2025 年 AI 工具避坑指南:不追新,也能很强

2025 年 AI 工具避坑指南:不追新,也能很强
蔡坨坨转载请注明出处❤️
作者:测试蔡坨坨
原文链接:caituotuo.top/4a7589dc.html
前言
你好,我是测试蔡坨坨。
过去一年,AI 产品的更新速度可以用“洪水猛兽”来形容。
市面上一年新增几千个 AI 工具,我自己这一年也踩过不少坑、交过不少学费。到年底回头一看,发现一件事:绝大多数 AI 新品,你其实根本不需要。
真正能长期用、稳定性强、值得付费的,其实就那么一小撮。
所以这篇文章,不做评测、不追热点,只做一件事:把各个领域「可以无脑选」的 AI:首选 / 平替 / 开源替代,一次性给你挑出来。
全程无广,目标只有一个:
帮你少踩坑、少花钱、不追新,也能把 AI 用到 95 分。
一、文本大模型:三件套就够了
首选:Gemini
如果你只能选一个文本模型,那就是 Gemini。
理由很简单:
- 上下文最长
- 原生多模态(文本 / 图像 / 视频 / 音频)
- 各类任务跑分长期第一
- 功能覆盖最全
- Gemini Flash 甚至是免费的
一句话总结:最强、最全、最有可能长期保持强的模型。
平替:豆包
豆包的优势只有一个词:全面。
- 聊天、写作、翻译、代码、图片
- 对普通用户来说几乎没有短板
- 很多场景甚至可以直接免费用
开源:Qwen
很多人会问:为什么不选 DeepSeek?
原因很现实:
- DeepSeek 模型太大
- 多数人根本部署不了
而 Qwen 的优势在于:
- 尺寸选择多(大 / 小 / 快 / 慢)
- 真正「任君挑选」
- 工程可落地
结论
Gemini + 豆包 + Qwen
已经能覆盖 90% 文本需求,不必纠结细节。
二、图像生成:今年是真的卷明白了
首选:NanoBanana Pro
今年图像生成的王者,几乎没有争议:
- 原生多模态
- 一致性极好
- 编辑方便
- 质感稳定
唯一的缺点:一张 2K 图大概 1 块钱
贵不是模型的问题,是我的问题。
但如果你是生产级使用者,这个价格完全合理。
平替:极梦 / 豆包
性价比非常高:
- 一致性强
- 多参考 / 编辑友好
- 一张图约 0.3 元
开源:星轨 Z-Image(6bit)
- 6G 显存就能跑
- 中文效果好
- 质感在线
- 老显卡也能带
三、视频生成:没有万能解,都是组合拳
首选:Veo 3
- 口型同步
- 动作自然
- 质感稳定
- 可生产级使用
缺点也很明显:5 秒约 14 块钱
还是那句话,贵不是模型的问题,是我的问题。
平替:SeaDance 1.5 Pro
- 同样支持口型同步
- 表演控制细腻
- 5 秒约 4 块钱
- 性价比极高
开源:通义万相 2.2
- 功能丰富
- 玩法成熟
- 视频质量不输闭源
补充说明
很多职业用户都是 多视频模型混用:
- 可灵 V2:适合固定角色生产
- 海螺:动作好
- Runway:编辑强
视频领域,没有唯一答案,只有最优组合。
四、一个有意思的现象:全家桶时代
你会发现:
- 文本首选:Gemini
- 图像首选:Gemini
- 视频首选:Gemini
一个 20 美元的 Gemini Pro,日常真的够了。
平替是豆包全家桶
开源是 Qwen 全家桶
有钱的朋友再补一个 OpenAI Ultra,基本齐活。
五、音频 & 音乐
配音
- 首选:Minimax
- 36 元 / 月
- 可生成 2 小时
- 支持自然语言生成音色
- 备选:ElevenLabs
- 外语更强
- 有网络限制
- 开源:Index TTS
- 克隆 / 转语音效果好
- 上手简单
音乐
- Suno:适合新手入门
- Stable Audio:适合精准配乐
六、数字人:今年没太大变化
- 首选:Heygen
- 开源:Infinite Talk
如果只是简单说话,其实已经可以用:图片 + 配音 + 视频模型解决
七、AI 浏览器:一旦用上就回不去
推荐理由只有一句话:不懂的东西,为什么还要手动复制给 AI?
- 首选:Dia Browser(UI 舒服)
- 备选:Arc(Mac)
- 国产平替:豆包 / 夸克
- OpenAI 用户:ChatGPT Atlas
八、编程:Cursor 依旧稳坐王位
- 首选:Cursor
- 平替:Trae
- Solo 模式
- 非程序员也能用
- 首月 3 美元
- 进阶组合:
- Cloud Code
- Codex(GPT-5 系)
- 纯创意 Demo:
- Gemini AI Studio(Build 模式)
九、知识库 & 学习神器
首选:NotebookLM
- 多资料整合能力极强
- 学习 / 总结 / 推理神器
- 免费版就够用
平替:iMa
- 免费 30G
- 公众号收藏体验极好
十、关于通用 Agent:先泼点冷水
结论先行:通用 Agent 目前仍然:不太行。
我一年几乎没单独用过通用 Agent 产品。
如果一定要选:
- 首选:Codex 当 Agent 用
- 深度调查:Deep Research
- 学习 / 体验:
- AutoGLM(开源)
- 扣子空间(免费)
自动化流程:
- n8n
- 适合固定流程
- 门槛略高
最后总结
如果你没时间追新品、没精力测试:
- 核心领域选首选
- 边缘需求用平替
- 折腾党上开源
这套组合,已经足够覆盖 95% 的真实场景。
剩下那 5% 的特殊需求:用 AI 自己去搜、去学、再精准入坑。
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我们下篇再见。

