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CrewAI 的 LLM 选择方法

我们不推荐具体的模型,而是倡导一种**思维框架**,帮助您根据具体的用例、限制和需求做出明智的决策。LLM 领域发展迅速,新模型定期涌现,现有模型也频繁更新。最重要的是建立一个系统化的评估方法,无论有哪些具体模型可用,这种方法都保持其适用性。
由于 LLM 领域发展迅速,本指南侧重于战略性思维,而非具体的模型推荐。

快速决策框架

1

分析您的任务

首先要深入了解您的任务实际需要什么。考虑涉及的认知复杂性、所需的推理深度、预期输出的格式,以及模型需要处理的上下文数量。这一基础分析将指导后续的每一个决策。
2

匹配模型能力

一旦了解了您的需求,就将它们与模型的优势进行匹配。不同的模型家族擅长不同类型的工作;有些模型优化于推理和分析,有些则擅长创造力和内容生成,还有一些则侧重于速度和效率。
3

考虑约束条件

考虑您现实世界中的运营限制,包括预算限制、延迟要求、数据隐私需求和基础设施能力。理论上最好的模型可能并非您实际情况下的最佳选择。
4

测试与迭代

从可靠、易于理解的模型开始,并根据您特定用例中的实际性能进行优化。现实世界的结果通常与理论基准不同,因此实证测试至关重要。

核心选择框架

a. 任务优先思维

在 LLM 选择中,最关键的一步是理解您的任务实际需要什么。团队常常根据模型的普遍声誉或基准分数来选择模型,而没有仔细分析其具体需求。这种方法要么导致用昂贵、复杂的模型过度设计简单的任务,要么导致用能力不足的模型来处理复杂的工作。
  • 推理复杂性
  • 输出要求
  • 上下文需求
  • **简单任务**代表了日常 AI 工作的大部分,包括基本的指令遵循、直接的数据处理和简单的格式化操作。这些任务通常有清晰的输入和输出,歧义性极小。认知负荷低,模型主要需要遵循明确的指令,而不是进行复杂的推理。
  • **复杂任务**需要多步推理、战略性思维以及处理模糊或不完整信息的能力。这可能涉及分析多个数据源、制定全面的策略或解决需要分解成更小部分的问题。模型需要在多个推理步骤中保持上下文,并且通常必须做出未明确说明的推断。
  • **创意任务**要求一种不同类型的认知能力,专注于生成新颖、引人入胜且符合上下文的内容。这包括讲故事、创作营销文案和创造性地解决问题。模型需要理解细微差别、语气和受众,同时产生感觉真实、引人入胜而非公式化的内容。

