能化趋势（新手拓展，程序员重点）

除了上面4类核心模型，还有一些更细分、更专业的模型，小白可先了解，程序员可根据自身方向深入研究，主要分为3类：视频生成模型、音频语音模型、专业垂直模型。

\1. 视频生成模型：目前技术难度最高的大模型类型之一，对算力要求极高，核心逻辑是在扩散模型的基础上，引入Transformer结构，生成连续、逻辑自洽的视频帧，再将这些帧拼接，得到完整视频。最具代表性的是OpenAI的Sora，国内则有可灵等模型，目前仍处于快速迭代阶段，新手暂不建议深入钻研。

\2. 音频语音模型：其实日常使用频率不低，最知名的案例就是“AI歌手”孙燕姿（基于音频模型训练生成）。不过即便音频模型已经非常成熟，要达到“以假乱真”的效果，仍需要人工调音、修音——如果完全依赖AI，哪怕是不懂AI的普通人，也能轻易察觉到失真感，这也是目前音频模型的核心痛点。

\3. 专业垂直模型：针对特定垂直领域训练的模型，解决通用大模型“什么都懂一点，但什么都不精”的问题。常见类型有：代码模型（比如CodeLlama、StarCoder，专门用于代码生成、调试）、科学模型（生物、气象、数学等领域，用于专业计算、分析），还有医疗、法律等领域的专用模型，非常适合程序员深耕细分方向。

如何获取大模型？（4种渠道，新手优先免费）

了解完大模型的种类，接下来就是最实用的部分：我们该如何获取这些模型，满足日常使用、学习或开发需求？熊猫整理了4种核心渠道，从免费到付费、从简单到复杂，小白和程序员可按需选择，新手优先看前3种。

渠道1：官方渠道（最安全、最稳定，新手首选）

官方渠道是最推荐小白和程序员使用的方式，安全性高、稳定性强，不用担心跑路、信息泄露等问题。除了少数热门模型（比如Nano Banana Pro、GPT5.1、可灵等）需要付费，或有使用限额，大多数主流模型的官网，都能直接免费使用，主要支持网页版、官方APP两种方式，完全能满足小白的日常需求（对话、生图、简单检索）。

重点提醒（程序员必看）：如果需要通过API调用大模型，用于开发、自动化脚本等场景，很多平台都会提供可观的免费额度，不用花钱就能练手、开发小项目。比如：

- 阿里通义千问：在阿里百炼控制台领取免费Token，额度充足；

- 字节豆包：在火山方舟引擎控制台领取免费额度，适配中文场景，调用便捷；

- 其他主流模型：大多会在官方开发者平台，提供一次性免费额度，从几百到数千万Token不等，用于文本类任务（代码生成、对话），对普通程序员和小白来说，基本足够使用。

这里给大家推荐一个宝藏模型（非广，纯实测好用）：美团的LongChat模型。虽然它是稀释后的模型，但分为通用模型和深度思考模型两种，适配不同场景；而且官方文档看似没有更新，但实测支持多模态功能，日常使用完全够用。

最关键的是：LongChat对个人用户，申请后每天有500万Token的免费额度——没错，是每天500万Token，这个量对个人用户、甚至小型开发团队来说，都非常充足，完全能覆盖常规的文本处理、视觉分析等需求，主打一个“免费量大、稳定好用”，小白和程序员都可以去试试。

渠道2：第三方渠道——付费向（高频、高质量需求适用）

如果你的需求比较高，比如需要高频使用高质量视觉模型、生成高清图片/视频，或者需要调用热门付费模型的API，单纯靠官方免费额度不够用，这时候就需要考虑付费渠道。有两种选择，可按需挑选：

