01 · 国外的几家
按"这家是谁、家族叫什么、以什么见长"来读。不写版本号、不排名——具体到哪个型号最适合你，去官网看，或者按 04 章那个二十分钟的方法自己测。
OpenAI · GPT
是谁：把大模型带到大众面前的那一家。ChatGPT 让"跟 AI 聊天"变成了普通人的日常，也是很多人接触的第一个 AI 产品。
家族：GPT 系列（通用）、o 系列（推理模型）、DALL·E / 图像生成、Whisper（语音转写）、Sora（视频生成）。
以什么见长：生态最广。第三方工具、插件、教程、开源项目，默认适配的往往是它。你在网上找到的绝大多数示例代码、提示词技巧、集成方案，第一优先支持的都是 GPT。
产品形态：ChatGPT（网页 / App / 桌面）、API 平台、企业版。
入口：openai.com · API 文档
Anthropic · Claude
是谁：由一批前 OpenAI 研究者创立，长期把"安全可控"当作核心命题。
家族：Claude 系列，通常分三档——最强的、均衡的、最快最便宜的。你按任务难度挑档，而不是永远用最贵的（入门篇 10 章那条省钱建议）。
以什么见长：长文本、写代码、指令遵循。尤其是"你说了五条要求，它是不是五条都照做"这件事上口碑较好——这正是本书提示词篇反复强调的能力。
跟本书的关系：这本书里两个东西出自这家——MCP 协议和 Agent Skills 的 SKILL.md 规范。两者都是开放的，别家也在用。
产品形态：Claude（网页 / App / 桌面）、API、Claude Code（跑在命令行里的编码工具）。
入口：claude.com · 平台文档
Google · Gemini
是谁：Google 的大模型主力。背靠搜索、Android、Workspace 和自研芯片。
家族：Gemini 系列（闭源，分不同规格）、Gemma 系列（开放权重，适合自己部署）。
以什么见长：原生多模态和超长上下文。"原生多模态"指文本、图像、音频、视频从训练时就是一起处理的，而不是外挂一个识别模块——处理混合材料（一段视频 + 一份 PDF + 一堆截图）时优势明显。
另一个现实优势是生态整合：搜索、Gmail、文档、Android 手机，很多人是被动就用上的。
入口：gemini.google.com · 开发者文档
xAI · Grok
是谁：马斯克创立的 AI 公司，模型深度整合在 X（原推特）里。
家族：Grok 系列。部分历史版本开放过权重。
以什么见长：实时信息——直接接着 X 的信息流，对"现在正在发生什么"这类问题有结构性优势。另外它的输出风格设定得比同行更放得开，这是产品定位而不是能力差异。
入口：x.ai
Meta · Llama
是谁：Meta（Facebook）的模型家族。它的历史意义大于它现在的产品存在感。
以什么见长：开放权重的标杆。Llama 是把"开放权重的大模型"这件事真正推开的那一家——在它之前，能力像样的模型基本都是闭源 API。此后大量的私有化部署、行业微调、学术研究，都是从 Llama 起步的，国内不少早期模型也受它影响。
你什么时候会碰到它：需要在自己机器 / 自己内网里跑模型的时候。做产品的话，你更可能直接用它的衍生版本，而不是原版。
入口：llama.com
Mistral
是谁：法国的模型公司，欧洲最有存在感的一家。
以什么见长：开放权重 + 商用模型双线，以及数据留在欧洲这个合规卖点。对有欧盟数据合规要求的场景是现实选项。
入口：mistral.ai
一张速查表
| 家族 | 一句话 | 开放权重 | |
|---|---|---|---|
| OpenAI | GPT / o 系列 | 生态最广，示例最多 | 少数模型有 |
| Anthropic | Claude | 长文本、代码、听话 | 无 |
| Gemini / Gemma | 原生多模态、超长上下文、生态整合 | Gemma 有 | |
| xAI | Grok | 接 X 的实时信息 | 部分历史版本有 |
| Meta | Llama | 开放权重的标杆 | 是 |
| Mistral | Mistral 系列 | 欧洲、合规、开放权重 | 部分有 |