WorkBuddy有10个大模型咋选？一文带你精准匹配，效率暴涨还超省积分！

晕了！晕了！

workbuddy上的大模型怎么这么多？

接着就开始烦躁：

我到底该选哪一个？

我做的工作，适合用哪一个？

每个模型有啥不一样？具体遇到什么事该用哪个最好？

别急，今天给你讲清楚。

你肯定不知道，WorkBuddy给每个模型设了不同的积分倍率。

你问的同一个问题，交给高倍率模型和低保率模型，积分消耗能差几倍。

所以呀，选对大模型，等于同时省下积分、加快出结果。

要知道每个大模型的特色很简单，做了一张表，对照着选就OK啦：

模型

核心特色

擅长任务

适合岗位

混元 Hy3

腾讯思考模型，256K 上下文，推理强，限时免费，支持图片和思考模式

办公整理、周报、会议纪要、日常推理

全员日常、行政、运营

DeepSeek-V4-Flash

1M 上下文，速度快，成本低

短平快任务、写消息、起大纲、小红书文案

运营、销售、行政

DeepSeek-V4-Pro

1M 上下文，逻辑强、文笔自然

长文档精读、方案、正式报告、高精度创作

市场、财务、管理、产品

GLM-5.2

1M 上下文，长程任务和编程、Agent 强

写脚本、长程数据分析、流程复现

程序员、数据分析

GLM-5v-Turbo

原生多模态，直接识图

发票识别、截图转文字、表格提取、设计稿解析

财务、行政、设计

MiniMax-M3

原生多模态（文/图/视频），带深度思考和工具调用

图文混合分析、多模态理解

运营、市场、设计

MiniMax-m2.7

原生 Agent，稳定，性价比高

批量任务、长文本生成、文件归档

行政、运营、教师

Kimi-K3

长程自主任务，前端开发突出，科研推理强

做网页/落地页、知识工作、科研

产品、程序员、研究者

Kimi-K2.7-Code

多模态，编程场景优化

写代码、查 bug、改程序

程序员、数据分析

Kimi-K2.6

多模态，日常任务

日常对话、长文处理

通用

Auto 模式

按任务复杂度自动调度模型

不确定用哪个时的兜底

新手临时用

因为不同岗位每天干的活不一样，对应的大模型也不同：

岗位

主要任务

推荐模型

新媒体运营 / 小红书博主

写笔记、写文案、分析海报

DeepSeek-V4-Flash（快写）+ MiniMax-M3（图文分析）

行政 / 文秘

会议纪要、周报、发票、归档

混元 Hy3（免费）+ GLM-5v-Turbo（识图）+ MiniMax-m2.7（批量）

财务

发票识别、报表分析

GLM-5v-Turbo + DeepSeek-V4-Pro

市场 / 销售

方案、行业报告、竞品分析

DeepSeek-V4-Pro + MiniMax-M3

程序员 / 数据分析

写代码、查 bug、跑脚本

Kimi-K2.7-Code + GLM-5.2

产品经理 / 创业者

原型页、PRD、长文

Kimi-K3 + DeepSeek-V4-Pro

教师 / 培训

课件整理、长文精读、批量出题

混元 Hy3 + MiniMax-m2.7

设计师

设计稿解析、落地页

GLM-5v-Turbo + Kimi-K3

电商 / 自由职业

多面手日常

混元 Hy3（免费日常）+ DeepSeek-V4-Flash（快）+ MiniMax-M3（图文）

要想知道每个大模型具体能干什么事儿，有什么新玩法，我们也总结了日常做常见的案例，直接对号入座：

话术模板马上套用：

混元 Hy3（免费）——办公日常全能

周报：「把桌面"本周工作"文件夹里的每日记录整理成周报，按"完成事项/进行中/下周计划"三段，直接生成 Word。」

会议纪要：「这是今天产品评审会的录音转写稿，提炼 3 条核心决策、5 个待办和责任人、2 个风险点，用表格呈现。」

邮件：「把这封客户投诉邮件，回复得专业且不让步，先共情再给解决方案，不超过 200 字。」

DeepSeek-V4-Flash——快写短活

小红书：「把这款养生茶写成小红书笔记，标题带 emoji，正文分三段，结尾加 5 个话题标签，语气像闺蜜安利。」

标题：「给这篇讲职场焦虑的文章起 10 个公众号标题，带数字和冲突感。」

回复：「客户问"还能优惠吗"，给我 3 种不降价的回复话术。」

DeepSeek-V4-Pro——长文深度

方案：「读这份 Q2 行业报告（附文件），写一页给老板的市场机会分析，结论先行，配 3 个数据支撑。」

复盘：「把我们上半年的 12 场活动数据（附文件）做成复盘，按"做对的/做错的/下次改"三段，给结论。」

公文：「把这段口头汇报改写成正式的项目立项申请，语气官方、条理清晰。」

GLM-5v-Turbo——识图

发票：「识别这张发票图片，提取发票号码、金额、开票日期、销售方，输出成表格。」

表格截图：「这张报表截图里的数据提取成 Excel 可粘贴的格式。」

设计稿：「这张 UI 设计稿截图，描述它的布局和配色，方便我写开发需求。」

GLM-5.2——长程与脚本

数据分析：「读这份销售数据表（附文件），按地区和月份统计销售额，画出折线图，输出 Python 脚本和结论。」

自动化：「写一个 Python 脚本，每天读取这个 CSV，筛选出金额大于 1 万的订单发邮件给我。」

复现：「把这个实验步骤（附文档）写成可复现的分析流程，含依赖库和命令。」

Kimi-K3——网页与长程

落地页：「用 HTML+CSS 做一个产品落地页，左侧功能介绍右侧表单，移动端自适应，配色蓝白。」

调研：「搜 2026 年国内 AI 办公产品，整理成对比表，列功能、定价、适合人群。」

长文：「把这份 3 万字的行业白皮书（附文件）缩成 2000 字通俗解读，保留关键数据。」

Kimi-K2.7-Code——写码查 bug

查 bug：「这段 Python 报 'list index out of range'，代码在 @文件，帮我定位原因并给出修改方案。」

写功能：「用 Python 写一个爬虫，抓取某电商搜索页前 10 个商品的名称和价格，存成 CSV。」

解释：「这段别人写的 SQL（附文件）是干什么的，逐行用大白话解释。」

MiniMax-M3——图文多模态

海报：「这张产品海报（图）和文案（文）放一起，分析哪里能改得更有购买欲，给 3 条具体建议。」

视频：「这段产品演示视频（附文件）提取关键卖点，写成 5 条短视频口播文案。」

对比：「这两张竞品图（图）放一起，从配色和排版上分析各自卖点差异。」

MiniMax-m2.7——批量与长文

重命名：「把"下载"文件夹里所有"未命名"截图，按日期重命名为"截图_YYYYMMDD_序号.png"。」

批量处理：「把这个文件夹里 20 个 txt 合并成一个，按文件名排序，去掉空行。」

长文：「根据这 5 篇素材（附文件）写一篇 3000 字的公司发展史，语气正式。」

等等，你肯定能看到还有一个 Auto，这是纯纯新手的好搭子。

新手拿不准可以用Auto模式兜底，但它偶尔会给简单任务调高价模型、给复杂任务配低端模型，积分会有波动。

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