本文基于 WorkBuddy (CodeBuddy) 客户端实测数据，覆盖 11 款流大模型的能力、消耗、场景推荐，帮你 3 分钟找到最适合自己的那一款。

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一、写在前面

AI 大模型赛道已经进入了「百家争鸣」的阶段。

但一个尴尬的现实是：模型多了，反而不知道怎么选了。

我们用 WorkBuddy 客户端内置的 /model list 命令，拉取了全部 11 款可切换模型，结合实际任务测试，从 积分消耗、推理能力、多模态支持、场景适配 四个维度做了全面对比。

如果你在纠结该用哪个模型、每月的积分该怎么分配——这篇文章就是为你准备的。

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二、全景速览：11 款模型一句话定位

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三、核心对比表

#	模型名称	积分消耗	图片输入	推理模式	Agent 优化	一句话总结
1	Auto 自动调度	⭐~⭐⭐⭐	✅	自动	—	省心交给系统选
2	DeepSeek-V3.2	⭐ 极低	✅	✅	—	性价比之王
3	MiniMax-M2.5	⭐ 低	✅	✅	—	成熟可靠的老将
4	Deepseek-V4-Flash	⭐⭐ 中	✅	✅	✅	Agent 场景首选
5	GLM-5.0-Turbo	⭐⭐ 中	✅	✅	✅	工具调用最强
6	MiniMax-M2.7	⭐⭐ 中	✅	✅	—	均衡新秀
7	Kimi-K2.5	⭐⭐ 中	✅	✅	—	长文本理解专家
8	GLM-5.1	⭐⭐⭐ 较高	✅	✅	✅	智谱最新旗舰
9	GLM-5v-Turbo	⭐⭐⭐ 高	✅	✅	—	原生多模态王者
10	Kimi-K2.6	⭐⭐⭐ 较高	✅	✅	—	长文+多模态双优
11	Hy3 preview	⭐⭐⭐ 高	✅	✅	—	深度推理思考者

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四、能力雷达图

🔴 radar 图 CSDN 暂不支持，改为视觉化评分表，分数一目了然。

评分规则

分数段	含义
90-100	🟢 顶尖
80-89	🟡 优秀
70-79	🟠 良好
60-69	🔵 一般
< 60	⚪ 较弱

五大代表模型全维度对比

维度	DeepSeek-V3.2	GLM-5.1	Kimi-K2.6	GLM-5v-Turbo	Deepseek-V4-Flash
🧠 推理能力	████████▏ 85	█████████ 90	████████▏ 85	████████ 80	████████▏ 85
🖼️ 多模态理解	███████ 70	████████▊ 88	█████████ 90	██████████ 95	███████▌ 75
📄 长文本处理	███████▌ 75	████████▏ 85	██████████ 95	████████ 80	████████ 80
🔧 Agent 工具调用	██████▏ 65	████████▏ 85	███████ 70	███████▌ 75	█████████ 90
⚡ 速度效率	█████████ 90	████████ 80	███████▌ 75	███████ 70	█████████ 90
💰 性价比	██████████ 95	███████ 70	██████▏ 65	█████ 55	████████ 80

各维度单项冠军

维度	冠军模型	得分
推理能力	GLM-5.1	🥇 90分
多模态理解	GLM-5v-Turbo	🥇 95分
长文本处理	Kimi-K2.6	🥇 95分
Agent 工具调用	Deepseek-V4-Flash	🥇 90分
速度效率	DeepSeek-V3.2 / Deepseek-V4-Flash	🥇 90分
性价比	DeepSeek-V3.2	🥇 95分

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五、各模型深度解读

🟢 低消耗组（⭐~⭐）—— 省积分就选它们

1. DeepSeek-V3.2

项目	内容
厂商	深度求索 (DeepSeek)
积分消耗	⭐ 极低
核心能力	推理强、编程强、开源优化
适合场景	编程辅助、逻辑推理、日常对话、预算敏感型用户
避坑	部分中文特色场景（如古文理解、方言）弱于头部国产模型

一句话：积分消耗最低的「全能型选手」，如果只能选一个模型且预算有限，闭眼选它。

2. MiniMax-M2.5

项目	内容
厂商	MiniMax
积分消耗	⭐ 低
核心能力	稳定性高，经过了长时间验证
适合场景	日常对话、常规内容生成
避坑	相比 M2.7 功能稍旧，不适合高要求任务

