PandaNpc 可以使用服务提供的内置聊天模型，以及通过您自己的 API 提供商连接的模型。它还可以远程控制 Claude Code、OpenAI Codex 和 PandaCode 等编码引擎。这些是相关选择，但不能互换。
本页面是 2026 年 8 月 17 日内置模型目录的快照。模型可用性变化快于文档，因此应用中的模型选择器具有权威性。公共 AI 模型排行榜 是比较当前质量、速度和价格数据的最佳场所。
内置模型目录
无需输入您自己的提供商密钥即可选择内置模型。目录目前包括：
| 提供商系列 | PandaNpc 中显示的模型 | 适用场景 |
|---|---|---|
| OpenAI | GPT-5.6 Sol | 通用推理、编码、面向工具的工作流 |
| Anthropic | Claude Fable 5, Claude Opus 4.8, Claude Sonnet 5 | 长篇推理、代码审查、实现规划 |
| Gemini 3.1 Pro | 多模态和长文档工作 | |
| DeepSeek | DeepSeek v4 pro, DeepSeek v4 flash | 推理或更快的成本敏感型请求 |
| Moonshot AI | Kimi Coding k3, Kimi Coding k3 [1m], Kimi K3 | 编码和长上下文工作流；[1m] 条目明确标识大窗口变体 |
| Zhipu AI | GLM-5.2 | 通用中文和编码任务 |
| Alibaba | Qwen 3.7 Max | 通用推理、多语言工作和代码 |
选择器中的名称标识服务配置，而非永久性能保证。提供商可能会修改底层模型版本、上下文限制、定价、速率限制或区域可用性。
内置模型、API 模型和编码引擎
在比较名称之前，请先选择正确的层级：
| 层级 | 运行位置 | 身份验证和计费 | 典型用途 |
|---|---|---|---|
| 内置 PandaNpc 模型 | 通过 PandaNpc 模型服务 | 使用您的 PandaNpc 访问权限和适用的服务配额 | 聊天、笔记、摘要和受支持的 AI 功能 |
| 自定义提供商模型 | 在受支持时直接针对您配置的 Base URL | 使用您的提供商 API 密钥和提供商计费 | OpenAI 兼容端点、私有网关、Ollama 或 LM Studio |
| Claude Code 或 Codex 引擎 | 在您连接的计算机上 | 使用该本地 CLI 的账户或 API 配置 | 编辑仓库、运行命令和智能体编码 |
| PandaCode 引擎 | 在您连接的计算机上，具有可配置的后端 | 使用分配给 PandaCode 的模型/提供商 | 在 DeepSeek、Qwen、私有网关和其他受支持的 API 上执行类似 Claude Code 的工作流 |
在聊天中选择 GPT-5.6 Sol 不会改变您机器上已在运行的 Codex 进程所使用的模型。同样，共享 Claude Code 连接也不会授予单独的内置聊天模型配额。有关本地编码引擎如何远程暴露的详细信息，请参阅 PandaPaw 连接参考。
如何选择模型
从任务出发，而不是从品牌名称出发：
- 仓库级编码： 当任务需要文件、shell 命令、测试和工具审批时，使用 Claude Code、Codex 或 PandaCode。根据仓库和预算选择引擎的模型。
- 复杂推理或审查： 从旗舰或“pro”模型开始，例如 GPT-5.6 Sol、Claude Opus 4.8、Claude Sonnet 5、Gemini 3.1 Pro 或 DeepSeek v4 pro，然后针对您的提示比较实际结果。
- 快速迭代： “flash”配置（如 DeepSeek v4 flash）可能更适合分类、重写、提取和重复的小型调用。
- 超长输入： 选择目录中声明的上下文窗口能够覆盖请求的条目，例如 Kimi Coding k3 [1m]，但不要假设最大上下文就能带来最高准确性。检索、摘要和更小的聚焦输入通常更可靠且成本更低。
- 中文或多语言工作： 在代表性文本上比较 Kimi、DeepSeek、GLM、Qwen、Gemini、Claude 和 OpenAI 选项。语言质量因领域和指令风格而异。
- 成本敏感型工作负载： 比较输入价格、输出价格、缓存输入策略和失败/重试率。如果模型需要反复尝试，更便宜的 token 仍可能花费更多。
上下文窗口和输出限制是不同的
上下文窗口是用于指令、对话历史、工具结果、检索文本和生成输出的总 token 预算。最大输出设置仅限制响应。广告中宣称具有一百万 token 窗口的模型，在包含系统指令和预留输出后，不一定能接受一百万的 token 提示。
对于自定义 PandaCode 模型，模型表单会显示 Context Window 和 Max Tokens。如果 PandaNpc 已经知道该模型，请将它们留空。如果输入自定义值，请使用提供商文档中记载的限制，并为系统提示和压缩留出安全空间。将窗口设置为大于上游 API 支持的值，可能会导致长时间运行的会话在进行了大量工作后才失败。
可用性、配额和隐私
在生产环境中依赖某个模型之前，请确认：
- 它出现在您当前的模型选择器中，并且已被授权用于您的账户。
- 其输入类型与您的任务匹配；文本模型可能不接受图像或文件。
- 其提供商配额、速率限制和计费策略可接受。
- 您的数据处理要求允许将所选内容发送给该提供商。
- 工具调用和结构化输出可用于您选择的确切模型版本。
PandaNpc 可能会将聊天或会话内容传输到为所选功能提供支持的提供商。在发送机密材料之前，请查看 隐私政策 和您提供商自己的保留和训练条款。
添加未列出的模型
如果缺少 OpenAI 兼容或受支持的提供商模型，请添加提供商，然后注册其确切的模型标识符。显示标签可以人性化，但 Model Value 必须与上游 API 期望的标识符匹配。按照 配置自定义 AI 提供商和 API 密钥 完成完整的设置和验证流程。
当模型消失或意外失败时，首先检查实时选择器和提供商状态。目录变更、停用的模型 ID、过期的密钥、账户限制和不兼容的上下文设置是比 PandaNpc 客户端安装问题更常见的原因。