b. 模型能力映射

理解模型能力需要超越营销宣传和基准分数,去了解不同模型架构和训练方法的基本优势和局限性。
推理模型是一个专门的类别,专为复杂的多步思维任务而设计。当问题需要仔细分析、战略规划或系统性问题分解时,这些模型表现出色。它们通常采用思维链(chain-of-thought)或思维树(tree-of-thought)等技术来逐步解决复杂问题。推理模型的优势在于其能够在扩展的推理链中保持逻辑一致性,并将复杂问题分解为可管理的组成部分。它们在战略规划、复杂分析以及推理质量比响应速度更重要的情境中特别有价值。然而,推理模型通常在速度和成本方面有所取舍。它们也可能不太适合创意任务或简单的操作,因为这些任务不需要其复杂的推理能力。当您的任务涉及真正的复杂性,并且能从系统性的、逐步的分析中受益时,可以考虑这些模型。
通用模型提供了最平衡的 LLM 选择方法,在广泛的任务中提供稳定的性能,而不在任何特定领域进行极端专业化。这些模型在多样化的数据集上进行训练,并为通用性而非特定领域的顶尖性能而优化。通用模型的主要优势在于其在不同类型工作中的可靠性和可预测性。它们能胜任大多数标准业务任务,从研究分析到内容创作和数据处理。这使得它们成为那些需要在各种工作流中获得一致性能的团队的绝佳选择。虽然通用模型在特定领域可能无法达到专业化替代品的顶尖性能,但它们在模型管理方面提供了操作简便性和较低的复杂性。它们通常是新项目的最佳起点,让团队在可能用更专业的模型进行优化之前,先了解自己的具体需求。
快速高效模型优先考虑速度、成本效益和资源效率,而非复杂的推理能力。这些模型针对高吞吐量场景进行了优化,其中快速响应和低运营成本比细致的理解或复杂的推理更重要。这些模型在涉及常规操作、简单数据处理、函数调用以及认知要求相对直接的高容量任务中表现出色。它们对于需要快速处理大量请求或在严格预算限制内运行的应用程序尤其有价值。使用高效模型时,关键的考虑因素是确保其能力与您的任务要求相符。虽然它们可以有效地处理许多常规操作,但在需要细致理解、复杂推理或复杂内容生成的任务上可能会遇到困难。它们最适合用于定义明确、常规的操作,其中速度和成本比复杂性更重要。
创意模型专门为内容生成、写作质量和创造性思维任务而优化。这些模型通常擅长理解细微差别、语气和风格,同时产生引人入胜、符合上下文且感觉自然真实的内容。创意模型的优势在于其能够根据不同受众调整写作风格,保持一致的声音和语调,并生成能有效吸引读者的内容。它们在涉及讲故事、营销文案、品牌传播以及其他以创意和参与度为主要目标的任务中表现更佳。在选择创意模型时,不仅要考虑其生成文本的能力,还要考虑其对受众、上下文和目的的理解。最好的创意模型可以调整其输出以匹配特定的品牌声音,针对不同的受众群体,并在长篇内容中保持一致性。
开源模型在成本控制、定制潜力、数据隐私和部署灵活性方面具有独特的优势。这些模型可以在本地或私有基础设施上运行,从而完全控制数据处理和模型行为。开源模型的主要好处包括消除了按 token 计费的成本、能够针对特定用例进行微调、完全的数据隐私以及独立于外部 API 提供商。它们对于有严格数据隐私要求、预算限制或特定定制需求的组织尤其有价值。然而,开源模型需要更多的技术专业知识才能有效部署和维护。团队需要考虑基础设施成本、模型管理的复杂性以及保持模型更新和优化所需的持续努力。在计入技术开销时,其总拥有成本可能高于基于云的替代方案。

战略性配置模式

a. 多模型方法

在同一个小组(crew)中为不同目的使用不同的模型,以优化性能和成本。
最复杂的 CrewAI 实现通常会战略性地使用多个模型,根据不同智能体的具体角色和需求分配不同的模型。这种方法允许团队通过为每种工作类型使用最合适的模型来同时优化性能和成本。 规划智能体受益于能够处理复杂战略思维和多步分析的推理模型。这些智能体通常充当操作的“大脑”,制定策略并协调其他智能体的工作。另一方面,内容智能体使用擅长写作质量和受众参与的创意模型表现最佳。处理常规操作的处理智能体可以使用优先考虑速度和成本效益的高效模型。 **示例:研究与分析小组**
from crewai import Agent, Task, Crew, LLM

# High-capability reasoning model for strategic planning
manager_llm = LLM(model="gemini-2.5-flash-preview-05-20", temperature=0.1)

# Creative model for content generation
content_llm = LLM(model="claude-3-5-sonnet-20241022", temperature=0.7)

# Efficient model for data processing
processing_llm = LLM(model="gpt-4o-mini", temperature=0)

research_manager = Agent(
    role="Research Strategy Manager",
    goal="Develop comprehensive research strategies and coordinate team efforts",
    backstory="Expert research strategist with deep analytical capabilities",
    llm=manager_llm,  # High-capability model for complex reasoning
    verbose=True
)

content_writer = Agent(
    role="Research Content Writer",
    goal="Transform research findings into compelling, well-structured reports",
    backstory="Skilled writer who excels at making complex topics accessible",
    llm=content_llm,  # Creative model for engaging content
    verbose=True
)

data_processor = Agent(
    role="Data Analysis Specialist",
    goal="Extract and organize key data points from research sources",
    backstory="Detail-oriented analyst focused on accuracy and efficiency",
    llm=processing_llm,  # Fast, cost-effective model for routine tasks
    verbose=True
)

