上周有个做独立开发的朋友问我网上天天喊的国内免费大模型到底是真能白嫖还是注册完就给几毛钱试用的套路我最近半年一直在做 AI 工具类的个人项目前后注册了十几个 AI 开放平台也下载过一堆开源模型踩了不少坑。正好借这个机会把我筛选后的九款国内免费大模型列成清单再说清楚前三款为什么值得优先用。这九款模型基本代表了当下国内免费大模型的主流梯队。它们有的提供长期免费 API有的开放了免费权重能本地跑有的网页/App 彻底免费。但“免费”并不是一个词背后有三种完全不同的形态。如果你没搞懂自己需要的是哪一种照着排行榜下载也只会吃灰。下面我先把免费这件事拆清楚再上名单然后给出一套从 API 调用、本地部署到微调的实际玩法。1. “免费”要先拆成三种形态别看到免费两个字就冲1.1 网页免费、API 免费、开源权重免费是三件完全不一样的事很多人一提“国内免费大模型”默认就是打开官网聊天框随便问。这种用法当然没问题但对开发者、技术团队来说它往往不够用。你需要的可能是把模型接进自己的应用可能是把模型下载到内网服务器可能是拿一批业务数据微调出私有版本。这三种需求对应的是三种完全不同的“免费”。第一种是网页/App 免费体验。典型如 DeepSeek 官网、豆包 App、智谱清言这类产品。你注册完就能直接对话不用写代码、不用申请 API Key适合个人写作、问答、翻译、头脑风暴。它的价值在于“零门槛”缺点是基本没法二次开发。第二种是 API 免费额度或长期免费 API。平台把模型能力封装成接口给你调用比如智谱的 GLM-4-Flash 长期免费 API、通义百炼平台给新用户的免费 token、DeepSeek 开放平台的体验额度。这一类才是做应用、做自动化脚本真正能“薅”到的羊毛。拿到 API Key 之后你可以把模型接进公众号、小程序、内部工具、数据分析流水线任何你能写代码的地方都能用。第三种是开源权重免费。厂商把模型参数和推理代码放出来你可以下载到自己的电脑或服务器上运行。通义千问 Qwen 系列、DeepSeek 开源版本、零一万物 Yi 系列都属于这一类。它不受平台限流影响可以断网运行数据不出本地也能用微调工具改造成自己的私有模型。代价是你要自己准备算力和运维环境。我用一个生活化类比网页免费是商场试吃馅儿你尝了但带不走API 免费是给你一张代金券你能在限定店里买回来加工开源权重免费则相当于把菜谱和灶具都送你了但水电和场地得你自己出。后面推荐九款之前我得先说清楚把它们混为一谈是最常见的误区。1.2 我筛选这九款时的三条硬指标我盘点名单时没有看谁跑分高就选谁而是盯了三件事。第一门槛要低。注册流程清晰、文档公开、示例代码完整不需要排号、不需要内测资格、不需要找关系。有些平台宣传得很热闹结果申请 API 要填一堆表格还要等审核这种我会直接排除。免费模型的价值在于“拿来就能用”设卡就是在劝退用户。第二要能带走。要么给 API Key要么给可下载权重而不是只能关在官方页面里对话。我盘点的这九款至少满足一种“带走方式”。能带走意味着你可以把模型能力变成自己产品的一部分而不是永远依赖一个聊天框。第三授权要靠谱。开源模型要看许可证比如 Apache-2.0、MIT 这类相对宽松的协议允许你用于商业项目API 服务要看清免费额度和商用条款。我之前差点在一个外包项目里用了某个“社区免费版”模型后来仔细读协议才发现个人使用免费、商用需另买授权。这种事情如果真的发生了上线后会很麻烦。所以“免费”不等于“随便用”授权边界是我看重的底线。2. 九款国内免费大模型快闪盘点哪款适合谁一张表说清下面这张表是我这段时间实际用下来的速查表。九款里前三款我会在后面重点展开其余六款也会给一句不废话的评价。模型/提供方免费形式一句话定位适合谁通义千问 Qwen阿里开源权重百炼平台免费额度开源系列最全覆盖 0.5B 到 72B通用能力均衡本地部署、微调、应用集成的开发者DeepSeek深度求索网页/App 免费API 价格低且有体验额度综合能力强编程和长文本处理表现突出个人日常使用、写作、编程辅助智谱 GLM智谱AIGLM-4-Flash 长期免费 API免费 API 里最实在的选择中文理解扎实产品接入、自动化批处理豆包字节跳动网页/App 免费开发平台试用额度多模态、语音交互体验好内容创作、智能客服场景腾讯混元腾讯网页/App 免费开发平台试用额度和微信/企微生态联动方便小程序、办公类应用讯飞星火科大讯飞网页/App 免费基础版 API 免费额度语音能力突出中文场景积累深语音转写、教育办公百川智能 Baichuan开源权重API 试用中文语料扎实小模型部署轻敏感数据场景的轻量部署MiniMax网页/App 免费API 试用对话风格自然长文本不错陪伴式对话、角色扮演零一万物 Yi开源权重API 试用中文写作和通用生成稳写作辅助、内容生成通义千问这一位放在第一个是因为它是我个人项目里出场率最高的。