当企业真正要接入大模型能力时，技术负责人常陷入两难:
“国际大厂的Gemini技术先进，但国内新锐的DeepSeek性价比突出，到底该怎么选?”
参数对比表格?技术白皮书?这些看似专业的资料，往往离真实决策场景相去甚远。作为国内首个专注LLM横向评测的中立平台，AIbase.cn用真实数据告诉你:模型选型，本质是场景与成本的精准匹配。
一、抛开参数迷雾，聚焦四大决策维度
在AIbase的对比体系中（https://model.aibase.cn/compare），我们始终围绕直接影响业务落地的核心指标:
二、真实场景下的模型对决
▶ 场景A:跨境电商客服系统
需求痛点:多语言实时翻译+ 海外用户咨询处理
AIbase选型建议:
Gemini在多语言混合场景下识别准确率提升12%（平台实测数据）
但需警惕:跨境API延迟可能导致客服响应超时
决策关键:在AIbase设置「多语言支持」+「响应速度<200ms>
▶ 场景B:金融研报智能分析
需求痛点:百页PDF解析 + 中文关键信息提取
AIbase数据揭示:
DeepSeek支持128K超长上下文，处理复杂文档结构更稳定
相同分析任务成本仅为Gemini的1/3（人民币计价优势）
决策关键:使用平台「上下文长度」排序+「中文文档处理」评分维度
三、为什么技术总监都在用AIbase?
当某智能硬件公司CTO在周会上被问:“为什么最终选DeepSeek而不是Gemini?” 他打开AIbase对比页展示:
1.成本可视化:接入量预估工具显示，月均1000万tokens场景下，DeepSeek可节省47%成本
2.性能可验证:中文常识推理测试集得分，DeepSeek比Gemini高9.3个百分点
3.决策可追溯:所有对比数据标注来源（官方文档/第三方评测/平台实测）
“当你能用三分钟说清楚为什么选A而不是B，技术决策就不再是玄学。”
四、你的业务更适合谁?
通过AIbase的多维度动态筛选器，可快速定位适配模型:
✅优先考虑Google Gemini当:
业务面向全球多语言用户
需要图像/语音多模态能力
已有Google Cloud技术栈
✅优先选择DeepSeek当:
核心场景为中文文本处理
需解析超长技术文档/合同
对API成本敏感且需稳定延迟
立即体验精准选型:
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