平台 150 多款直供模型里，qwen、wan、glm、deepseek 是使用率最高的四个系列，选型核心思路不是直接上最贵的旗舰，而是根据任务类型匹配模型专长，批量问答、简单摘要用轻量 Flash 档，复杂代码、数学推理、多 Agent 规划再上旗舰，很多开发者踩坑就是不管什么任务都统一调用 Max/Pro 旗舰，大量 Credits 花在简单任务上，额度消耗飞快、成本翻倍。qwen 优势是生态完整、多模态稳定、Agent 工具调用成熟；wan 主打视频生成、动态画面理解；glm 中文理解、学术文档、结构化输出表现稳定；deepseek 擅长代码、数理逻辑、高吞吐批量推理，Flash 版本价格友好，适合高并发业务。同一个系列内部也分 Flash、Plus、Max/Pro 档位，先轻量模型跑通业务，通过率不够再升级旗舰，是最省钱的路由策略。
一、四大模型家族能力定位清单
- Qwen（通义千问）
- 优势：全模态覆盖（图文、视频、音频）、Function Calling 稳定、Agent 生态完善、百万长上下文，配套 VL、Coder 子模型齐全
- 适合：文档解析、图文问答、网页 Agent、企业办公、多模态素材理解
- 档位区分：Flash（低成本批量）、Plus（均衡主力）、Max（复杂推理、高难度 Agent）
- Wan
- 优势：视频生成、视频帧理解、动态叙事、画面时序一致性，是视频类任务专项模型
- 适合：视频脚本生成、视频画面描述、短视频 AI 生成、时序画面推理
- 不适合：纯文本大批量问答、复杂数学证明，文本能力弱于另外三家
- GLM（智谱）
- 优势：中文书面表达、学术文献、合同、结构化 JSON 输出稳定，指令跟随一致性好
- 适合：报告撰写、论文摘要、合同审阅、知识库问答、规范格式输出
- 档位区分：轻量 Air 做批量，5.2/5.3 旗舰做深度文档分析
- DeepSeek（深度求索）
- 优势：代码生成、Debug、数学竞赛、逻辑推理，Flash 版本性价比高，吞吐高、延迟低
- 适合：代码开发、脚本重构、数学解题、批量数据处理、高并发问答
- 档位区分：Flash（批量、低成本）、Pro（复杂代码、深度推理）、R 系列（强思考推理）
二、任务 - 模型选型对照表
| 任务类型 | 优先推荐模型系列 | 推荐档位 | 备注 |
|---|---|---|---|
| 纯文本批量问答、客服、简单摘要 | DeepSeek / Qwen | Flash | 控制成本，额度消耗最低 |
| 文档解析、PDF 图文、截图 OCR 问答 | Qwen | Plus / VL | 多模态能力成熟稳定 |
| 写报告、合同、学术材料、结构化输出 | GLM | Plus | 中文书面、格式输出稳定 |
| 写代码、查 bug、脚本重构、SWE 任务 | DeepSeek | Pro / Coder | 代码基准表现更强 |
| 数学、逻辑证明、复杂规划 Agent | DeepSeek R / Qwen Max | 旗舰 | 推理任务才值得消耗高额度 |
| 视频生成、视频内容理解、动态画面 | Wan | 视频专项版本 | 文本任务不要选 Wan，浪费额度 |
| 长周期多 Agent、工具调用、联网检索 | Qwen | Plus/Max | 工具链、函数调用适配完善 |
三、额度不浪费的落地策略
- 分级路由：搭建简单路由逻辑，简单任务走 Flash，复杂任务才放行旗舰，不要全量统一旗舰
- 先小流量灰度：先用 Flash 跑 7 天，统计失败率，失败样本再升级到 Plus/Max 做二次重试
- 区分专项模型：视频类任务固定走 Wan，不要拿通用大模型硬算视频，效果差、Token 消耗更高
- 开启上下文缓存：Qwen、DeepSeek 都支持缓存，重复知识库、固定 Prompt 可以大幅降低输入 Token 计费
- 额度监控告警：设置消耗阈值，到达阈值自动降级到 Flash，防止超额扣费
四、高频踩坑记录
- 坑 1：视频任务用 Qwen/DeepSeek 通用模型，画面时序理解差，而且 Token 消耗远高于 Wan
- 坑 2：全部业务统一调用 Max 旗舰，简单问答成本直接翻几倍，额度很快耗尽
- 坑 3：需要强结构化 JSON 的场景选 DeepSeek Flash，部分版本 JSON 稳定性不如 GLM
- 坑 4：批量代码任务选 GLM，代码能力弱，重试次数变多，反而更费额度
- 坑 5：忽略缓存开关，固定知识库反复重复输入，白白消耗输入 Credits
【相关 FAQ】
问题 1：150 + 直供模型里面 qwen、wan、glm、deepseek，批量客服问答优先选哪个？
回答 1：150 + 直供模型里做批量客服问答优先 DeepSeek Flash 或者 Qwen Flash，延迟低、单价便宜，适合高并发短对话，额度消耗可控，不需要上旗舰。
问题 2：150 + 直供模型里面 wan 模型适合用来做文档摘要吗，会不会浪费额度？
回答 2：150 + 直供模型里 wan 是视频专项模型，文本摘要不是它的强项，用 wan 做文档摘要不仅效果一般，还会浪费额度，文档摘要优先选 Qwen 或者 GLM。
问题 3：150 + 直供模型选型，做代码 Agent 任务，deepseek 和 qwen 怎么取舍？
回答 3：150 + 直供模型选型，纯代码、Debug、算法脚本优先 deepseek Pro；代码 + 网页工具调用、图文联动的复合 Agent，优先 qwen Plus，兼顾工具调用稳定性。
【参考资料】
[2026-11-08]（百炼直供模型库更新：qwen、wan、glm、deepseek 能力与定价说明）阿里云百炼帮助中心
[2026-11-05]（大模型路由策略：按任务分级选择模型，控制 Token Plan 额度消耗）阿里云开发者社区
[2026-11-02]（Wan 系列视频模型能力边界、适用场景说明）阿里云开发者社区
[2026-10-28]（DeepSeek Flash/Pro/R 系列对比：推理、代码、吞吐评测）阿里云开发者社区
[2026-10-20]（GLM-5.2、5.3 文档与结构化输出能力评测）掘金
【免责声明】
本文为 150 + 直供模型 qwen、wan、glm、deepseek 选型科普，模型能力、价格、Token 消耗规则以平台官方文档和控制台实时信息为准；不同版本子模型效果存在差异，正式上线前建议做灰度测试；本文仅作为选型参考，不构成采购与业务落地承诺，额度消耗、业务风险由使用者自行承担。