轻松入门 Spring AI · 其他主流模型接入指南
（2026年1月 常用模型速览 + 推荐配置方式）
目前 Spring AI 支持/兼容的模型非常多，以下是2026年初国内开发者最常实际使用的几类模型，按照“上手难度 + 性价比 + 中文能力”综合排序：
| 排名 | 模型家族 | 中文能力 | 推理/复杂任务 | 速度 | 价格 | 上手难度 | 接入方式推荐 | 典型场景 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | DeepSeek 全系列 | ★★★★★ | ★★★★★ | ★★★★ | ★★★★★ | ★☆☆ | OpenAI兼容（硅基/官方） | 几乎所有场景首选 |
| 2 | 通义千问 Qwen系列 | ★★★★★ | ★★★★☆ | ★★★★ | ★★★★ | ★☆☆ | OpenAI兼容 / 官方starter | 企业级、多模态、稳定性要求高 |
| 3 | 智谱 GLM-4系列 | ★★★★☆ | ★★★★☆ | ★★★★ | ★★★★ | ★★☆ | OpenAI兼容 / 官方starter | 代码、长文本、函数调用强 |
| 4 | 月之暗面 Kimi | ★★★★☆ | ★★★★ | ★★★ | ★★★★ | ★★☆ | OpenAI兼容 | 长上下文、文档理解 |
| 5 | 百度文心一言 4.5/4o | ★★★★ | ★★★☆ | ★★★★ | ★★★ | ★★☆ | OpenAI兼容 / 文心插件 | 搜索增强、百度生态 |
| 6 | Ollama 本地主流模型 | 差异大 | 差异大 | ★～★★ | 免费 | ★★☆ | Ollama starter | 离线、私有化、演示 |
| 7 | Mistral / Llama3.3系列 | ★★☆～★★★ | ★★★★ | ★★★★ | 免费～中 | ★★★ | Ollama / vLLM / OpenAI兼容 | 英文强、多语言实验 |
| 8 | Grok-2 / Grok系列 | ★★★ | ★★★★☆ | ★★★ | 中～高 | ★★★★ | xAI官方API（兼容度一般） | 实时信息、幽默风格 |
快速接入模板（OpenAI兼容方式 – 目前最通用的打法）
绝大多数模型都提供了 OpenAI 格式的 API，因此你只需要改 3 个地方就能切换：
spring:
ai:
openai:
# 只需改这三个关键字段
base-url: https://api.某个提供商.com/v1
api-key: sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
chat:
options:
model: 该提供商的具体模型名称常见模型一键切换配置示例（2026年1月主流写法）：
# 智谱AI GLM-4系列（代码/函数调用很强）
base-url: https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4
api-key: 你的glm key
model: glm-4-flash # 快/便宜 或 glm-4-9b-chat / glm-4-plus
# 月之暗面 Kimi
base-url: https://api.moonshot.cn/v1
api-key: sk-你的kimi key
model: moonshot-v1-8k # 或 moonshot-v1-32k / moonshot-v1-128k
# 百度文心一言（兼容模式）
base-url: https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop
api-key: 你的 access_token（注意文心需要先获取token）
model: ernie-4.0-8k # 或 ernie-speed-128k / ernie-4.5-8k-preview
# Grok (xAI) - 兼容度一般，建议用官方 SDK 更稳
base-url: https://api.x.ai/v1 # 可能需要额外 header
api-key: xai-你的key
model: grok-2-1212 # 或 grok-beta不同模型特性对比（帮你选模型时的参考）
| 模型 | 特别擅长领域 | 不太行的地方 | 2026年推荐指数 | 备注 |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek-R1 | 复杂推理、数学、代码debug | 极长上下文稍弱 | ★★★★★ | 当前国模天花板之一 |
| Qwen-max | 综合最均衡、中文理解、稳定性 | 极端推理略逊R1 | ★★★★½ | 企业最稳 |
| GLM-4-Flash | 函数调用准确度、代码生成 | 创意写作稍弱 | ★★★★ | 工具调用党首选 |
| Kimi-128k | 超长文档/小说/会议记录处理 | 推理深度中等 | ★★★★ | 长文本王者 |
| Ollama qwen2.5:32b | 本地离线、隐私、0费用 | 速度慢、显存需求大 | ★★★½ | 演示/内网 |
| Mistral Small 3 | 速度快、英文/多语言 | 中文明显弱于国产模型 | ★★★ | 轻量级国际模型 |
建议的学习/实验路径（按顺序）
- 先把 DeepSeek + 硅基流动 玩熟（上手最快）
- 再试 通义千问 qwen-max（企业级标配感）
- 然后体验 智谱 GLM-4-flash（函数调用最准那一档）
- 有长文档需求 → Kimi-128k
- 想完全离线 → Ollama + qwen2.5:14b 或 deepseek-r1:7b
- 最后可以玩玩国际模型（Mistral/Llama/Grok）做对比
一句话总结目前（2026年1月）最舒服的策略：
先用 OpenAI 兼容方式把所有主流模型都试一遍，只改 base-url、api-key 和 model 三个字段，就能大概知道哪个模型最适合你的场景。
需要我针对某个具体模型（比如 GLM-4、Kimi、Mistral、Grok 等）给出更详细的配置 + 代码示例 + 注意事项吗？
直接告诉我你接下来想重点玩哪一个～ 😄
