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个人站长挑模型，跑分榜其实没什么参考价值。真正决定能不能用起来的只有三件事：接不接得进现在的流程、中文长文写出来像不像人话、一个月的账单会不会失控。
所以这张榜不按参数排。我把接入成本、中文成稿率、单篇成本三项放一起打分，最后选进来 8 家：4 家权重能下载、可以自己部署，3 家只能调接口，剩下 Hugging Face 算试车场——它不产模型，但能让你在掏钱之前把候选试个遍。
数字都是 2026 年 11 月 10 日的快照。价格、免费额度、许可条款都会变，真要落笔之前回官网再核一遍，别把这张表当长期合同。
格局比想象中清楚。开源这一侧是 DeepSeek、Qwen、Llama、Mistral：权重能拿，代价是显存和部署得自己扛；闭源一侧是 OpenAI、Claude、Gemini，接上就能写，账单跟着用量走。
中文是分水岭。OpenAI、Claude、Gemini、DeepSeek、Qwen 五家写中文长文已经能直接发，术语和语感基本不用返工；Llama 和 Mistral 得靠中文微调或者提示词硬拽，直接批量产稿会露出翻译腔。
成本也是三档：免费和试用额度只够验证，跑不起日更；按量计费在长文、长上下文场景会成倍涨；自建是一次性买显存，之后基本只剩电费。
| 排名 | 模型/生态 | 厂商 | 获取方式 | 中文表现 | 适合谁 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | OpenAI GPT 系列 | OpenAI | 闭源 API（有免费试用额度） | 强 | 要稳定产出、不想折腾部署 |
| 2 | Anthropic Claude 系列 | Anthropic | 闭源 API | 较强（长文尤佳） | 长文改写、审稿、结构化拆解 |
| 3 | Google Gemini 系列 | 闭源 API（含免费额度） | 较强 | 多模态、图片与文档混合处理 | |
| 4 | DeepSeek 系列 | DeepSeek | 开源权重 + 便宜 API | 强 | 要自建又要中文质量 |
| 5 | 阿里 Qwen 系列 | 阿里巴巴 | 开源权重 + API | 强（中文语料厚） | 中文内容、Agent 工具链 |
| 6 | Meta Llama 系列 | Meta | 开源权重 | 中（需中文微调或加提示） | 想完全本地跑、数据不出门 |
| 7 | Mistral 系列 | Mistral AI | 开源权重 + API | 中（英文优于中文） | 英文站、多语言站点 |
| 8 | Hugging Face 生态 | 社区/多厂商 | 模型托管与推理服务 | 看具体模型 | 想先试再定、爱换模型 |
「获取方式」分闭源 API 与开源权重两类；「中文表现」是按长文改写、术语准确性、口语自然度三项主观打分后的粗档，不引用第三方基准数字。
下面逐家给判断。每张卡片的四个格子固定是“是什么、能做什么、坑在哪、适合谁”，顺序一致，方便横向比。先读“坑在哪”，再看功能清单，能省不少试错。
闭源商用模型，按 token 计费，官方提供 SDK 与兼容 OpenAI 格式的接口，几乎所有第三方工具都优先适配它。
站长的自动化流水线里当「写作与判断」的那一环：选题扩写、长文改写、结构化抽取，再交给 n8n 落库成草稿。
成本和用量强耦合，长上下文与批量跑会迅速吃额度；接口格式虽被广泛兼容，但版本切换时输出风格会漂。
接上最快：一个 API Key 加一个兼容层即可，不需要显卡。
闭源模型，以长上下文和指令跟随见长，输出更「像人写的」，也更愿意按你给的格式办事。
拿它做编辑角色：把草稿喂进去，让它按「删掉形容词、补一句判断、保留数字」这类规则改，比让它从零写更值。
按量付费单价偏高，批量改写要先算成本；国内访问需要处理网络与合规问题，别把关键链路只挂在一家。
中等：接口简单，但要配好重试与超时，长文请求容易超时。
闭源模型家族，图像理解与文档解析能力强，官方有免费额度适合先试。
站长常拿它做「截图转文字」「PDF 转结构化字段」这类脏活，把素材先过一遍再交给写稿模型。
免费额度有速率限制，跑批容易被掐；输出有时过于概括，事实细节仍要人工回查。
低到中：API 简单，但国内直连不稳。
既有开源权重可本地部署，也有官方 API，中文语料充足，长上下文版本适合读整篇文章。
在家用机器或小服务器上跑蒸馏版做日常改写，重活再切官方 API，成本能压到很低。
本地跑要吃显存，量化后质量会掉；开源权重的中文长文稳定性不如闭源大版本。
中：需要一点显存和 Ollama/llama.cpp 的经验。
开源模型家族，尺寸覆盖从手机端到服务器端，中文与函数调用能力在开源里比较靠前。
给 n8n 或自建 Agent 当执行模型：调用接口、填表、抽取字段，指令跟随比同尺寸模型稳。
版本迭代快，同一名字下不同尺寸效果差异大；本地部署要按显存挑尺寸，别硬上大杯。
中：文档齐全，但尺寸选错会白折腾。
开源基座模型，工具链和量化方案最成熟，几乎所有本地推理框架都优先支持。
追求数据不出门时用它：把站内素材喂给本地实例做摘要、打标签，不经过任何外部接口。
中文原生能力一般，长篇写作容易出现英文腔；商用条款要看具体版本，别默认都能随便用。
中高：要会量化、会调提示，效果才勉强够用。
欧洲厂商的开源模型，小尺寸版本跑得动、速度快，英文质量稳定。
做英文站或需要批量翻译时，用它先出草稿，再让中文模型润色，成本和延迟都低。
中文不是强项，直接产出中文长文会出现用词生硬；部分版本商用条款另有要求。
中：小尺寸好跑，调优要花时间。
开源模型的托管与分发平台，能直接调推理端点，也能下载权重自己部署。
选型阶段用它横向试几个模型：同一段提示词跑五家，比较中文自然度，再决定自建谁。
模型质量参差，同名不同版本效果差别大；免费推理端点会排队，不适合放进生产链路。
低：网页上就能试，自建另算。
日更内容站，我建议把链路拆成两段：Gemini 把官网、定价页、更新日志读成结构化字段，Claude 或 DeepSeek 把字段写成能读的段落，最后 n8n 直接落成 WordPress 草稿。这样只有一个付费接口在跑批量，成本可控，出问题也好定位。
做评测站或导航站的，别自己写产品描述。让 Gemini 读页面、GPT 或 Claude 拼初稿，你只做两件事：核对事实、下判断。模型给的是素材，取舍还是人的活。
想完全本地、素材不出内网的，DeepSeek 加 Qwen 量化跑在 24G 显存上够用，但只适合摘要、分类、打标签这类短任务。让 7B 级别写中文长文，读者一眼能看出干瘪，别拿它当唯一写稿模型。
三句话收尾：跑分高不等于你接得上，别为分数买单；中文长文优先闭源头部，省下的返工时间比省下的接口费值钱；想压成本就“闭源写、开源改”，别指望一套模型通吃。
发布前必须人工核三样：接口价格与免费额度的当前条款、开源权重的商用许可、以及文中所有带“≈”的数字口径。这三样变得比模型还快。
