一、先说结论：80% 的人积分不够，是模型选错了

我用 WorkBuddy 一个月，最大的教训不是"用得太猛"，而是

WorkBuddy 内置了 13 个主流大模型，默认是 

 自动调度。问题在于：Auto 有时候会给一个"翻译一句话"的小活儿，也配上旗舰模型，消耗直接翻好几倍。

实测下来，把模型用对，积分消耗能降 

，效果反而更稳。这篇就讲清楚：每个模型擅长啥、短板是啥、你的活该派谁上。

三、逐个家族拆解：优点、短板、适用场景

🟢 MiniMax —— 最轻量、最省积分

🟣 智谱 GLM —— 中文表达天花板

🔴 混元 Hy3 / Hunyuan —— 本命模型（强烈推荐）

四、场景化速查表（背下这个口诀）

按这套组合，我一个月日常消耗控制在 4500 积分左右，签到 + 偶尔发帖就能补回来，

。WorkBuddy 把 13 个模型塞进一个工作台，本意就是让你"用对的模型干对的活"。把这篇的速查表存下来，下次下指令前先想一秒"这活该派谁"，积分和效率双赢。

如果你有常用的场景不知道该选哪个，评论区告诉我，我帮你定组合 👋

本文为原创实操经验，转载请注明出处。

我用 WorkBuddy 一个月，最大的教训不是"用得太猛"，而是简单任务也跑了高端模型。

WorkBuddy 模型怎么选？13 个内置模型场景化选型指南（附省积分实战）

适用：刚开始用 WorkBuddy、总觉得积分不够用、不知道该切哪个模型的同学

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WorkBuddy模型选择指南：13款AI模型精准匹配任务场景，节省60%积分消耗。MiniMax适合轻量任务，DeepSeek专攻代码数理，GLM中文表达最优，Kimi长文处理出色，混元Hy3办公场景最强。掌握模型特性组合使用，日常消耗可控制在4500积分内。附场景速查表：简单M2.5，长文用Kimi，看图M2.7，方案GLM，技术活DeepSeek，动手Hy3。

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