crew = Crew(
    agents=[research_manager, content_writer, data_processor],
    tasks=[...],  # Your specific tasks
    manager_llm=manager_llm,  # Manager uses the reasoning model
    verbose=True
)
成功实施多模型的关键在于理解不同智能体如何互动,并确保模型能力与智能体职责相匹配。这需要仔细规划,但可以显著提高输出质量和运营效率。

b. 特定组件选择

  • 管理者 LLM
  • 函数调用 LLM
  • 特定于智能体的覆盖设置
管理者 LLM 在 CrewAI 的层级化流程中扮演着至关重要的角色,作为多个智能体和任务的协调点。该模型需要擅长授权、任务优先级排序以及在多个并发操作中维护上下文。有效的管理者 LLM 需要强大的推理能力来做出良好的授权决策,一致的性能以确保可预测的协调,以及出色的上下文管理能力来同时跟踪多个智能体的状态。该模型需要了解不同智能体的能力和局限性,同时优化任务分配以提高效率和质量。成本考虑对于管理者 LLM 尤其重要,因为它们参与每一次操作。该模型需要在提供足够能力以实现有效协调的同时,保持频繁使用的成本效益。这通常意味着寻找那些提供良好推理能力但没有最复杂选项那样高昂定价的模型。

任务定义框架

a. 专注于清晰而非复杂

在决定 CrewAI 输出质量方面,有效的任务定义通常比模型选择更重要。定义明确的任务提供了清晰的指导和上下文,即使是中等水平的模型也能表现良好,而定义不佳的任务即使是复杂的模型也可能产生不尽人意的结果。
最好的任务描述在提供足够细节和保持清晰度之间取得了平衡。它们应该足够清晰地定义具体目标,以至于对成功的样子没有歧义,同时足够详细地解释方法或方法论,以便智能体理解如何进行。有效的任务描述包括相关的上下文和约束,帮助智能体理解更广泛的目的以及需要遵守的任何限制。它们将复杂的工作分解为可以系统执行的重点步骤,而不是提出难以系统处理的、压倒性的、多方面的目标。常见的错误包括目标过于模糊、未能提供必要的上下文、设定不清晰的成功标准,或将多个不相关的任务合并到一个描述中。目标是提供足够的信息让智能体成功,同时保持对单一、清晰目标的专注。
预期输出指南是任务定义和智能体之间的契约,明确规定了交付成果应该是什么样子以及如何评估它。这些指南应该描述所需的格式和结构,以及必须包含的关键元素,以使输出被认为是完整的。最好的输出指南提供了质量指标的具体示例,并足够清晰地定义了完成标准,以便智能体和人工审查员都可以评估任务是否已成功完成。这减少了歧义,并有助于确保多次任务执行结果的一致性。避免使用适用于任何任务的通用输出描述,缺失格式规范让智能体猜测结构,不清晰的质量标准使评估困难,或未能提供示例或模板来帮助智能体理解期望。

b. 任务排序策略

  • 顺序依赖
  • 并行执行
当任务建立在先前输出的基础上、信息从一个任务流向另一个任务,或者质量取决于先决工作的完成时,顺序任务依赖是必不可少的。这种方法确保每个任务都能访问成功所需的信息和上下文。有效实施顺序依赖需要使用 context 参数来链接相关任务,通过任务进展逐步构建复杂性,并确保每个任务产生的输出能作为后续任务的有意义的输入。目标是在依赖任务之间保持逻辑流程,同时避免不必要的瓶颈。当一个任务到另一个任务有明确的逻辑进展,并且一个任务的输出真正提高了后续任务的质量或可行性时,顺序依赖效果最佳。然而,如果管理不当,它们可能会造成瓶颈,因此识别哪些依赖是真正必要的,而不是仅仅为了方便,这一点很重要。

