长期以来，任何严肃的人工智能工作都默认“用 ChatGPT 就行”或“用 Claude”。闭源巨头在编码、推理、写作和多模态任务方面占据优势，因为它们是技术的早期采用者，并且拥有充足的数据。但这种情况已经改变。免费的开源人工智能模型在实际性能、灵活性和成本方面已经赶上，有时甚至超越它们。
本文并非一篇宣传免费人工智能模型或为免费软件付费推广的文章。本文旨在强调如何用免费或更便宜的替代方案替换那些高价的闭源模型，而且通常不会降低质量。
我们根据用例对开源模型的替代方案进行了分类。让我们按用例进行细分。
1. 写代码
旧默认：Claude Sonnet 4
新替代方案：Qwen3-Coder
Qwen3-Coder 已悄然成为最可靠的编码助手之一。它由阿里巴巴开发，针对多种编程语言进行了优化，能够理解细微的指令，并且在处理长格式问题时也能表现出色。
主要特点：
它优于封闭模型的地方在于内存和上下文处理。它能够比同重量级的大多数商业模型更好地处理多文件提示。最棒的是？您可以自行托管它或在本地运行（前提是您的硬件满足要求）。
2. 写作
旧默认模型：GPT-4.5
新替代方案：Kimi K2
Kimi K2 出自 Moonshot AI，其主要任务是快速生成优质内容。它基于改进的混合专家 (MoE) 架构构建，效率惊人，且不会降低结果质量。
主要特点：
它能够轻松处理语气、结构和连贯性。它生成的文本比那些只会重复大量信息的流行模型更加人性化。如果您正在撰写博客文章、电子邮件或长篇内容，GPT-4.5 几乎必不可少——除非您看到账单。该模型尤其擅长：
- 遵循指令
- 控制语气
- 在长文档中保持上下文一致
但如果您的工作性质如下，它可能会略显不足：
- 复杂的事实推理
- 数学密集型写作
Kimi K2 提供免费的创意写作服务
3. 推理
旧默认模型：OpenAI o3；
新替代方案：Qwen3-235B – A22B Thinking
事情开始变得有趣了。OpenAI 的内部模型（例如 o3）以推理密集型任务而闻名——无论是规划、高级问题求解还是逻辑推理。但 Qwen3-235B 与轻量级规划层（例如 A22B Thinking）搭配使用，在某些基准测试中提供了相当甚至更好的结果。更重要的是，它具有可复制性和可调整性。您可以开放内部结构，微调行为，并针对您的工作流程进行优化。没有 API 速率限制，也不受供应商锁定。
主要功能：
Qwen3-235B 与 A22B Thinking 搭配使用时的一些主要功能包括：
- 多跳推理
- 基于代理的任务
- 长期规划
解锁思维和推理能力
4. 多模态（图像 + 文本）
旧默认模型：GPT-4o；
新替代方案：Mistral Small 3
Mistral Small 3 并非开箱即用的多模态模型。但当您将其与即插即用的视觉模块（例如 Llava 或兼容 OpenVINO 的视觉编码器）搭配使用时，您将获得一个用于处理图像 + 文本工作流程的功能堆栈。当然，GPT-4o 可以立即为图像添加字幕并读取图表，但只要搭配合适的流水线，基于 Mistral 的堆栈也同样出色，并且有望提供更高的可定制性。
主要特点
接入流水线设置后，该模型将展现以下功能：
- 图像字幕
- 视觉问答
- 文档 OCR + 摘要
一体化闭源模型 vs. 开放式开源模型
5. 移动端
旧默认：无
新的替代方案：Gemma 3n 4B
开源在这方面占据了明显的优势！闭源模型很少提供优化的移动解决方案。Gemma 3n 4B 是 Google 开放模型系列中的一款，专为高效的边缘部署和移动推理而设计。它经过量化，可在设备上使用，是实时个人助理、离线推理或轻量级副驾驶的理想选择。无论它是在 Pixel、Jetson Nano 还是 Raspberry Pi（只要有足够的耐心）上运行，它都是您的最佳选择。
适用场景：
- 个人代理
- 离线问答
- AR/VR 同伴
Gemma 3 在移动设备上高效运行
全局视角
开源模型已成为实际工作负载的实用选择。与封闭模型不同，它们让您能够掌控隐私、成本、定制和架构。
这种转变为何重要：
- 修改自由：根据工作流程进行微调和优化
- 规模化降低成本：避免按代币付费陷阱
- 社区驱动的演进：开放模型通过公众反馈快速改进
- 可审计性：了解您的模型正在做什么以及为什么这样做
仍需改进之处：
- 即插即用的用户体验仍然落后于封闭模型
- 您需要一些基础设施经验才能进行规模化部署
- 某些开放模型的上下文限制可能比较棘手
小结
以上列表很快就会过时。新的检查点每月都会出现，每个检查点都会带来更好的数据、更优的许可证以及更小的硬件需求。重要的转变已经到来：封闭式人工智能不再占据优势，开源也不再是一种妥协。它只是下一个默认选项。局限于现有产品的日子已经一去不复返了，人们逐渐被那些灵活且能适应用户需求的模型所吸引。
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