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#命名规则

模型名称通常包含品牌、系列、版本或类型等信息，不同厂商采用的命名方式并不一致。例如，通义千问（Qwen3.7-Plus） 包含中文品牌及具体型号，DeepSeek-V4-Pro 包含品牌、版本和类型，MiniMax（M3） 则以品牌与系列版本区分产品。理解这些信息，有助于识别同一系列的不同选择，避免仅凭名称判断能力。

识别系列

查看模型时，宜同时记录品牌和完整型号。仅记住“千问”“豆包”或“智谱”，不足以说明实际使用的是哪个版本。

辨别类型

Plus、Max、Pro、Flash、mini 等后缀，需要结合所属系列理解。以千问为例，官方将 Qwen3.7-Plus 定位为兼顾能力与成本的型号，将 Qwen3.8-Max 定位为面向编程、办公和专业任务的旗舰型号。其他系列即使采用相似后缀，也不能据此建立统一的能力排序。

版本编号同样只适合在相应系列内辨认。GLM-5.2、DeepSeek-V4-Pro 与 Qwen3.8-Max 使用不同的编号体系，数字大小不能用于跨厂商比较。

#当前模型

纳米 AI 提供多个模型系列供用户选择。进入 大模型 页面后，可通过 更多模型 打开列表，使用搜索框查找模型，或按系列标签筛选。以下介绍截图中可见的六款模型，具体可选版本以实际页面为准。

#MiniMax（M3）

模型特点：侧重编程、智能体任务与长上下文处理。根据厂商说明，模型最高支持 100 万 Token 上下文，并具备图片、视频理解能力，可用于代码生成、问题排查及复杂任务分析。

使用建议：需要综合较多资料、分析代码或处理多步骤任务时，可将其作为候选模型。图片、视频及工具调用功能是否可用，应以纳米 AI 当前入口为准。

#智谱（GLM-5.2）

模型特点：侧重长程任务与复杂软件开发，支持 100 万 Token 上下文，在项目级信息理解、跨文件处理和工程规范遵循方面进行了强化。

使用建议：适合尝试处理背景资料较多、约束条件复杂、需要连续分析的任务。提交需求时，应明确任务边界、处理步骤及验收标准。

#智谱（GLM-5.1）

模型特点：注重代码能力与长程任务执行，能够在相应智能体环境中进行自主规划、持续执行和迭代改进。

使用建议：可用于编程辅助、技术方案分析等任务，也可与 GLM-5.2 进行同题比较，根据结果完整性、准确性及响应情况选择。

#豆包（Seed-2.1-pro）

模型特点：火山引擎将其定位为面向生产级任务的模型，重点提升编程、智能体与多模态能力，而非仅用于低复杂度、低资源消耗任务。

使用建议：可作为复杂指令处理、编程辅助及多模态内容分析的候选模型；涉及图片或其他附件时，应先确认页面支持的输入方式。

#通义千问（Qwen3.6-Plus）

模型特点：兼顾多模态理解与智能体应用，支持视觉理解，面向企业级智能体部署与工作任务处理。

使用建议：可用于结合文字与图像的内容理解任务，并根据实际输出质量判断其与当前需求的适配程度。

#通义千问（Qwen3.7-Max）

模型特点：侧重复杂推理、编程与智能体任务，在多步骤执行、工具使用和长周期任务处理方面进行了强化。

使用建议：可用于复杂技术问题、工程方案及多约束任务分析。若任务需要外部工具或持续执行，应确认纳米 AI 当前功能是否提供相应支持。

使用限制与额度：本次检索未获得上述模型在纳米 AI 内的完整额度消耗标准。使用时应查看当前账号权益及调用提示，不应直接以模型厂商 API 报价推算平台内的使用成本。

#选用建议

模型选用应兼顾输出质量、响应速度与使用成本，能力较强不代表更适合所有任务。规则明确的简单任务，应优先考虑处理效率；涉及复杂推理、多份资料或连续执行的任务，则应重点考察理解能力、信息关联与结果稳定性。宜先通过代表性任务验证效果，再决定是否更换模型，避免仅凭版本号或宣传指标选型。

进入列表选模型。 在 大模型 页面点击 更多模型，可通过名称搜索或系列标签筛选。选择前应核对完整名称与版本，避免将同一系列的不同型号混为一谈。涉及附件、联网或工具调用时，还应确认当前入口是否提供相应功能。