优化智能体配置以提升 LLM 性能

a. 基于角色的 LLM 选择

通用的智能体角色使得选择正确的 LLM 变得不可能。具体的角色能够实现有针对性的模型优化。
您智能体角色的具体性直接决定了哪些 LLM 能力对于优化性能最为重要。这创造了一个将精确的模型优势与智能体职责相匹配的战略机会。 **通用角色与具体角色对 LLM 选择的影响:** 在定义角色时,思考对于智能体将要处理的任务,哪些特定的领域知识、工作风格和决策框架最有价值。角色定义越具体、越贴合上下文,模型就越能有效地体现该角色。
# ✅ Specific role - clear LLM requirements
specific_agent = Agent(
    role="SaaS Revenue Operations Analyst",  # Clear domain expertise needed
    goal="Analyze recurring revenue metrics and identify growth opportunities",
    backstory="Specialist in SaaS business models with deep understanding of ARR, churn, and expansion revenue",
    llm=LLM(model="gpt-4o")  # Reasoning model justified for complex analysis
)
角色到模型的映射策略
  • **“研究分析师”** → 推理模型(GPT-4o, Claude Sonnet),用于复杂分析
  • **“内容编辑”** → 创意模型(Claude, GPT-4o),用于提升写作质量
  • **“数据处理器”** → 高效模型(GPT-4o-mini, Gemini Flash),用于结构化任务
  • **“API 协调员”** → 函数调用优化模型(GPT-4o, Claude),用于工具使用

b. 背景故事作为模型上下文放大器

战略性的背景故事通过提供通用提示无法实现的领域特定上下文,从而倍增您所选 LLM 的效能。
一个精心设计的背景故事将您选择的 LLM 从通用能力转变为专业知识。这对于成本优化尤其关键——一个上下文丰富的经济型模型可以胜过一个没有适当上下文的高级模型。 **上下文驱动的性能示例:**
# Context amplifies model effectiveness
domain_expert = Agent(
    role="B2B SaaS Marketing Strategist",
    goal="Develop comprehensive go-to-market strategies for enterprise software",
    backstory="""
    You have 10+ years of experience scaling B2B SaaS companies from Series A to IPO.
    You understand the nuances of enterprise sales cycles, the importance of product-market
    fit in different verticals, and how to balance growth metrics with unit economics.
    You've worked with companies like Salesforce, HubSpot, and emerging unicorns, giving
    you perspective on both established and disruptive go-to-market strategies.
    """,
    llm=LLM(model="claude-3-5-sonnet", temperature=0.3)  # Balanced creativity with domain knowledge
)

# This context enables Claude to perform like a domain expert
# Without it, even it would produce generic marketing advice
能增强 LLM 性能的背景故事元素
  • **领域经验**:“在企业级 SaaS 销售领域拥有 10 年以上经验”
  • **特定专长**:“专注于 B 轮及以上融资的技术尽职调查”
  • **工作风格**:“偏好基于数据的决策,并有清晰的文档记录”
  • **质量标准**:“坚持引用来源并展示分析过程”

c. 智能体-LLM 的整体优化

最有效的智能体配置在角色具体性、背景故事深度和 LLM 选择之间创造了协同效应。每个元素都相互加强,以最大化模型性能。 **优化框架:**
# Example: Technical Documentation Agent
tech_writer = Agent(
    role="API Documentation Specialist",  # Specific role for clear LLM requirements
    goal="Create comprehensive, developer-friendly API documentation",
    backstory="""
    You're a technical writer with 8+ years documenting REST APIs, GraphQL endpoints,
    and SDK integration guides. You've worked with developer tools companies and
    understand what developers need: clear examples, comprehensive error handling,
    and practical use cases. You prioritize accuracy and usability over marketing fluff.
    """,
    llm=LLM(
        model="claude-3-5-sonnet",  # Excellent for technical writing
        temperature=0.1  # Low temperature for accuracy
    ),
    tools=[code_analyzer_tool, api_scanner_tool],
    verbose=True
)
对齐检查清单
  • ✅ **角色具体性**:清晰的领域和职责
  • ✅ **LLM 匹配**:模型优势与角色要求对齐
  • ✅ **背景故事深度**:提供 LLM 可利用的领域上下文
  • ✅ **工具集成**:工具支持智能体的专业功能
  • ✅ **参数调整**:温度等设置针对角色需求进行优化
关键在于创建的智能体,其每一个配置选择都强化了您的 LLM 选择策略,从而在优化成本的同时最大化性能。

实际实施清单

这里不是重复战略框架,而是一个在 CrewAI 中实施 LLM 选择决策的战术清单

审计您当前的设置

需要审查的内容
  • 是否所有智能体都默认使用同一个 LLM?
  • 哪些智能体处理最复杂的推理任务?
  • 哪些智能体主要进行数据处理或格式化?
  • 是否有智能体严重依赖工具?
**行动**:记录当前智能体角色并识别优化机会。

