WorkBuddy 内置多家大模型，但不同模型擅长的场景天差地别。有人用 GLM-5.1 写代码总觉得不够深，有人用 DeepSeek 做日常问答又觉得大材小用。选错模型不仅效果打折，还会白白消耗更多积分。这篇帮你建立"按场景选模型"的直觉。
能根据任务类型快速选出最合适的模型，知道什么时候该切 1M 长上下文模型、什么时候用轻量模型省钱、什么时候用多模态模型。不再"一把钥匙开所有锁"。
| 模型 | 关键特点 | 适合场景 |
|---|---|---|
| 腾讯混元 Hy3 | 思考模型，暂时免费 | 深度推理、省钱 |
| GLM-5.21 | 1M 超长上下文 | 长文档、长程任务 |
| GLM-5.1 | 均衡日常 | 日常通用 |
| GLM-5v-Turbo | 原生多模态 | 图文理解 |
| DeepSeek-V4-Flash | 1M 上下文，速度快 | 大文件快速处理 |
| DeepSeek-V4-Pro | 1M 上下文，深度优先 | 复杂分析 |
| MiniMax（M3/M2.7） | Agent/多模态 | 智能体任务 |
| Kimi（K3） | 代码/长文 | 代码生成、长文阅读 |
| 场景 | 推荐模型 | 理由 |
|---|---|---|
| 写代码 | DeepSeek-V4 / Kimi-K3 | 代码能力最强 |
| 长文档（报告/合同/书籍） | GLM-5.21 / DeepSeek-V4-Flash | 1M 上下文吃得下 |
| 图文混合（海报/图表理解） | GLM-5v-Turbo / MiniMax-M3 | 多模态强 |
| 智能体/自动化任务 | MiniMax-M3 / Kimi-K3 | Agent 执行稳定 |
| 日常闲聊/轻量任务 | GLM-5.1 | 均衡不浪费 |
| 省钱场景 | MiniMax-m2.7 / 混元 Hy3 | 轻量/免费 |
| 深度思考题 | 混元 Hy3 / DeepSeek-V4-Pro | 推理强 |
覆盖面最广，日常问答、写作、办公的稳妥默认选择。不确定选什么时，先用它。
GLM-5.21 或 DeepSeek-V4-Flash 可以一次读完超长报告/代码库，长程任务不断片。
原生多模态，图片识别、图表理解、截图分析是它的主场。
代码生成、Debug、Review 用这两个模型，输出质量明显更高。
Ask 模式纯查询不耗（或极少耗）积分，配合轻量模型几乎零成本。
请用 DeepSeek-V4-Pro 分析我工作区里的"Q3 销售报告.xlsx"，找出增长最快的前 3 个产品线，并给出下季度建议。要求：1）用 GLM-5.21 的长上下文能力先通读整份报告；2）分析部分用 DeepSeek-V4-Pro 做深度推理。
1. 需要分析一张包含图表的截图，应该选哪个模型？
2. 日常写周报，想最省积分，应该怎么做？