\1. 官方付费服务：直接在模型官网开通付费套餐，优势是稳定性最高、服务有保障，缺点是价格相对较高，长期高频使用成本不低；

\2. 第三方折扣渠道：市面上有很多第三方平台，会代理各类大模型的API，价格通常是官网的3-6折，具体折扣根据模型的热度、质量而定。

这里给大家一个付费小技巧（新手、程序员都能用）：计费方式优先选“按次”或“按量”——生成类模型（生图、生视频）建议按次计费，避免浪费；文本类、向量类模型（对话、检索、代码生成）建议按Token计费，精准控制成本。

关于第三方付费渠道的获取：途径非常多，百度搜索“大模型第三方API站点”、GitHub上搜索AI相关项目、Linux.do论坛的网友分享，甚至一些技术博主的赞助广告中，都能找到相关渠道。为了避免广告嫌疑，熊猫就不具体推荐了，大家可自行搜索，优先选择口碑好、运营时间久的平台。

渠道3：第三方渠道——免费向（新手试水、低成本适用）

很多小白会问：有没有完全免费的第三方渠道？答案是有的，但免费必然伴随一些缺点，大家要做好心理准备，比如站点可能随时跑路、不支持API并发、没有热门付费模型（比如Nano Banana Pro）等。

这类免费渠道的核心关键词是“公益站”，获取方式建议优先用谷歌搜索（信息更全），另外GitHub、Linux.do论坛上，也有很多网友分享公益站链接。需要注意的是，公益站大多没有热门付费模型，也没有高质量生成类模型，主要以免费模型的基础功能为主，适合小白试水、低成本学习，不适合程序员用于正式开发。

公益站的使用规则，和PT站比较像：大多不开放注册，只在特定时间开放；额度需要通过签到、注册、邀请好友等方式获取。一般来说，注册成功后会有20-100美元的初始额度，每天签到还能领取5-10美元额度，对小白来说，完全能满足日常学习、基础使用的需求，不用花一分钱就能练手大模型。

渠道4：自给自足——逆向工程（不推荐，谨慎尝试）

最后一种渠道，是通过逆向工程获取大模型的使用权限，熊猫这里明确不推荐小白和普通程序员尝试，原因有两个：一是逆向工程可能涉及版权问题、违反平台规则，存在法律风险；二是稳定性极差，逆向后的模型，往往会限制功能（比如不能生图、不能语音识别），还可能出现频繁崩溃、无法使用的情况。

如果确实有相关需求，可自行在GitHub上搜索相关项目，这里不做过多介绍，再次提醒：谨慎尝试，遵守法律法规和平台规则，避免不必要的麻烦。

如何使用大模型？（新手实操技巧，程序员高效用法）

获取到大模型后，很多小白和程序员都会陷入一个误区：只会用基础功能，不会发挥AI的最大价值。正如前面提到的，普通用户常用对话、生图，而掌握进阶用法（智能体配置、工作流设置），才能真正提高效率，不管是学习还是工作，都能事半功倍。

文本类场景（小白+程序员通用）

文本类场景是大模型最核心的应用，不管是小白的文案写作、学习答疑，还是程序员的代码生成、bug排查，都能用到。这里分享两个实用技巧，新手一看就会：

\1. 提示词（Prompt）优化：好的提示词，能让大模型的回答更精准、更贴合需求。小白不用自己琢磨，可以直接在网上搜索相关场景的提示词模板，也可以让AI帮你生成提示词——这里推荐熊猫之前分享过的Prompt Optimizer（提示词优化器），支持直接在线使用，也支持程序员本地自部署，能快速优化你的提示词，提升AI回答质量。

\2. 善用智能体（Agent）：现在很多大模型的官网、第三方应用，都内置了现成的智能体，比如“代码助手”“文案助手”“学习助手”等。小白可以直接选用内置智能体，不用自己配置；程序员则可以根据自身需求，配置专属智能体（比如“自动化bug排查助手”“需求拆解助手”），熟练运用后，能大幅提高工作效率，减少重复劳动。

图形生成场景（小白重点，程序员可拓展）

图形生成是小白最感兴趣的场景之一，但很多人生成的图片，总是不贴合需求、画质粗糙，这里给大家推荐一个宝藏网站，新手必收藏：https://opennana.com/。

