对话框看起来都差不多。输入一句话，对面吐出一段像样的回答。名字却换得很快：GPT、Gemini、Claude、Qwen、GLM。
很多人不是不懂怎么用，是分不清它们各自从哪来。这篇只做科普：公司是谁，产品为什么长成这样，什么时候该用哪一个。不追当周评测第一名。
先记一张最粗的图：
| 你看到的名字 | 公司 | 可以怎么记 |
|---|---|---|
| ChatGPT | OpenAI | 全世界默认入口 |
| Gemini | 搜索和安卓里的 AI | |
| Claude | Anthropic | 写东西、写代码更稳 |
| Grok | xAI | 绑在 X 上，偏实时 |
| DeepSeek | 深度求索 / 幻方 | 便宜、能开源部署 |
| 通义千问 Qwen | 阿里 | 国内开源生态最全 |
| GLM / 智谱清言 | 智谱 | 清华出来的，偏 Agent 和代码 |
| 豆包 | 字节 | 国内用户最多的那个 App |
| Kimi | 月之暗面 | 超长文本起家 |
国外这几家
ChatGPT，OpenAI。
OpenAI 2015 年在旧金山成立，一开始是非营利研究机构。马斯克早期也在董事会里，2018 年离开。CEO 是萨姆·奥特曼。训练大模型太烧钱，后来长成营利公司，微软出钱、出云。
真正改变大众认知的，是 2022 年 11 月的 ChatGPT。它不是突然发明了一种新智能，而是把已经存在的大模型，做成了谁都会用的对话框。
现在它仍然是最稳的默认选择。问概念、改邮件、翻译、看图、读文件、先要一份提纲，都可以从它开始。它不一定每个单项都第一，但很少会完全不能用。
Gemini，Google。
Google 做 AI 比 ChatGPT 早很多。伦敦的 DeepMind 2010 年成立，2014 年被收购，AlphaGo 就是他们的。2023 年 Google 把 DeepMind 和内部的 Google Brain 合并，Gemini 是合并之后的主力模型。对外聊天产品最早叫 Bard，后来改名。
Gemini 的优势不是又多了一个网站，而是它住在搜索、安卓、Gmail、Docs 里。你不一定专门打开它，路过时就会碰到。图、视频、超长 PDF，通常也是它更顺。已经泡在 Google 套件里的人，用它最省事。
Claude，Anthropic。
Anthropic 2021 年成立。创始人达里奥·阿莫代以前在 OpenAI 做研究，带着一批人离开，说要把模型做得更可控。产品叫 Claude，名字来自信息论学者香农。
它在大众里没有 ChatGPT 那么响，但认真写长文、改结构、读仓库、写代码时，很多人会切到它。性格偏克制，少客服腔。免费额度通常不太经用。
Grok，xAI。
马斯克离开 OpenAI 之后，2023 年自己开了 xAI。Grok 深度绑在 X（前 Twitter）上，实时信息和语气都更冲。看正在发生的事、看热搜、要少一点套话，它比较对口。当全世界的默认助手，它还不是。
微软的 Copilot、Meta 的 Meta AI 也常见，但它们更像嵌在 Word、Windows、Instagram、WhatsApp 里的入口，不一定需要单独记成一家聊天网站。
国内这几家，名字最容易混
国内真正让人晕的，不是有没有 AI，而是产品名、模型名、公司名经常不是同一个词。
DeepSeek，深度求索。
杭州公司，2023 年从幻方量化里长出来。创始人梁文锋，浙大出身，更早是做量化交易的。幻方本来就堆了很多 GPU，后来把目标从预测市场转成训练基础模型。
它真正打进全球视野，靠的是低成本和开放权重：能力往一线靠，价格和可部署性却完全是另一档。适合大量调用、自己搭、本地或私有化。当生活助手，产品完整度通常不如 ChatGPT 或豆包。
通义千问，Qwen，阿里。
Qwen 是模型系列的英文名，通义千问是面向用户的产品名。背后是阿里。
阿里的打法很像把模型铺开。从很小的端侧模型，到很大的旗舰，尺寸很多；很多版本开源。开发者圈子里，Qwen 经常是国内开源里最好找、最好接、中文也顺的那一套。企业侧则和阿里云绑在一起。
你如果听到用 Qwen、通义、千问，说的基本是同一家人。适合中文写作、企业接入、开源微调、阿里生态里的应用。日常聊天也能用，但大众 App 声量往往不如豆包。
GLM，智谱。
GLM 全称大概可以记成 General Language Model，通用语言模型。公司是智谱，清华背景很重，学术圈常听到唐杰。面向用户的 App 叫智谱清言，模型系列叫 GLM，早期还有过 ChatGLM。
三个名字指的是同一条线：实验室气质的模型公司，产品是清言，模型是 GLM。
智谱比较强调 Agent 和代码，也就是让模型不只回答，还能连续干活、调工具。开源版本在开发者里也很常见。你如果看到 Cursor、各种编程工具里出现 GLM，和聊天 App 里的清言，是一家。
适合：写代码、做 Agent、私有化、学术和工程向的中文场景。不太适合：只想找一个最热闹的聊天软件。
豆包，字节。
豆包是产品名，后面的模型有时叫 Seed。字节用短视频那套分发能力做 C 端，国内很多人的第一款 AI App 就是它。中文口语、生活问题、娱乐和轻办公很常见。模型不一定是开发者口中的最强开源，但用户量通常最大。
Kimi，月之暗面。
公司是月之暗面，创始人杨植麟，清华本科、后来在卡内基梅隆读博，导师那条线和智谱有渊源。Kimi 早期就是靠能塞特别长的文本出圈：长 PDF、长纪要、一堆资料丢进去问。
后来它也做更强的通用和开源模型，但大众记忆点仍然是：很长的上下文。
旁边还常听到：文心一言（百度）、混元 / 元宝（腾讯）。一个跟搜索和百度生态近，一个跟微信近。知道名字就够，不必一开始就和 Qwen、GLM 放到同一精度上比较。
怎么选，比记住版本号有用
模型号每个月都可能换。更稳的是按任务选。
| 你想干什么 | 可以先试 |
|---|---|
| 什么都问一点，要一个默认入口 | ChatGPT；在国内则是豆包 |
| 写长文、改结构、写代码 | Claude；国内可看 GLM、Qwen、DeepSeek |
| 已经在用 Google 文档 / 邮箱 | Gemini |
| 看正在发生的新闻和社交 | Grok |
| 中文、开源、接进自己的项目 | Qwen |
| 便宜、自己部署、大批量跑 | DeepSeek，其次 Qwen / GLM |
| 超长文档一次性丢进去 | Kimi |
| 住在微信 / 钉钉 / 办公软件里 | 腾讯或阿里那一侧的入口 |
再短一点：
国外默认用 ChatGPT，认真写和写代码再备一个 Claude。
国内先分清三件事：豆包是最多人用的 App；Qwen 是开发者和开源里最常碰到的模型家族；GLM 是智谱的模型，清言是它的聊天产品。DeepSeek 更像便宜的强模型（不过现在也不便宜了），Kimi 更像很长的阅读器。
能力上，2026 年一线模型已经挤得很近。
不必找唯一正确的 AI。问清楚这次是聊天、写作、代码、长文档，还是自己部署，搞清楚问题，选对AI，任务自然解决了70%。