它的开源模型从 0.5B 到 72B 都有能跑在手机、笔记本、单张显卡或者服务器集群上适配场景极广。百炼平台还提供免费额度的在线 API不折腾的人直接调接口也行。如果你是开发者建议先把通义千问研究透。DeepSeek 是过去一年里让我印象最深的国内模型。网页版和 App 完全免费数学推理和代码生成能力在同级免费模型里属于第一梯队。我自己拿它处理过一份三十多页的行业报告让它按章节提取关键指标并总结输出结构清楚几乎没有丢关键信息。API 价格也很低属于“便宜到可以忽略”的档位。智谱 GLM 最打动我的一点是实在。GLM-4-Flash 长期免费开放 API这是很多开发者敢放心用它的原因——不用抢额度、不用算着日子怕过期。只要你的调用频率在合理范围内它就是一个稳定、免费的中文底座。后面我会给出接入代码。豆包的优势在交互体验和语音能力。它的 App 做得流畅多模态能力也很强适合不太想折腾技术的人。如果做智能客服、语音问答这类的产品原型豆包的开发平台也值得一试。腾讯混元如果只是单看模型能力未必是九款里最强的但它的生态优势明显。你要做微信小程序、企业微信机器人混元的接入链路最顺。讯飞星火在语音转写方面积累很深中文理解也不错教育办公场景下有独特优势适合需要语音与文字混合处理的团队。百川智能开源了多个尺寸的模型其中小参数模型部署起来非常轻。对于有数据隔离要求的场景比如内部知识库、敏感信息处理百川的开源权重是低成本选项。MiniMax 的对话风格偏“真人”长文本交互自然做角色扮演类产品、情感陪伴类应用可以优先试它的 API。零一万物 Yi 系列在中文写作和通用生成上表现稳开源版本和在线版本都有文档也很齐全适合做内容生成类的项目。3. 前三名闭眼推荐DeepSeek、通义千问、智谱GLM3.1 DeepSeek普通人日常使用的最优解如果只让我推荐一款“打开就能用”的国内免费大模型我会选 DeepSeek。不是因为它在所有指标上都是第一而是因为它在综合能力、免费程度、中文体验之间找到了一个很好的平衡点。我实测比较明显的场景有两个。一是写代码让它写一个处理 Excel 批量合并的 Python 脚本它会自己处理好文件路径、异常捕获、格式保留还主动加了单元测试省了我很多时间。二是长文本总结三十多页的行业报告分章节喂进去它能把每章重点、关键数据、逻辑链条整理得清清楚楚而不是简单复读原文。DeepSeek 的网页版和 App 目前完全免费注册就能用这是它作为“日常主力”最大的底气。API 定价也比大多数国产模型低开放平台还有体验额度对开发者也很友好。要说缺点高峰期偶尔会出现排队或限流另外它没有内置联网搜索你需要实时信息时得配合外部搜索工具使用。但作为一款免费模型这些瑕疵完全可接受。3.2 通义千问 Qwen开发者真正能把控住的“军火库”通义千问 Qwen 系列在我心中的定位很明确如果你想认真搞开发、部署、微调它是首选。第一个原因是“全”。从 0.5B、1.5B、3B、7B、14B、32B 到 72B覆盖各种硬件条件而且开源生态很成熟。多数版本采用宽松的开源许可证商用限制少这在企业项目里特别重要。社区教程和第三方工具适配也最多你遇到问题基本都能搜到答案。第二个原因是“可控”。我看过太多团队在在线 API 上跑核心业务结果被限流、调价折腾得焦头烂额。Qwen 开源权重提供了另一条路下载到本地、部署到内网数据不出门服务自己管。Ollama、vLLM、LM Studio 都原生支持跑起来很顺。我自己就在一台 24G 显存的机器上跑 qwen2.5:7b 量化版处理内部文档的抽取任务效果很稳而且完全不用担心隐私问题。第三个原因是微调资料丰富。如果你想让模型学会自己的业务格式、特定语气或输出规范Qwen 系列是最常被用来微调的开源模型之一。工具链完善踩坑的人多参考案例也多。想做微调练手从 Qwen 开始基本不会错。3.3 智谱GLM产品化接入的长期免费饭票智谱 GLM 在九款里最特殊的一点是它面向开发者开放了长期免费的 API。注册开放平台拿到 Key把接口地址换成智谱的就能把 GLM-4-Flash 接进自己的项目。这个 API 的输出质量在免费档里相当能打中文理解尤其扎实。我把它用在一个自动给文档打标签的脚本里每天几千次请求跑了一个多月成本为零。还有一次做知识库问答原型我用 OpenAI 的 SDK 直接改了一下 base_url 和模型名就切换到 GLM 上几乎没有迁移成本。对于想快速验证“我的业务适不适合 AI 化”的团队这种低门槛接入非常有价值。