GenAI领域已经呈现爆炸式增长。OpenAI早期占据了新闻头条，但谷歌的Gemini迅速崛起，AWS Bedrock为企业级应用提供了强大的支持，而且每周都有新模型发布。现在的问题不是你是否应该使用GenAI，而是应该选择哪种模型，用于什么用途，以及在什么场景下使用。

与我们的新 Google Gemini Connector Mendix 现在支持所有主流模型提供商。结合我们现有的 OpenAI， Amazon Bedrock, 寒冷西北风和 Mendix GenAI连接器，你拥有了完整的自助餐。

At Mendix 我们确保您可以以与模型无关的方式构建智能体软件。为什么？因为并不存在“最佳”模型。只有适合您的用例、预算和基础设施实际情况的模型。

首先要问自己“为什么”：你究竟在构建什么？

在选择模型之前，请先定义您的交互模式。您与 LLM 的交互方式决定了您对延迟、推理和工具访问的要求：

• 单次调用：指一次性交互，例如简单的分类。速度和单次调用成本是主要衡量指标。
• 对话：需要记住上下文的多轮对话。库存管理对话代理需要记住，“我们有多少库存？”指的是三条消息之前的产品。
• 智能体：该模型通过多步骤问题进行推理并加以利用 Mendix 微流作为查询数据库或触发API的“工具”。这需要高级推理能力和可靠的函数调用。
• 批量处理：处理大量工作（例如，分析 10,000 份反馈表）。成本效益和吞吐量高于一切。

理解“智能层级”：推理型与轻量级

在了解品牌之前，您需要先选择车型级别。2026 年，我们将根据车型的“思维方式”对其进行分类：

推理模型（“思考者”）

这些模型（例如 OpenAI o4 或 Nova 2 Pro）运用了“扩展思维”。它们不仅预测下一个词，还会运行内部模拟并验证自身的逻辑，然后再说话。

• 缺点：延迟高、成本高。仅在复杂逻辑的精度要求绝对高的情况下才使用。

小型语言模型（“短跑运动员”）

这些是“迷你”或“闪速”型号。它们在速度和成本方面都进行了高度优化。

• 权衡：它们在复杂的逻辑上可能更容易产生“幻觉”，但非常适合分类、摘要和简单的红黄绿编码。

多模态模型（“观察者”）：

像 Gemini 3 Pro 或 Nova 2 Omni 这样的模型，其设计之初就考虑到了处理视频、音频、图像以及文本等多种数据。将视觉模型与文本模型相结合早已是老生常谈；原生多模态处理才是 2026 年速度标准。

模型权衡矩阵

每一种模型选择都是一种权衡。以下是评估框架：

• 成本：以代币数量衡量。较小的型号（GPT-5 mini、Gemini 3 Flash）价格要便宜得多，通常可以处理 80% 的企业任务。
• 延迟：对用户界面/用户体验至关重要；对夜间批量处理无关紧要。
• 推理和准确性：基准测试固然重要，但更应该使用实际数据进行测试。“智能”模型（例如 OpenAI o4）在这方面表现出色，但会带来一定的“延迟”。
• 上下文窗口：范围从 128K 到 Gemini 的 2 万+ 代币。

专业提示：谨防“中间数据丢失”问题。即使窗口很大，模型也可能忽略位于窗口中心的数据。为了获得精准定位，RAG（检索增强生成）或通过工具使用提供上下文信息（仅获取所需内容）仍然是黄金标准。

• 多模态：模型能否“看”或“听”？原生多模态模型（例如 Gemini 3）可以直接在同一个上下文窗口中分析图像、音频和视频。如果您的 Mendix 应用需要从产品损坏照片中提取数据或对音频日志进行分类，原生应用比串联多个独立服务速度更快、更准确。

当前模型对比（2026年初）

大多数主要模型供应商涵盖不同类型和尺寸的模型，但不同供应商之间存在一定程度的专业化差异。

基础设施：您的模型应该放在哪里？

1. Mendix GenAI资源包（托管）

“便捷按钮”。 Mendix 它负责处理 API 密钥、扩展和隐私边界。您只需在服务内部使用该模型即可。 Mendix 云端。最适合快速原型开发和标准企业应用。

2. 超大规模连接器（混合型）

“自带云”（BYOC）选项。您可以使用我们的连接器连接 AWS Bedrock、Azure OpenAI 或 Google Cloud。对于已深度融入特定生态系统并希望利用现有额度和安全策略的企业而言，这是最常见的选择。

3. 私有云/本地部署（主权）

“诺克斯堡”方案。在您自己的私有基础设施上托管 Llama 4 或 Mistral 等开放重量级模型。 Mendix 通过相同的标准接口连接到您的本地端点。这旨在最大限度地保障数据主权和隐私。

供应商格局

• Mendix GenAI 资源包：“交钥匙”方案。直接交付 Mendix 在云端，这些软件包提供对 Anthropic Claude 4.5 和 Cohere Embed 等模型的预配置访问权限。这是最快的生产部署途径，无需管理您自己的超大规模数据中心帐户或 API 密钥。
• Google Cloud：Gemini 3 Pro 和 Flash 在多模态功能（原生处理视频/音频）和大型上下文窗口方面处于领先地位。
• Azure / OpenAI：如果您深度嵌入 Microsoft 技术栈，那么它是逻辑的“黄金标准”，而且通常也是一个相对容易的入门选择。
• AWS Bedrock：一种“模型花园”方法，通过一个托管服务提供对 Claude、Llama 和 Mistral 的轻松访问，并具有企业级安全性。
• Anthropic（Claude）：以其精准的编码和更“可控”的编写风格而闻名（Claude 4.5 Sonnet 是开发人员的最爱）。
• Mistral AI：效率和欧洲数据主权的捍卫者。他们的模型（例如 Mistral Large 3）提供前沿性能和开放权重灵活性，使其成为本地部署或私有云部署的理想选择。

组合起来：Lato自行车

示例：客户服务路由代理

Lato Bicycles 意识到并非每个决策都需要昂贵的逻辑逻辑管理 (LLM)。他们构建了一种混合架构：

1. 确定性逻辑：订单状态请求通过微流中的简单正则表达式捕获。成本：0 美元。准确率：100%。
2. 轻量级分类：区分“投诉”和“技术问题”由 Gemini 3 Flash 处理。
3. 细致的路由：对于后续对传入查询的智能体评估，使用了 OpenAI o4 等高推理模型。

结果：60% 的请求从未经过 LLM。成本大幅下降，准确率提高，因为确定性逻辑不会产生幻觉。

实验的自由

的真正力量 Mendix这种模型无关的方法意味着你永远不会被锁定。 Mendix你可以将你的代理软件构建成“底盘”，将LLM作为“引擎”。如果下周出现了速度更快、价格更低的引擎，你只需更换连接器即可继续使用。

你今天做出的是一种模式选择，而不是永远的一种模式承诺。

准备开始？

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