VS 对比库
聚焦型 AI 工具对比，帮你更快做判断
当你已经隐约知道“就是这两款”时，从这里开始会更快。你不必再把整个目录重翻一遍，而是直接从对决本身进入，一口气读懂取舍。
先从问题开始
先选路径，再选那一组对比
这些不是优先给机器看的筛选器，而是用户真实做决策时会先进入的几扇门。
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16 页
我在选聊天助手
从这里进入 ChatGPT、Claude、Gemini、DeepSeek、Kimi、豆包等助手对比。
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10 页
我在选代码工具
当你关心编辑器迁移、代码库上下文和团队落地时，从这里看。
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3 页
我在选研究或引用工具
适合带来源回答、实时网页整合和研究优先的工作流。
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我在选创意工具
当你在比较图像、视频、音频或数字人工具，且风格跨度与交付质量很重要时，从这里开始。
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5 页
我在选业务工作流工具
当你在选研究、写作、简报、面向客户内容或运营工作流工具时，从这里进入。
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我想先从低门槛开始
当免费计划、试用深度或付费门槛会直接改变现实选择时，从这里开始。
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我在为团队铺开做选择
当管理能力、审核规范和落地成本与效果同样重要时，从这里进入。
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我需要考虑中国可用性
当账号访问、支付方式和本地工作流适配是前提时，从这里看。
主推荐对比
01.AI vs 百川智能
如果你想保留更宽的国产模型路线可选性，01.AI Yi 往往更有吸引力；如果你更想要一个更简单的日常国产助手默认入口，Baichuan AI 通常更直接。
选 01.AI 的情况
如果你更看重路线可选性、模型评估和保留国产路径，而不是一个更简单的日常默认入口，优先选 01.AI Yi。
选 百川智能 的情况
如果你更在意低摩擦日常使用和更简单的国产助手体验，而不是路线广度，优先选 Baichuan AI。
02中国可用相关有免费入口适合团队
通义灵码 vs CodeGeeX
通义灵码往往更适合企业 IDE 落地；如果团队更想试本土模型驱动的代码生成路线，CodeGeeX 通常更有吸引力。
选 通义灵码 的情况
如果你更看重 IDE 集成、落地稳定性和企业开发流程适配，优先选通义灵码。
选 CodeGeeX 的情况
如果你更在意本土模型编码体验和代码生成探索空间，优先选 CodeGeeX。
03中国可用相关有免费入口适合团队
DeepSeek vs ChatGPT
如果你更看重性价比和模型价值，DeepSeek 很有吸引力；如果你更在意产品成熟度和生态覆盖，ChatGPT 仍然是更稳妥的默认选择。
选 DeepSeek 的情况
如果你对预算更敏感，希望先拿到更高的模型性价比，再决定是否进入更大的工具生态，优先选 DeepSeek。
选 ChatGPT 的情况
如果团队需要更成熟的全能体验，覆盖对话、工具、集成和混合型日常工作流，优先选 ChatGPT。
04中国可用相关有免费入口适合团队
InternLM vs ChatGLM
如果团队还在评估国产模型路线，InternLM 往往更相关；如果你更在意部署弹性和更清晰的平台路径，ChatGLM 会更强。
选 InternLM 的情况
如果你的真实任务仍然是路线评估、模型比较和理解国产选项空间，优先选 InternLM。
选 ChatGLM 的情况
如果平台可选性、部署弹性和更可运营的国产路线，比开放式评估更重要，优先选 ChatGLM。
05中国可用相关有免费入口适合团队
腾讯混元 vs 通义千问
如果腾讯侧生态对齐是关键因素，腾讯混元会更相关；如果团队想要更广的国产助手路线和更清晰的工作流连续性，通义千问通常更强。
选 腾讯混元 的情况
如果你的决策真正围绕腾讯侧生态适配，而不是更广义的国产默认助手，优先选腾讯混元。
选 通义千问 的情况
如果团队想要一条更成熟的国产助手路线，覆盖更广工作流和生态连续性，优先选通义千问。
06中国可用相关有免费入口适合团队
ChatGLM vs DeepSeek
如果你更看重云端与开源并存的路线弹性，ChatGLM 往往更有吸引力；如果你更在意直接的性价比和更省心的国内可用性，DeepSeek 常常更占优。
选 ChatGLM 的情况
如果你更在意部署路线灵活性，以及私有化或开源选项，而不是单纯性价比，优先选 ChatGLM。
选 DeepSeek 的情况
如果你更在意成本效率、简单易用和更快上手，而不是部署路线弹性，优先选 DeepSeek。