要提醒的是免费的 GLM-4-Flash 有频率和上下文限制不适合做高并发服务。如果要做生产环境先读一下官方服务条款确认商用授权范围。但作为原型验证、内部工具、中等量级的自动化任务它是性价比极高的选择。3.4 三款怎么选一句话总结我的选择逻辑个人日常用 DeepSeek开发、本地部署、微调用通义千问想把模型接进产品、长期白嫖 API 用智谱 GLM。如果你只能试一款我的建议是按需求来只是想要个免费好用的聊天伙伴DeepSeek 直接上手如果是程序员想做应用先研究通义千问如果你口袋里没钱但想快速把功能做出来智谱的免费 API 能帮你撑过初期阶段。4. 不吃灰的玩法API 调用、本地部署、微调一条龙4.1 十分钟跑通一个免费 API先让模型干一件实事我以智谱的 GLM-4-Flash 为例因为它长期免费而且接口兼容 OpenAI 格式你以后换其他模型只需要改两行配置。先去智谱开放平台注册账号创建 API Key然后设置到环境变量里。接着用 Python 的 openai 库调接口import os from openai import OpenAI client OpenAI( api_keyos.getenv(ZHIPU_API_KEY), base_urlhttps://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/ ) response client.chat.completions.create( modelglm-4-flash, messages[ {role: system, content: 你是一个严谨的数据分析师。}, {role: user, content: 用三句话总结这份产品需求文档的核心逻辑。} ], streamTrue ) for chunk in response: print(chunk.choices[0].delta.content or , end)跑通之后你想做的很多事情就都有了基础定时抓取网页内容让模型做摘要、把用户反馈自动分类、批量生成文案初稿都是同一个套路。之所以推荐用 OpenAI SDK是因为它是事实上的标准接口DeepSeek、通义、MiniMax 等平台也都提供兼容接口迁移成本极低。4.2 本地部署把模型拉到自己的电脑里不再为 Token 发愁在线 API 再好一些场景下依然会让人不踏实——数据敏感、调用量大、网络不稳定。这时候本地部署就该上场了。本地部署最快的方式是用 Ollama。下载安装之后一行命令就能把模型拉下来运行ollama run qwen2.5:7b它会自动下载适合的量化版本并开启一个交互式聊天界面。如果你的机器没有独立显卡CPU 也能跑 7B 量化模型只是速度慢一些用来体验完全没问题。模型档位怎么选我按硬件条件给你一个参考内存 64G、无独显可以 CPU 跑 7B 量化慢但可用显存 16G 到 24G跑 7B、14B 都挺流畅这是目前性价比最高的档位显存 8G 左右优先跑 1.5B、3B 的小模型先把流程跑通再考虑升级硬件。如果你要做多并发的本地服务用 vLLM 部署更合适。它针对推理做了大量优化吞吐量比 Ollama 高很多适合给多个人或多个应用共用同一个模型pip install vllm python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model /path/to/qwen2.5-7b-instruct \ --served-model-name qwen2.5-7b启动之后它会提供一个 OpenAI 兼容的 HTTP 接口你原来的调用代码几乎不用改把 base_url 指向本地地址就行。这里也补充一句关于 AMD 显卡的问题像 RX 6750 GRE 这类卡确实能跑部分模型但主流推理工具链都优先围绕 CUDA 设计AMD 卡要依赖 ROCm 或第三方适配折腾成本高一些。新手第一次玩本地部署我建议先用纯 CPU 跑小模型或者找一台 N 卡机器验证等流程熟悉了再考虑显卡兼容问题。4.3 进阶玩法微调一个自己的小模型API 和本地部署解决的还是“用现成模型”的问题。当你想让模型稳定输出特定格式、准确识别业务术语、改变说话风格时就需要微调了。为什么要微调而不是继续写提示词提示词能引导模型但约束力有限。举个例子你反复在提示词里要求“只输出 JSON”模型偶尔还是会在 JSON 外面多包一层解释文字。如果你用几百条真实业务数据微调过模型这种问题会明显减少。现在个人微调的开源工具已经很成熟我用的是 LLaMA-Factory。