WorkBuddy 里可以切换不同的底层大模型（如混元、DeepSeek、Claude 等），不少新手以为「肯定选强的」。其实模型没有绝对好坏，只有「合不合适」。用对模型，简单任务省额度、复杂任务保质量。下面这张表是我常用的选法。
一、一张表看懂怎么选
| 任务类型 | 推荐模型 | 理由 |
|---|---|---|
| 写短句、改错别字、格式整理 | 轻量/混元类 | 简单活，快且省 |
| 中文长文、公文、总结 | 混元 / DeepSeek | 中文语感稳，成本低 |
| 代码编写、调试、读系统 | DeepSeek / Claude 类 | 逻辑推理和代码能力强 |
| 多步骤复杂推理、跨文件分析 | 强推理模型 | 步骤长，需要稳 |
| 翻译、抽取、分类 | 轻量即可 | 结构化明确，不需强推理 |
二、怎么切换
在对话界面里一般有模型选择入口（对话输入框附近或设置里），点开就能切。切换是「这次对话用哪个」，不用全局固定。我的习惯是：开新任务时先想「这活难不难」，难就切强模型，简单就回轻量模型。
三、三个实操原则
1. 简单任务别浪费强模型
「把这段润色一下」「提取这列数字」这种活，轻量模型做得一样好，还快。把强模型留给真正吃力的事。
2. 代码和跨文件任务切强模型
读一个你不熟的系统、写一段要跑通的代码，这类任务推理链长，轻量模型容易中途跑偏。直接上 DeepSeek / Claude 类，一次到位少返工。
3. 同一任务可「先轻后重」
长文可以先让轻量模型出框架，再切强模型补细节和校对。相当于让便宜的干粗活、贵的干细活。
四、一个真实切换例子
假设你要做一份「竞品分析报告」：先用轻量模型把收集的素材整理成三段提纲（快）；再切强模型，让它基于提纲写出带数据引用的正文（稳）；最后切回轻量模型做标题和错别字检查（省）。一次任务里换三次模型，比全程强模型更划算。
五、怎么确认当前用的是哪个模型
对话界面通常会显示当前模型名。如果不确定，开新对话前先看一眼选择框。尤其定时任务，设定时留意它用的是哪档模型——长期跑的日报用轻量就够，别让它天天烧强模型额度。
六、一个常见误判
有人觉得「强模型说得一定更对」。不一定——强模型在事实类问题上也可能编。涉及数字、人名、政策，无论用哪个模型，最后都自己核对一遍原文。模型是助手，不是裁判。
七、额度意识
强模型通常更费额度。把「轻量干粗活、强模型干细活、固定流程用轻量」当成习惯，长期使用下来质量和成本都能稳住，不会出现月底额度见底、重要活却要省着的窘境。
选模型的核心就一句：让合适的模型干合适的活。把强模型当「精兵」用在该用的地方，日常杂活交给轻量模型，效率自然上来。
八、新手常问的三个问题
问：切换模型会丢上下文吗？
同一次对话内切换，前面的内容它通常还接得住；但跨任务、跨对话不共享。所以模型选择好在「开任务前」想好。
问：强模型一定写得更好吗？
对中文长文，混元/DeepSeek 语感已经很稳，不一定输。强模型的优势在「长推理链」和「代码」，不在「文笔」。别神话它。
问：怎么知道这次花了多少额度？
客户端一般会显示用量。长期跑定时任务时，留意用轻量模型，避免月底强模型额度见底、重要活却要省着用。
九、一句话总结选法
「轻活轻量、重活强模型、固定流程用轻量」——记住这句，模型切换就从玄学变成习惯。你不用精通每个模型的参数，只要知道「什么活配什么档」。
十、先从轻量开始试
如果你不确定某个活该用哪个模型，默认先选轻量模型跑一遍。发现它答得吃力（逻辑断、代码跑不通、跨文件搞混），再切强模型重跑。这样你既能感受差别，又不至于一开始就把强模型额度烧光。模型选择是练出来的手感，不是背出来的规则。
