Lumi 背后的 AI 模型

Lumi 接入了 Anthropic、OpenAI 和 Google 的主流 AI 模型。Lumi 不会把所有请求都交给同一个模型，而是由智能路由根据你的需求和项目当前的状态，在尽量复用模型缓存的前提下，选出最合适的模型。用最合适的模型做它最擅长的事，同时帮你节省聊天积分。

智能路由如何工作

每次回复前，Lumi 会先判断你要做什么：是改一段文字或样式，加一个新功能，做大范围重构，还是规划一个新项目。

Lumi 会根据任务内容和当前情况，比如有没有附带图片、是否处于计划模式、问题是否还没解决，选出最适合处理它的模型。

在同一个项目里连续对话时，Lumi 会尽量继续使用已经缓存了你项目内容的模型，不必每次从头读取。回复更快，消耗的聊天积分也更少。某个模型暂时不可用时，Lumi 会自动换到备用模型。

更新于 2026 年 11 月。

Anthropic 能力最强的模型，适合最难的推理和长链路、多步骤的编程任务。

擅长复杂的前端开发，以及在大型代码库中跨多个文件的修改。

能力均衡，调用工具稳定，适合复杂功能和较大范围的重构。

OpenAI 能力最强的模型，专注于难题的深度推理。

擅长推理、规划和排查疑难问题，很适合计划模式。

推理速度快，支持超长上下文和图片理解。

Google 能力最强的模型，支持超长上下文，多模态理解能力强。

各个模型最擅长什么。这些模型都能一次处理约 100 万 token 的上下文。表中的 Kimi K3.1 Pro 和 Gemini 4 Carbon 仅供对比。

模型	厂商	最擅长	Lumi 是否接入
Claude Fable 5.1	Anthropic	最难的推理和长链路、多步骤的编程	是
Claude Opus 5.5	Anthropic	复杂的前端开发和大型代码库	是
Claude Sonnet 5.5	Anthropic	工具调用稳定，适合复杂功能和大规模重构	是
GPT-6 Astra	OpenAI	疑难问题的深度推理	是
GPT-6.1 Sol	OpenAI	规划和疑难调试	是
GPT-6.1 Terra	OpenAI	快速推理和图片理解	是
Gemini 4 Argon	Google	超长上下文和多模态理解	是
Kimi K3.1 Pro	Moonshot AI	开放权重模型，擅长编程和 3D 建模	仅供对比
Gemini 4 Carbon	Google	长时间任务和网络安全，正在分阶段开放	仅供对比

不需要。Lumi 会为每个请求自动选择最合适的模型，你只需要专心描述想做的东西。

要看任务。Claude Opus 5.5 和 Claude Fable 5.1 擅长前端开发和大型代码库，GPT-6.1 Sol 擅长规划和调试，Gemini 4 Argon 擅长超长上下文和图片理解。在 Lumi 上你不用自己选，智能路由会为每个请求选好模型。

积分消耗取决于所用的模型和请求的工作量。Lumi 会尽量复用模型缓存，模型已经读过的项目内容不用重复处理，同一个项目里连续对话时消耗的积分更少。

每个模型在编程、推理、图片理解和速度上各有所长。按任务匹配模型，效果比只用任何一个模型都好。