Spring AI支持的聊天模型全方位比较与分析

Spring AI支持的聊天模型全方位比较与分析

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在人工智能领域不断发展的当下，选择合适的聊天模型对于构建高效、智能的应用至关重要。Spring AI为开发者提供了丰富的聊天模型选项，每种模型都有其独特的功能特性。通过表格形式，我们可以更直观地对比这些聊天模型，助力开发者做出更优决策。

一、聊天模型功能特性对比总表

供应商	多模态	工具/功能调用	流	重试	可观察性	内置JSON	当地	OpenAI API兼容
Anthropic Claude	文本，PDF，图像	是	是	是	是	否	否	否
Azure OpenAI	文本，图像	是	是	是	是	是	否	是
DeepSeek（OpenAI代理）	文本	否	是	是	是	是	是	是
谷歌VertexAI双子座	文本，PDF，图像，音频，视频	是	是	是	是	是	否	是
Groq （OpenAI代理）	文本，图像	是	是	是	是	否	否	是
HuggingFace	文本	否	否	否	否	否	否	否
Mistral AI	文本，图像	是	是	是	是	是	否	是
MiniMax	文本	是	是	是	是	否	否	否
Moonshot AI	文本	否	是	是	是	否	否	否
NVIDIA （OpenAI代理）	文本，图像	是	是	是	是	否	否	是
OCI GenAI/Cohere	文本	否	否	是	是	否	否	否
Ollama	文本，图像	是	是	是	是	是	是	是
OpenAI	输入：文本、图像、音频 输出：文本、音频	是	是	是	是	是	否	是
Perplexity (OpenAI - proxy)	文本	否	是	是	是	否	否	是
QianFan	文本	是	是	是	是	否	否	否
ZhiPu AI	文本	是	是	是	是	否	否	否
Watsonx.AI	文本	否	否	否	否	否	否
Amazon Bedrock Converse	文本、图像、视频、文档（PDF、HTML、MD、DOCX等）	是	是	是	是	否	否	否

二、各特性维度详细解读

（一）多模态处理能力

多模态处理能力决定了模型能够接受和处理的输入类型，极大地拓展了应用的交互场景。

1. 谷歌VertexAI双子座表现最为突出，支持文本、PDF、图像、音频、视频等多种输入类型。这使其在处理复杂任务，如多媒体内容理解、跨模态信息交互时具有显著优势。例如，在智能客服场景中，用户可以发送图片、音频等资料，模型能够综合分析并给出精准回复。
2. Anthropic Claude和Amazon Bedrock Converse也具备较强的多模态能力，可处理文本、PDF、图像，以及文本、图像、视频、文档（PDF、HTML、MD、DOCX等）。它们在文档处理和图像理解方面能为应用提供有力支持，如在文档智能审阅、图像内容问答等场景中发挥作用。
3. OpenAI在输入方面支持文本、图像、音频，输出则为文本、音频。这使得它在语音交互、图像描述生成等应用中表现出色，像智能语音助手、图像内容解读工具等都能借助其能力提升用户体验。
4. Azure OpenAI、Groq （OpenAI代理）、Mistral AI、NVIDIA （OpenAI代理）、Ollama能够处理文本和图像，适用于以文本和图像为主要交互方式的应用，如智能图像搜索结合文本描述、图文混合内容的分析等场景。
5. 而DeepSeek（OpenAI代理）、HuggingFace、MiniMax、Moonshot AI、OCI GenAI/Cohere、Perplexity (OpenAI - proxy)、QianFan、ZhiPu AI、Watsonx.AI仅支持文本输入，在功能上相对较为单一，主要应用于纯文本交互的聊天场景，如传统的文本客服对话、文本问答系统等。

（二）工具/函数调用功能

工具/函数调用功能允许模型与外部工具或函数集成，增强其解决复杂问题的能力。

1. Anthropic Claude、Azure OpenAI、谷歌VertexAI双子座、Groq （OpenAI代理）、Mistral AI、MiniMax、Moonshot AI、NVIDIA （OpenAI代理）、Ollama、OpenAI、Perplexity (OpenAI - proxy)、QianFan、ZhiPu AI、Amazon Bedrock Converse均支持工具/函数调用。这意味着它们可以调用外部的API、数据库查询函数、计算工具等，为用户提供更丰富、准确的答案。例如，在智能理财应用中，模型可以调用金融数据查询函数获取实时股价信息，为用户提供投资建议。
2. DeepSeek（OpenAI代理）、HuggingFace、OCI GenAI/Cohere、Watsonx.AI不支持该功能，在处理需要外部工具辅助的复杂任务时可能会受到限制。

（三）流响应特性

流响应特性对于实时交互应用极为关键，能够让用户在模型生成回复的过程中就开始接收部分内容，提升交互的即时性。

1. Anthropic Claude、Azure OpenAI、DeepSeek（OpenAI代理）、谷歌VertexAI双子座、Groq （OpenAI代理）、Mistral AI、MiniMax、Moonshot AI、NVIDIA （OpenAI代理）、Ollama、OpenAI、Perplexity (OpenAI - proxy)、QianFan、ZhiPu AI均支持流响应。在实时聊天、长文本生成展示等场景中，用户无需等待模型完全生成整个回复，就能实时看到逐步输出的内容，减少等待焦虑，提升交互体验。
2. HuggingFace、OCI GenAI/Cohere、Watsonx.AI不支持流响应，在这些场景下可能无法满足用户对即时性的要求。