实施团队级策略

设定您的基准
# Start with a reliable default for the crew
default_crew_llm = LLM(model="gpt-4o-mini")  # Cost-effective baseline

crew = Crew(
    agents=[...],
    tasks=[...],
    memory=True
)
**行动**:在优化单个智能体之前,为您的团队(crew)建立默认的 LLM。

优化高影响力的智能体

识别并升级关键智能体
# Manager or coordination agents
manager_agent = Agent(
    role="Project Manager",
    llm=LLM(model="gemini-2.5-flash-preview-05-20"),  # Premium for coordination
    # ... rest of config
)

# Creative or customer-facing agents
content_agent = Agent(
    role="Content Creator",
    llm=LLM(model="claude-3-5-sonnet"),  # Best for writing
    # ... rest of config
)
**行动**:升级处理 80% 复杂性的那 20% 的智能体。

通过企业级测试进行验证

一旦您将智能体部署到生产环境
  • 使用 CrewAI AMP 平台 对您的模型选择进行 A/B 测试
  • 使用真实输入运行多次迭代,以衡量一致性和性能
  • 比较您优化后的设置在成本与性能方面的表现
  • 与您的团队分享结果,以便进行协作决策
**行动**:使用测试平台,用数据驱动的验证取代猜测。

何时使用不同类型的模型

  • 推理模型
  • 创意模型
  • 高效模型
  • 开源模型
当任务需要真正的多步逻辑思维、战略规划或从系统性分析中受益的高级决策时,推理模型就变得至关重要。当问题需要分解成组件并系统地分析,而不是通过模式匹配或简单的指令遵循来处理时,这些模型表现出色。考虑为业务战略制定、需要从多个来源提取见解的复杂数据分析、每一步都依赖于先前分析的多步问题解决以及需要考虑多个变量及其相互作用的战略规划任务使用推理模型。然而,推理模型通常成本更高,响应时间更慢,因此最好保留给那些其复杂能力能提供真正价值的任务,而不是用于不需要复杂推理的简单操作。

常见的 CrewAI 模型选择陷阱

**问题**:在一个团队(crew)中,无论智能体的具体角色和职责如何,都使用同一个 LLM。这通常是默认方法,但很少是最佳选择。**真实案例**:同时为战略规划经理和数据提取智能体使用 GPT-4o。经理需要其值得高昂成本的推理能力,但数据提取器使用 GPT-4o-mini 也能表现得同样好,而且成本只是其中的一小部分。**CrewAI 解决方案**:利用特定于智能体的 LLM 配置,将模型能力与智能体角色相匹配:
# Strategic agent gets premium model
manager = Agent(role="Strategy Manager", llm=LLM(model="gpt-4o"))

# Processing agent gets efficient model
processor = Agent(role="Data Processor", llm=LLM(model="gpt-4o-mini"))
**问题**:不理解 CrewAI 的 LLM 层级是如何工作的——团队 LLM、经理 LLM 和智能体 LLM 的设置可能会冲突或协调不佳。**真实案例**:将团队设置为使用 Claude,但智能体却配置了 GPT 模型,导致行为不一致和不必要的模型切换开销。**CrewAI 解决方案**:战略性地规划您的 LLM 层级:
crew = Crew(
    agents=[agent1, agent2],
    tasks=[task1, task2],
    manager_llm=LLM(model="gpt-4o"),  # For crew coordination
    process=Process.hierarchical  # When using manager_llm
)

# Agents inherit crew LLM unless specifically overridden
agent1 = Agent(llm=LLM(model="claude-3-5-sonnet"))  # Override for specific needs
**问题**:在选择模型时只关注通用能力,而忽略了对于工具密集型 CrewAI 工作流的函数调用性能。**真实案例**:为一个主要需要调用 API、搜索工具或处理结构化数据的智能体选择了一个以创意为重点的模型。结果该智能体在工具参数提取和可靠的函数调用方面表现不佳。**CrewAI 解决方案**:对于工具密集型智能体,优先考虑函数调用能力:
# For agents that use many tools
tool_agent = Agent(
    role="API Integration Specialist",
    tools=[search_tool, api_tool, data_tool],
    llm=LLM(model="gpt-4o"),  # Excellent function calling
    # OR
    llm=LLM(model="claude-3-5-sonnet")  # Also strong with tools
)
**问题**:基于理论性能做出复杂的模型选择决策,而没有用实际的 CrewAI 工作流和任务进行验证。**真实案例**:基于任务类型实施复杂的模型切换逻辑,而没有测试性能提升是否值得增加的操作复杂性。**CrewAI 解决方案**:从简单开始,然后根据实际性能数据进行优化:
# Start with this
crew = Crew(agents=[...], tasks=[...], llm=LLM(model="gpt-4o-mini"))

