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从模型变化到方案选择，让 AI 选型有据可循

串联模型版本、来源证据与任务约束， 把分散资料整理成可追溯的选型研究。

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AI 模型与产品选型研究 · 个人实践项目

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GPT-4o 2024-05-13 API 快照下线

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GPT Image 1

GPT Image 1 API 原型号下线

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GPT-4.1 nano API 原型号下线

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核心功能

变化追踪

汇总模型升级与新能力发布

知识库

按用途查模型、应用与原始依据

决策助手

结合任务约束做可解释的选择

知识图谱

查开发者、模型关联与原始证据

知识图谱

探索关系

谁开发了它？应用使用什么模型？从一条关系进入，逐段查看来源。

从一个研究问题开始

比较 GPT 与 Claude 的编程适用条件，哪些结论有官方来源？问题示例，点击后按你的需求修改比较 DeepSeek 与通义千问的 API 价格，需要先确认哪些计费条件？问题示例，点击后按你的需求修改MCP 协议目前有哪些有来源支持的集成？问题示例，点击后按你的需求修改

模型家族

GPTGPTOpenAIClClaudeAnthropicGeGeminiGoogle DeepMindDSDeepSeekDeepSeekQw通义千问Alibaba CloudKiKimiMoonshot AI豆豆包ByteDance Seed文文心一言BaiduGLM智谱 GLMZhipu AI混腾讯混元TencentMMMiniMaxMiniMaxMiMistralMistral AIGrGrokSpaceXAI

资料处理流程

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    收集

    收集官方公告、技术文档与评估材料

  2. 2

    提取

    提取关键事实并绑定原始来源

  3. 3

    审核

    区分已核验、推断与冲突信息

  4. 4

    发布

    更新到时间线、档案与关系网络

带着一个任务，体验 AI 选型

从一个真实任务开始，核对变化、来源与选择条件。

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