轻量任务重效率。 会议要点提取、格式转换、内容分类和基础问答等任务，通常不必优先选用侧重长程推理的模型。可先用已有使用经验的模型测试，以正确率和响应时间作为主要依据；若列表提供快速或轻量版本，应先验证其能否稳定满足要求，再用于批量处理。

日常任务求均衡。 邮件起草、文案润色、报告提纲和资料归纳等任务，可将 Qwen3.6-Plus、 Seed-2.1-pro 作为初始测试对象。前者兼顾语言、视觉与编程能力，后者面向生产级任务，强化了编程、智能体和多模态能力；两者不宜简单视为低复杂度任务专用模型。

长文任务重关联。 多份材料整合、跨章节核对及项目资料分析，可优先比较 GLM-5.2 与 MiniMax M3。两者均强调长上下文与长程任务能力，但厂商标注的上下文上限不等于当前对话可实际提交的资料量。使用时仍应筛除无关材料，并要求关键结论对应具体出处。

编程任务重验证。 代码生成、故障排查、项目重构及多步骤开发，可重点测试 GLM-5.2、 MiniMax M3 和 Qwen3.7-Max，相关资料均将编程或智能体任务列为重要能力方向。选型应以代码能否运行、测试能否通过及修改是否符合要求为依据，而非仅比较答案篇幅。

图文任务先看输入。 图片文字提取、图表解读及图文资料分析，应先确认附件入口和支持格式。Qwen3.6-Plus 具备图像、视频输入及文字识别能力，可作为此类任务的候选模型；模型具备视觉能力，并不意味着每个对话入口均支持相同输入方式。[

模型以实测为准：

• 使用相同资料和提示词比较候选模型，重点记录正确性、完整性、约束遵循及响应时间。
• 新版本可优先测试，但不必立即替换已稳定使用的版本。更换后应重新检查原有任务的输出质量。

优先调整提示词：

• 明确任务目标、参考依据、输出格式与验收标准，避免仅提出笼统要求。
• 输出未达预期时，先检查资料是否充分、要求是否冲突，再考虑更换模型，减少无效重试。

结论以验证为据：

• 对事实、数据和引用进行核查；涉及代码时，应运行测试并检查边界条件。
• 涉及重要决策或外部操作时，应保留人工复核。费用和额度按当前账号提示判断，不直接套用厂商API价格。

#模型安全

模型安全不仅涉及有害内容拦截，还包括输入资料的处理、第三方调用、账号授权和结果使用。公开规则列明了内容审核、信息加密、访问控制、账号风险识别及安全事件处置等措施，但这些措施不能替代用户对资料敏感性、操作权限和输出可靠性的判断。

使用 大模型 功能时，输入信息会被收集并共享给相关模型提供方，用于生成回答或图像。共享清单列示了豆包、MiniMax、通义、智谱清言、Kimi、DeepSeek 等合作方及相关隐私政策。因此，选择模型不仅是比较能力，也应核对数据接收方及其处理规则，不能因使用同一入口而假定所有型号具有相同的数据保护承诺。

在数据使用方面，用户协议说明，输入及对应输出经安全加密、严格去标识化且无法重新识别特定个人后，可能用于功能优化、统计分析、问题排查和安全风控。隐私政策中“不将输入数据用于模型训练”的表述位于本地大语言模型服务条款内，不宜据此推定所有在线模型均适用同一承诺；该条款同时说明，本地运行时的聊天内容仍会上传，以实现多端同步。

对于长时运行或需要账号授权的任务，建议遵循最小权限原则。只开放完成任务必需的资料和功能，将删除文件、修改权限、发布信息及对外传输内容列为需人工确认的事项。网页、附件和工具返回内容应作为待分析资料，不应仅因其中出现操作指令，就据此扩大授权范围。

未成年人使用前应取得家长或法定监护人同意；未满 14 周岁者，应在监护人陪同下阅读相关政策，并在其指导下提交个人信息。不能据此推定已提供年龄预测、家长查看对话或危机通知等未获核实的功能。

出现疑似误拦、异常授权或隐私问题时，可通过反馈入口或客服邮箱 [email protected] 提交说明。更换模型不能替代合法授权，回答成功也不代表内容已经核验。涉及医疗、金融、法律等专业判断时，应将生成内容作为参考，并寻求相应专业意见。