AI·Joe，人工智能助手，辅助工作流。它是基于多个语言模型和开发框架， 比如：DeepSeek、通义千问、Openai、Google Gemini、Anthropic、xAI、LangGraph等。致力于打造优秀的人工智能助手和自动化的工作流程。 它开箱即用，对具体的应用场景和参数都做了调优。 在不断升级的过程中，将迎来更加智能化的未来！
大语言模型1. DeepSeek V3.2 Chat
这是一个实验性（Experimental）的版本。作为迈向新一代架构的中间步骤， V3.2-Exp 在 V3.1-Terminus 的基础上引入了 DeepSeek Sparse Attention（一种稀疏注意力机制）， 针对长文本的训练和推理效率进行了探索性的优化和验证。
2. DeepSeek V3.2 Reasoner
deepseek-reasoner 是支持推理模式的 DeepSeek 模型。 在输出最终回答之前，模型会先输出一段思维链内容，以提升最终答案的准确性。 过程中向用户开放 deepseek-reasoner 思维链的内容，以供用户查看、展示、蒸馏使用。
3. 通义千问Max
通义千问是由阿里云自主研发的语言模型，正式向公众开放于2023年9月13日。它的名称“通义”意为“通情达义”， 体现了其全面的AI能力，致力于成为人们的工作、学习和生活助手。通义千问支持多轮对话、文案创作、 逻辑推理和多语言理解等功能。
4. xAI: Grok 4
Grok 4 是 xAI公司（由埃隆·马斯克创立）开发的最新大型语言模型（LLM）。Grok-4以其卓越的推理能力、 编码功能和多模态支持在AI领域掀起波澜。它的名字得名于罗伯特·A·海因莱因的小说《异乡异客》中“grok”一词 （意为深刻理解），Grok-4旨在通过高级推理和实时数据整合，帮助用户深入理解复杂问题。
5. Anthropic: Claude Sonnet 4
Claude Sonnet 4 显著增强了其前身 Sonnet 3.7 的功能，在编码和推理任务中表现出色， 并提高了精确度和可控性。Sonnet 4在SWE-bench上的性能（72.7%）达到了最先进水平， 兼顾了能力和计算效率，适用于从常规编码任务到复杂软件开发项目的广泛应用。主要改进包括： 改进了自主代码库导航，降低了代理驱动工作流中的错误率，提高了遵循复杂指令的可靠性。 Sonnet 4 针对日常实际应用进行了优化，在提供高级推理能力的同时， 还能在各种内部和外部场景中保持效率和响应能力。
6. OpenAI GPT-5.2
GPT-5.2是GPT-5系列中最新的前沿级模型，相比GPT-5.1具备更强的智能体性能和长上下文处理能力。它采用自适应推理机制动态分配计算资源，既能快速响应简单查询，又能为复杂任务投入更深层的处理能力。 该模型专为广泛任务覆盖而设计，在数学计算、编程实现、科学研究及工具调用等工作负载中均实现全面性能提升，不仅能生成更连贯的长篇解答，工具调用可靠性也显著增强。
7. OpenAI o1-mini
o1-mini 是一种快速、经济高效的推理模型，专为编码、数学和科学用例量身定制。 作为 OpenAI 最新、最强大的模型系列，o1 的设计目的是在做出反应之前花费更多时间进行思考。 o1 模型针对数学、科学、编程和其他 STEM 相关任务进行了优化。它们在物理、化学和生物学的基准测试中始终保持着博士级的准确度。
8. GPT-4o
GPT-4o （"o "表示 “omni”）是OpenAI最先进的模型。它是多模态的（接受文本或图像输入并输出文本）， 具有与 GPT-4 Turbo 相同的高智能，但效率更高–生成文本的速度快 2 倍，成本低 50%。此外， GPT-4o 在非英语语言方面的视觉和性能也是OpenAI所有模型中最好的。
9. GPT-4o mini
GPT-4o mini（"o "代表 "omni"）是OpenAI最先进的模型，也是最便宜的模型。 它具有多模态功能（接受文本或图像输入并输出文本），智能程度高于 gpt-3.5-turbo，但速度一样快。 它适用于较小的任务，包括视觉任务。建议您在使用 gpt-3.5-turbo 时选择 gpt-4o-mini，因为该模型功能更强，价格更便宜。
10. GPT-3.5 Turbo
GPT-3.5 Turbo 模型可以理解和生成自然语言或代码，表现也同样出色，是个性价比较高的语言模型。
11. Google: Gemini 3 Pro
Gemini 3 Pro 是谷歌旗下用于高精度多模态推理的旗舰前沿模型，在文本、图像、视频、音频和代码领域均展现出卓越性能，并支持 100 万令牌的上下文窗口。使用多轮工具调用时必须保留推理细节 Gemini 3 Pro专为高级开发与智能体工作流打造，提供强大的工具调用能力、长周期规划稳定性及强劲的零样本生成能力，可应对复杂的用户界面设计、可视化及编码任务。 其在智能体编程（SWE-Bench认证、Terminal-Bench 2.0）、多模态分析及结构化长文任务（如研究综述、规划设计、交互式学习体验）领域表现卓越。 适用场景涵盖自主智能体、编程助手、多模态分析、科学推理及高语境信息处理。
12. Google Gemini Flash 2.0
与 Gemini Flash 1.5 相比，Gemini Flash 2.0 的首次标记时间 (TTFT) 明显更快， 同时保持了与 Gemini Pro 1.5 等大型型号相同的质量。它在多模式理解、编码能力、 复杂指令跟踪和函数调用方面都有显著增强。这些进步共同带来了更无缝、更强大的代理体验。
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上下文语境 上下文语境是指在每次访问 AI 时都把以前的对话记录都提交上去, AI就会读取上传的内容, 以此形成上下文语境。 这样做的好处是优化了用户体验和增强了交互性。但缺点是重复的提交会造成一定的资源浪费！
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