这个网站收录了700多种生图案例，涵盖风景、人物、插画、科技感等各类风格，而且支持中英文双语提示词，小白可以直接复制案例中的提示词，修改少量内容，就能生成高质量图片，不用自己从零编写提示词，省时又省力。

补充一点（程序员拓展）：如果需要批量生图、定制化生图，可以使用Stable Diffusion开源项目，本地部署后，能灵活调整参数、配置提示词模板，满足更复杂的图形生成需求，而且完全免费，适合程序员深入研究、二次开发。

写在最后（必看提醒）

如今，AI的发展速度越来越快，大模型已经从“前沿技术”，变成了小白学习、程序员工作的“必备工具”。前两天熊猫翻招聘软件时发现，很多公司（尤其是互联网、科技类公司），已经开始将“熟练使用大模型”作为招聘要求，不管是应届生还是职场人，掌握AI技能，都能提升自己的竞争力。

最后想和大家说一句：技术的发展，从来不会取代人，但不会运用新技术的人，一定会被掌握新技术的人超越。2025年，AI大模型的普及速度会更快，不管你是刚入门的小白，还是深耕多年的程序员，都建议尽早学习、尽早实践，把AI变成自己的“加分项”。

这篇入门指南，涵盖了大模型的核心知识点、获取渠道、实操技巧，收藏起来，慢慢学习、慢慢实践，相信你很快就能从“AI新手”，变成“大模型熟练使用者”，甚至能借助AI，实现能力的跨越式提升！

最后

对于正在迷茫择业、想转行提升，或是刚入门的程序员、编程小白来说，有一个问题几乎人人都在问：未来10年，什么领域的职业发展潜力最大？

答案只有一个：人工智能（尤其是大模型方向）

当下，人工智能行业正处于爆发式增长期，其中大模型相关岗位更是供不应求，薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家，给硕士毕业的优质AI人才（含大模型相关方向）开出的月基础工资高达5万—6万元；即便是非“人才计划”的普通应聘者，月基础工资也能稳定在4万元左右。

再看阿里、腾讯两大互联网大厂，非“人才计划”的AI相关岗位应聘者，月基础工资也约有3万元，远超其他行业同资历岗位的薪资水平，对于程序员、小白来说，无疑是绝佳的转型和提升赛道。


对于想入局大模型、抢占未来10年行业红利的程序员和小白来说，现在正是最好的学习时机：行业缺口大、大厂需求旺、薪资天花板高，只要找准学习方向，稳步提升技能，就能轻松摆脱“低薪困境”，抓住AI时代的职业机遇。

如果你还不知道从何开始，我自己整理一套全网最全最细的大模型零基础教程，我也是一路自学走过来的，很清楚小白前期学习的痛楚，你要是没有方向还没有好的资源，根本学不到东西！

下面是我整理的大模型学习资源，希望能帮到你。

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最后

1、大模型学习路线

2、从0到进阶大模型学习视频教程

从入门到进阶这里都有，跟着老师学习事半功倍。

3、 入门必看大模型学习书籍&文档.pdf（书面上的技术书籍确实太多了，这些是我精选出来的，还有很多不在图里）

4、 AI大模型最新行业报告

2026最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

5、面试试题/经验

【大厂 AI 岗位面经分享（107 道）】

【AI 大模型面试真题（102 道）】

【LLMs 面试真题（97 道）】

6、大模型项目实战&配套源码

适用人群

四阶段学习规划（共90天，可落地执行）

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型

• 带你了解全球大模型

• 使用国产大模型服务

• 搭建 OpenAI 代理

• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion

• 在本地计算机运行大模型

• 大模型的私有化部署

• 基于 vLLM 部署大模型

• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型

• 部署一套开源 LLM 项目

• 内容安全

• 互联网信息服务算法备案

• …

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3、这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

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