晕了!晕了!

workbuddy上的大模型怎么这么多?

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接着就开始烦躁:

我到底该选哪一个?

我做的工作,适合用哪一个?

每个模型有啥不一样?具体遇到什么事该用哪个最好?

别急,今天给你讲清楚。

你肯定不知道,WorkBuddy给每个模型设了不同的积分倍率。

你问的同一个问题,交给高倍率模型和低保率模型,积分消耗能差几倍。

所以呀,选对大模型,等于同时省下积分、加快出结果。

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要知道每个大模型的特色很简单,做了一张表,对照着选就OK啦:

模型

核心特色

擅长任务

适合岗位

混元 Hy3

腾讯思考模型,256K 上下文,推理强,限时免费,支持图片和思考模式

办公整理、周报、会议纪要、日常推理

全员日常、行政、运营

DeepSeek-V4-Flash

1M 上下文,速度快,成本低

短平快任务、写消息、起大纲、小红书文案

运营、销售、行政

DeepSeek-V4-Pro

1M 上下文,逻辑强、文笔自然

长文档精读、方案、正式报告、高精度创作

市场、财务、管理、产品

GLM-5.2

1M 上下文,长程任务和编程、Agent 强

写脚本、长程数据分析、流程复现

程序员、数据分析

GLM-5v-Turbo

原生多模态,直接识图

发票识别、截图转文字、表格提取、设计稿解析

财务、行政、设计

MiniMax-M3

原生多模态(文/图/视频),带深度思考和工具调用

图文混合分析、多模态理解

运营、市场、设计

MiniMax-m2.7

原生 Agent,稳定,性价比高

批量任务、长文本生成、文件归档

行政、运营、教师

Kimi-K3

长程自主任务,前端开发突出,科研推理强

做网页/落地页、知识工作、科研

产品、程序员、研究者

Kimi-K2.7-Code

多模态,编程场景优化

写代码、查 bug、改程序

程序员、数据分析

Kimi-K2.6

多模态,日常任务

日常对话、长文处理

通用

Auto 模式

按任务复杂度自动调度模型

不确定用哪个时的兜底

新手临时用

因为不同岗位每天干的活不一样,对应的大模型也不同:

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岗位

主要任务

推荐模型

新媒体运营 / 小红书博主

写笔记、写文案、分析海报

DeepSeek-V4-Flash(快写)+ MiniMax-M3(图文分析)

行政 / 文秘

会议纪要、周报、发票、归档

混元 Hy3(免费)+ GLM-5v-Turbo(识图)+ MiniMax-m2.7(批量)

财务

发票识别、报表分析

GLM-5v-Turbo + DeepSeek-V4-Pro

市场 / 销售

方案、行业报告、竞品分析

DeepSeek-V4-Pro + MiniMax-M3

程序员 / 数据分析

写代码、查 bug、跑脚本

Kimi-K2.7-Code + GLM-5.2

产品经理 / 创业者

原型页、PRD、长文

Kimi-K3 + DeepSeek-V4-Pro

教师 / 培训

课件整理、长文精读、批量出题

混元 Hy3 + MiniMax-m2.7

设计师

设计稿解析、落地页

GLM-5v-Turbo + Kimi-K3

电商 / 自由职业

多面手日常

混元 Hy3(免费日常)+ DeepSeek-V4-Flash(快)+ MiniMax-M3(图文)

要想知道每个大模型具体能干什么事儿,有什么新玩法,我们也总结了日常做常见的案例,直接对号入座:

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话术模板马上套用:

混元 Hy3(免费)——办公日常全能

周报:「把桌面"本周工作"文件夹里的每日记录整理成周报,按"完成事项/进行中/下周计划"三段,直接生成 Word。」

会议纪要:「这是今天产品评审会的录音转写稿,提炼 3 条核心决策、5 个待办和责任人、2 个风险点,用表格呈现。」

邮件:「把这封客户投诉邮件,回复得专业且不让步,先共情再给解决方案,不超过 200 字。」

DeepSeek-V4-Flash——快写短活

小红书:「把这款养生茶写成小红书笔记,标题带 emoji,正文分三段,结尾加 5 个话题标签,语气像闺蜜安利。」

标题:「给这篇讲职场焦虑的文章起 10 个公众号标题,带数字和冲突感。」

回复:「客户问"还能优惠吗",给我 3 种不降价的回复话术。」

DeepSeek-V4-Pro——长文深度

方案:「读这份 Q2 行业报告(附文件),写一页给老板的市场机会分析,结论先行,配 3 个数据支撑。」

复盘:「把我们上半年的 12 场活动数据(附文件)做成复盘,按"做对的/做错的/下次改"三段,给结论。」

公文:「把这段口头汇报改写成正式的项目立项申请,语气官方、条理清晰。」

GLM-5v-Turbo——识图

发票:「识别这张发票图片,提取发票号码、金额、开票日期、销售方,输出成表格。」

表格截图:「这张报表截图里的数据提取成 Excel 可粘贴的格式。」

设计稿:「这张 UI 设计稿截图,描述它的布局和配色,方便我写开发需求。」

GLM-5.2——长程与脚本

数据分析:「读这份销售数据表(附文件),按地区和月份统计销售额,画出折线图,输出 Python 脚本和结论。」

自动化:「写一个 Python 脚本,每天读取这个 CSV,筛选出金额大于 1 万的订单发邮件给我。」

复现:「把这个实验步骤(附文档)写成可复现的分析流程,含依赖库和命令。」

Kimi-K3——网页与长程

落地页:「用 HTML+CSS 做一个产品落地页,左侧功能介绍右侧表单,移动端自适应,配色蓝白。」

调研:「搜 2026 年国内 AI 办公产品,整理成对比表,列功能、定价、适合人群。」

长文:「把这份 3 万字的行业白皮书(附文件)缩成 2000 字通俗解读,保留关键数据。」

Kimi-K2.7-Code——写码查 bug

查 bug:「这段 Python 报 'list index out of range',代码在 @文件,帮我定位原因并给出修改方案。」

写功能:「用 Python 写一个爬虫,抓取某电商搜索页前 10 个商品的名称和价格,存成 CSV。」

解释:「这段别人写的 SQL(附文件)是干什么的,逐行用大白话解释。」

MiniMax-M3——图文多模态

海报:「这张产品海报(图)和文案(文)放一起,分析哪里能改得更有购买欲,给 3 条具体建议。」

视频:「这段产品演示视频(附文件)提取关键卖点,写成 5 条短视频口播文案。」

对比:「这两张竞品图(图)放一起,从配色和排版上分析各自卖点差异。」

MiniMax-m2.7——批量与长文

重命名:「把"下载"文件夹里所有"未命名"截图,按日期重命名为"截图_YYYYMMDD_序号.png"。」

批量处理:「把这个文件夹里 20 个 txt 合并成一个,按文件名排序,去掉空行。」

长文:「根据这 5 篇素材(附文件)写一篇 3000 字的公司发展史,语气正式。」

等等,你肯定能看到还有一个 Auto,这是纯纯新手的好搭子。

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新手拿不准可以用Auto模式兜底,但它偶尔会给简单任务调高价模型、给复杂任务配低端模型,积分会有波动。

总结一下,workbuddy选大模型看两件事:你的岗位常干哪类活,你眼前这件事要速度还是要深度。

今天从你最常干的那件事开始,对照上面的表换对模型试一次。省下的积分和返工时间,都是实打实的。

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