优先用minimax m2.5处理短平快文案，1.2秒内秒回；glm-5.1专攻正式文档生成，格式保留完整；deepseek v4-flash适配2000字以上结构化长文，支持百万级上下文连贯输出。
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WorkBuddy写文章时模型选错，生成过程卡在「正在思考」动弹不得，等三分钟只出半句话，反复重试还报“skill not available”——这不是网络问题，而是模型根本没被设计来干这活。
优先用 MiniMax M2.5：短平快文案的秒回引擎
输入“写一段朋友圈推广文案，卖秋季新款羊毛袜，突出保暖+显瘦，带emoji”，M2.5 通常在1.2秒内返回结果，不调用任何技能、不解析文件、不读上下文，纯文本生成路径最短。
它专为轻量级表达优化，连标点符号都少做推理，直接套用高频模板输出。如果你要的是通知、摘要、改写、翻译、日常对话类内容，【M2.5 是唯一不该跳过的起点】。
切记别给它塞长文档或让它“分析后写”——它没有长上下文能力，强行喂入PDF只会触发超时降级，最终返回空响应。
GLM-5.1：正式文档生成的稳态主力
方法一：直接指定模型 → 在对话框左下角点击模型切换按钮 → 选择 GLM-5.1 → 输入需求。
方法二：用指令锁定 → 开头就写：“请使用 GLM-5.1 模型，生成一份客户拜访纪要，含时间、人员、达成共识、待办事项四部分，用表格呈现。”
MiniMax 图片理解 + 网络搜索 MCP 工具。适配 Docker 环境（极空间等），支持图片 OCR 识别、图像内容理解、网络搜索。API Key 安全存储在本地 credentials 文件，不暴露在代码中。
GLM-5.1 是 WorkBuddy 原生深度适配的执行型模型，对 docx 技能、表格生成、格式保留支持最完整。实测同样任务，它比 Kimi-K2-Thinking 快2.7倍，且零概率卡死在“executing file operation”。
⚠️ 注意：别让它做逻辑判断题，比如“这份会议记录里哪三点存在执行风险？”，它会编造依据。专注让它“生成”，别让它“评估”。
DeepSeek V4-Flash：多步骤长文的提速关键
第一步：确认任务含明确结构要求，例如“写一篇2000字技术方案，分背景→痛点→架构图说明→实施步骤→预期效果五部分”。
第二步：手动切换至 V4-Flash 模型，输入指令时带上“严格按上述五部分展开，每部分不少于300字”。
第三步：生成后若发现某段单薄，直接追加指令：“将‘实施步骤’部分扩展为带编号的7个子动作，每个动作含责任人与时限”。
V4-Flash 拥有100万上下文窗口，对长结构化文本的连贯性控制远超其他模型。它不会像 GLM-5.1 那样在第4部分突然漏掉格式，也不会像 M2.5 那样把“架构图说明”压缩成一句话。但它的启动延迟略高，适合≥800字的正式产出，而非碎片化应答。