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🟡 中等消耗组（⭐⭐）—— 平衡之选

3. Deepseek-V4-Flash ⭐ 当前推荐

项目	内容
厂商	深度求索 (DeepSeek)
积分消耗	⭐⭐ 中等
核心能力	速度快 + Agent 场景优化 + 推理强
适合场景	Agent 自动化任务、多步工作流、编程、写作、日常对话
推荐理由	速度与能力的完美平衡，当前版本主打

一句话：目前 WorkBuddy 的「主力模型」，适合绝大多数自动化场景。

4. GLM-5.0-Turbo

项目	内容
厂商	智谱 AI (GLM)
积分消耗	⭐⭐ 中等
核心能力	专为 Agent 场景优化，工具调用精准
适合场景	自动化工作流、工具链调用、复杂步骤编排
注意	普通对话场景不如标准版均衡

5. MiniMax-M2.7

项目	内容
厂商	MiniMax
积分消耗	⭐⭐ 中等
核心能力	最新版本，综合能力提升
适合场景	日常对话、内容创作、图文理解
不足	生态适配可能不如智谱/Kimi 等老牌厂商

6. Kimi-K2.5

项目	内容
厂商	月之暗面 (Moonshot)
积分消耗	⭐⭐ 中等
核心能力	长文本理解极强，多模态支持好
适合场景	长文档分析、论文阅读、合同审查
不是最佳	短文本场景优势不明显

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🔴 高消耗组（⭐⭐⭐）—— 旗舰级表现

7. GLM-5.1

项目	内容
厂商	智谱 AI (GLM)
积分消耗	⭐⭐⭐ 较高
核心能力	智谱最新旗舰，综合性能最优
适合场景	高要求通用任务、精准内容生成、需要最强质量的场景
代价	积分消耗较高，不适合高频低价值场景

8. GLM-5v-Turbo

项目	内容
厂商	智谱 AI (GLM)
积分消耗	⭐⭐⭐ 高
核心能力	原生多模态，图文深度融合理解
适合场景	图像识别、图表分析、文档扫描、照片理解
局限	纯文本任务用它会「浪费」算力

9. Kimi-K2.6

项目	内容
厂商	月之暗面 (Moonshot)
积分消耗	⭐⭐⭐ 较高
核心能力	K2.5 升级版，长文本+多模态双重能力强
适合场景	超长文档分析、复杂多模态任务
风险	较新版本，长期稳定性待验证

10. Hy3 preview

项目	内容
厂商	腾讯混元 (Tencent Hunyuan)
积分消耗	⭐⭐⭐ 高
核心能力	增强推理能力、深度思考模型
适合场景	数学问题、逻辑推理、复杂分析
已知限制	预览版，功能可能还在迭代中

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六、场景决策树

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七、积分消耗分级与预算建议

预算分级建议

预算等级	推荐策略	主模型	备用模型
💰 精打细算	日常用 DeepSeek-V3.2	DeepSeek-V3.2	MiniMax-M2.5
💰💰 适中预算	V4-Flash 主力，V3.2 兜底	Deepseek-V4-Flash	DeepSeek-V3.2
💰💰💰 预算充足	按场景混搭，最贵的不一定最好	按任务切换	—

核心原则：不是越贵越好，而是越匹配越好。 深度推理用 DeepSeek-V3.2 可能比 Hy3 更经济，日常写作用 MiniMax-M2.5 完全够用。

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八、如何切换到指定模型

在 WorkBuddy 客户端中，使用 /model 命令即可切换：

# 查看所有可用模型
/model list

# 切换到指定模型
/model deepseek-v4-flash      # 当前推荐
/model glm-5.1                # 智谱最新旗舰
/model kimi-k2.6              # 最新长文本模型
/model auto                   # 交给系统自动调度

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九、总结

你的需求	最佳选择
🛠️ Agent 自动化 + 编程	Deepseek-V4-Flash / GLM-5.0-Turbo
📝 内容写作 + 通用对话	GLM-5.1 / MiniMax-M2.7
🔬 深度推理 + 分析	DeepSeek-V3.2 / Hy3 preview
📖 长文档分析	Kimi-K2.6 / Kimi-K2.5
🖼️ 多模态理解	GLM-5v-Turbo / Kimi-K2.6
💰 极致省钱	DeepSeek-V3.2
🤖 不想纠结	Auto 自动调度

最后一句大实话：模型只是工具，关键还是你想做什么。选对了模型省积分，选错了模型费时间。希望这份对比能帮你少走弯路。

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本文基于 2026年5月 WorkBuddy 客户端实际可用模型列表整理。模型能力和积分消耗可能随版本更新调整，建议定期查看 /model list 获取最新信息。

本文由【英辰朗迪AI获客】原创，首次发表于CSDN博客，转载请注明出处。