数据格式最常用的是 JSONL每条包含 instruction、input、output{instruction: 把用户投诉归类, input: 充电宝爆炸了我要退货, output: [安全投诉, 退货请求]} {instruction: 把用户投诉归类, input: 快递一周没送到客服也不回消息, output: [物流投诉, 客服投诉]}准备好几百条之后跑 LoRA 或 QLoRA 微调。7B 模型全参微调门槛很高普通玩家不用考虑LoRA 把训练参数量压缩到很小一台 16G 显存的机器就能尝试24G 会更稳git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git cd LLaMA-Factory pip install -e . llamafactory-cli train \ --model_name_or_path Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct \ --stage sft \ --finetuning_type lora \ --dataset alpaca_zh_demo \ --output_dir ./qwen-sft-lora训练完成之后把 LoRA 权重合并回原模型再用 Ollama 或 vLLM 跑起来你的业务专属模型就部署好了。我个人经验是微调数据集不需要很大几百到几千条高质量样本就能看到明显变化。但也不要指望小数据教出模型原本不会的技能它更多是调整输出格式、术语习惯和风格底子还是基座模型的水平。5. 白嫖免费大模型最容易踩的五个坑附带我的快速验证方法5.1 免费额度和“免费授权”是两回事很多平台宣传“免费”实际是给新用户送几千 token、限定几天有效、只能用最低配模型。更隐蔽的是授权问题有些免费额度只允许个人学习使用商用要另买有些平台会拿你的输入数据改进模型。我现在的习惯是每注册一个新平台先把开发者服务协议里“免费”和“商用”两个关键词搜一遍把结果记在自己的工具对比表里。免费能用是一回事能不能放心用是另一回事。5.2 上下文长不代表长文本能力强这是我最常看到新手误判的地方。一个模型标注支持 128K 或 200K 上下文不代表你丢一本几十万字的书进去它就能记住并回答关于中间任意段落的问题。实测中长文本的处理能力会随着长度明显衰减尤其是文档中部的内容很容易被“遗忘”。正确的做法是分段处理先把长文按章节拆开逐段做摘要或抽取再把摘要汇总成最终结果。如果信息量大再配合 RAG 方式从原文里检索而不是把所有文字一次性塞给模型。我处理一份三十页财报时直接丢全文效果一般按章节抽取数字和结论再汇总输出质量立刻上了一个台阶。5.3 在线免费 API 的数据边界一开始就要想清楚免费 API 的本质是平台用算力换你的使用反馈。这个过程中你的输入内容是否被保存、是否用于训练、是否会被第三方处理每个平台都不一样。客户隐私、公司内部源代码、未公开的财务数据这些信息最好不要丢给在线免费 API。如果你的业务本身涉及敏感数据本地部署是更稳妥的选择。用 Qwen 系列的小模型跑在内部服务器上数据完全不出内网虽然模型能力弱一些但安全边界是可控的。先想清楚哪些数据能出网、哪些不能再决定用在线还是本地。5.4 开源权重版本和在线旗舰版不是一个东西有朋友跑了一下本地下载的 Qwen 7B 量化版然后吐槽“开源模型就是不如在线 API”。这其实是不对等的比较。很多开源模型是蒸馏版、量化版或小参数版本能力远低于同系列的在线旗舰。本地部署的价值在于可控、免费、隐私而不在于“接近在线旗舰效果”。我现在的判断标准很简单做个人体验、敏感数据处理、原型验证用本地部署追求最强效果、省心运维用在线 API。两者定位不同没必要互相否定。5.5 榜单跑分看看就好建立你自己的小测试集评测榜单上的分数只能反映模型在固定测试集上的表现既有时效性也不一定代表你的真实业务效果。两个榜单分差不大的模型在特定任务上可能差距明显。我的做法是准备一个固定的小测试集大概三到五个任务覆盖我日常最常做的事一段 Python 代码生成、一篇中文公文改写、一组信息抽取、一个逻辑推理题。任何新模型发布我先用它跑一遍这组测试再加权评分十来分钟就能形成初步判断。这个方法比盯着榜单有效得多。最后说一个我自己的习惯接到新项目第一周永远只用免费 API 或本地小模型做 POC验证需求是不是真需要大模型、需要哪种能力、数据边界在哪里。方向验证清楚了再考虑付费额度或升级硬件。这个流程帮我避开了好几次“先花了钱买了卡然后发现需求根本不是当初想的那样”的尴尬。免费大模型的价值不只是省钱更是给所有人一个低成本试错的机会。