# Test performance, then optimize specific agents as needed
# Use Enterprise platform testing to validate improvements
**问题**:没有考虑模型上下文窗口如何与 CrewAI 的内存以及智能体之间的上下文共享相互作用。**真实案例**:为需要跨多个任务迭代维护对话历史的智能体,或在智能体之间有大量通信的团队中使用短上下文模型。**CrewAI 解决方案**:将上下文能力与团队的沟通模式相匹配。

测试与迭代策略

从简单开始

从可靠、通用、易于理解且广泛支持的模型开始。这为您在优化专业需求之前,提供了一个稳定的基础,以了解您的具体要求和性能期望。

衡量重要指标

制定与您特定用例和业务需求相符的指标,而不是仅仅依赖通用基准。专注于衡量直接影响您成功的成果,而不是理论性能指标。

根据结果迭代

根据在您特定情境中观察到的性能进行模型更改,而不是基于理论考虑或一般性建议。现实世界的性能通常与基准测试结果或普遍声誉有显著差异。

考虑总成本

评估包括模型成本、开发时间、维护开销和运营复杂性在内的完整拥有成本。在考虑所有因素时,每个 token 成本最低的模型可能不是最经济的选择。
首先专注于理解您的需求,然后选择最能满足这些需求的模型。最佳的 LLM 选择是那个能在您的运营限制内,持续交付您所需结果的模型。

企业级模型验证

对于认真优化其 LLM 选择的团队,**CrewAI AMP 平台**提供了远超基本命令行测试的复杂测试能力。该平台能够进行全面的模型评估,帮助您就 LLM 策略做出数据驱动的决策。
Enterprise Testing Interface
高级测试功能
  • **多模型比较**:在相同的任务和输入上同时测试多个 LLM。并行比较 GPT-4o、Claude、Llama、Groq、Cerebras 等领先模型的性能,以确定最适合您特定用例的模型。
  • **统计严谨性**:使用一致的输入配置多次迭代,以衡量可靠性和性能差异。这有助于识别那些不仅性能良好,而且在多次运行中表现一致的模型。
  • **真实世界验证**:使用您实际的团队输入和场景,而不是合成基准。该平台允许您使用特定的行业背景、公司信息和真实用例进行测试,以获得更准确的评估。
  • **全面分析**:访问所有测试模型的详细性能指标、执行时间和成本分析。这使得决策能够基于数据,而不是依赖于模型的普遍声誉或理论能力。
  • **团队协作**:在团队中共享测试结果和模型性能数据,从而实现协作决策和跨项目的一致模型选择策略。
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企业平台将模型选择从猜测转变为一个数据驱动的过程,使您能够用实际的用例和需求来验证本指南中的原则。

关键原则总结

任务驱动选择

根据任务的实际需求选择模型,而不是理论能力或普遍声誉。

能力匹配

将模型优势与智能体角色和职责对齐,以获得最佳性能。

战略一致性

在相关组件和工作流程中保持连贯的模型选择策略。

实践测试

通过实际使用来验证选择,而不仅仅依赖基准测试。

迭代改进

从简单开始,根据实际性能和需求进行优化。

运营平衡

在性能要求与成本和复杂性限制之间取得平衡。
请记住:最好的 LLM 选择是在您的运营限制内,持续交付您所需结果的那一个。首先专注于理解您的需求,然后选择最能满足这些需求的模型。

当前模型格局(2025年6月)

**时间快照**:以下模型排名代表截至 2025 年 6 月的当前排行榜情况,数据来源于 LMSys ArenaArtificial Analysis 及其他领先基准。LLM 的性能、可用性和定价变化迅速。请务必使用您自己的特定用例和数据进行评估。