（四）重试机制支持

重试机制能够在模型请求失败时自动尝试重新请求，提高系统的稳定性和可靠性。

1. Anthropic Claude、Azure OpenAI、DeepSeek（OpenAI代理）、谷歌VertexAI双子座、Groq （OpenAI代理）、Mistral AI、MiniMax、Moonshot AI、NVIDIA （OpenAI代理）、OCI GenAI/Cohere、Ollama、OpenAI、Perplexity (OpenAI - proxy)、QianFan、ZhiPu AI均支持重试机制。当网络波动、模型服务器短暂故障等情况导致请求失败时，系统能够自动重试，确保应用的正常运行，减少用户感知到的异常情况。
2. HuggingFace、Watsonx.AI不支持重试机制，在遇到请求失败时可能需要开发者手动添加额外的重试逻辑，增加了开发和维护成本。

（五）可观测性功能

可观测性功能有助于开发者监视和调试模型的运行，了解模型的行为和性能。

1. Anthropic Claude、Azure OpenAI、DeepSeek（OpenAI代理）、谷歌VertexAI双子座、Groq （OpenAI代理）、Mistral AI、MiniMax、Moonshot AI、NVIDIA （OpenAI代理）、Ollama、OpenAI、Perplexity (OpenAI - proxy)、QianFan、ZhiPu AI具备可观测性功能。通过这些功能，开发者可以获取模型的响应时间、调用次数、错误信息等关键指标，从而优化模型的使用、排查潜在问题，保障应用的高效稳定运行。
2. HuggingFace、OCI GenAI/Cohere、Watsonx.AI缺乏可观测性功能，在模型运行监控和问题排查方面会给开发者带来一定困难。

（六）内置JSON支持

内置JSON支持意味着模型能够原生地处理和生成JSON格式的数据，方便与其他系统进行数据交互和集成。

1. Azure OpenAI、DeepSeek（OpenAI代理）、谷歌VertexAI双子座、Mistral AI、Ollama、OpenAI对JSON输出有原生支持。在数据传输、存储以及与其他依赖JSON格式的服务或组件集成时，这些模型能够更便捷地进行数据处理，减少格式转换的复杂性和潜在错误。
2. Anthropic Claude、Groq （OpenAI代理）、HuggingFace、MiniMax、Moonshot AI、NVIDIA （OpenAI代理）、OCI GenAI/Cohere、Perplexity (OpenAI - proxy)、QianFan、ZhiPu AI、Watsonx.AI、Amazon Bedrock Converse不具备内置JSON支持，在涉及JSON数据处理的场景中，可能需要开发者进行额外的格式转换操作。

（七）本地部署能力

本地部署能力关乎数据隐私和安全性，以及对网络环境的依赖程度。

1. DeepSeek（OpenAI代理）、Ollama支持本地部署。对于对数据隐私要求极高，或网络环境不稳定的企业或应用场景，本地部署可以确保数据在可控的环境中处理，避免数据传输过程中的安全风险，同时减少对外部网络的依赖，提高系统的自主性和稳定性。
2. Anthropic Claude、Azure OpenAI、谷歌VertexAI双子座、Groq （OpenAI代理）、HuggingFace、Mistral AI、MiniMax、Moonshot AI、NVIDIA （OpenAI代理）、OCI GenAI/Cohere、OpenAI、Perplexity (OpenAI - proxy)、QianFan、ZhiPu AI、Watsonx.AI、Amazon Bedrock Converse不支持本地部署，需要依赖外部云服务提供商，在数据隐私和网络依赖方面存在一定局限性。

（八）OpenAI API兼容性

OpenAI API兼容性使得模型可以复用基于OpenAI API开发的代码和工具，降低开发成本。

1. Azure OpenAI、DeepSeek（OpenAI代理）、谷歌VertexAI双子座、Groq （OpenAI代理）、Mistral AI、NVIDIA （OpenAI代理）、Ollama、OpenAI、**Perplexity (OpenAI - proxy)**与OpenAI的API兼容。这为开发者在迁移或扩展基于OpenAI模型的应用时提供了更多选择，能够利用现有的代码库和开发经验，快速集成新的模型，提高开发效率。
2. Anthropic Claude、HuggingFace、MiniMax、Moonshot AI、OCI GenAI/Cohere、QianFan、ZhiPu AI、Watsonx.AI、Amazon Bedrock Converse不具备OpenAI API兼容性，在使用相关代码和工具时需要进行重新开发或适配。

三、总结

通过对Spring AI支持的各种聊天模型在多模态、工具/函数调用、流响应、重试机制、可观测性、内置JSON支持、本地部署以及OpenAI API兼容性等方面的详细比较，可以看出不同模型在功能特性上各有优劣。开发者在选择聊天模型时，应根据项目的具体需求，如应用场景是注重多模态交互还是对数据隐私要求严格，是需要频繁调用外部工具还是更关注模型的实时响应性等，综合考量这些因素，从而挑选出最适合的聊天模型，以构建出高效、智能且满足业务需求的应用程序。

如果您对某些模型特性还有疑问，或者想进一步探讨不同模型在特定场景下的应用，欢迎随时提出，我们可以一起深入分析。