各类别领先模型

下表展示了当前不同类别中表现顶尖模型的代表性样本,并附有其在 CrewAI 智能体中适用性的指导。
这些表格/指标展示了每个类别中部分领先的模型,并非详尽无遗。除了这里列出的模型外,还存在许多优秀模型。此举旨在说明需要寻找的能力类型,而非提供一份完整的目录。
  • 推理与规划
  • 编码与技术
  • 速度与效率
  • 均衡性能
最适合管理者 LLM 和复杂分析
模型智能分数成本(美元/百万 tokens)速度在 CrewAI 中的最佳用途
o370$17.50用于复杂多智能体协调的管理者 LLM
Gemini 2.5 Pro69$3.44战略规划智能体,研究协调
DeepSeek R168$0.96中等为预算有限的团队提供高性价比的推理能力
Claude 4 Sonnet53$6.00需要细致理解的分析智能体
Qwen3 235B (推理)62$2.63中等推理任务的开源替代方案
这些模型擅长多步推理,非常适合需要制定策略、协调其他智能体或分析复杂信息的智能体。

当前模型的选择框架

**当性能是首要任务时**:为管理者 LLM 和关键智能体使用顶级模型,如 **o3**、**Gemini 2.5 Pro** 或 **Claude 4 Sonnet**。这些模型在复杂推理和协调方面表现出色,但成本较高。**策略**:实施多模型方法,让高级模型处理战略思维,而高效模型处理常规操作。
**当预算是主要限制时**:专注于 **DeepSeek R1**、**Llama 4 Scout** 或 **Gemini 2.0 Flash** 等模型。它们以显著更低的成本提供强大的性能。**策略**:为大多数智能体使用高性价比的模型,仅为最关键的决策角色保留高级模型。
**针对特定领域专长**:选择为您的主要用例优化的模型。例如,**Claude 4** 系列用于编码,**Gemini 2.5 Pro** 用于研究,**Llama 405B** 用于函数调用。**策略**:根据您团队的主要功能选择模型,确保核心能力与模型优势相符。
**对于数据敏感操作**:考虑开源模型,如 **Llama 4** 系列、**DeepSeek V3** 或 **Qwen3**,它们可以本地部署,同时保持有竞争力的性能。**策略**:在私有基础设施上部署开源模型,接受潜在的性能权衡以换取数据控制。

模型选择的关键考虑因素

  • **性能趋势**:当前格局显示,以推理为中心(o3, Gemini 2.5 Pro)和均衡型模型(Claude 4, GPT-4.1)之间竞争激烈。像 DeepSeek R1 这样的专业模型提供了出色的性价比。
  • **速度与智能的权衡**:像 Llama 4 Scout 这样的模型优先考虑速度(2,600 tokens/秒),同时保持合理的智能水平;而像 o3 这样的模型则以速度和价格为代价,最大限度地提高推理能力。
  • **开源可行性**:开源模型与专有模型之间的差距持续缩小,Llama 4 Maverick 和 DeepSeek V3 等模型以吸引人的价格提供了有竞争力的性能。快速推理提供商在开源模型上尤其出色,通常能提供比专有替代品更好的速价比。
**测试至关重要**:排行榜提供了总体指导,但您的具体用例、提示风格和评估标准可能会产生不同的结果。在做出最终决定前,务必用您的实际任务和数据测试候选模型。

实际实施策略

1

从经过验证的模型开始

从成熟的模型开始,如 **GPT-4.1**、**Claude 3.7 Sonnet** 或 **Gemini 2.0 Flash**,它们在多个维度上表现良好,并经过了广泛的实际验证。
2

识别专业化需求

确定您的团队是否有特定需求(编码、推理、速度),这些需求可以从专业模型中受益,例如用于开发的 **Claude 4 Sonnet** 或用于复杂分析的 **o3**。对于对速度要求高的应用,除了选择模型外,还应考虑像 **Groq** 这样的快速推理提供商。
3

实施多模型策略

根据不同智能体的角色,为它们使用不同的模型。高能力模型用于管理者和复杂任务,高效模型用于日常操作。
4

监控与优化

跟踪与您用例相关的性能指标,并准备好随着新模型的发布或价格的变化调整模型选择。