本地安装 · 终身买断 · 自然语言做表。把最适合做表的大模型,接进一个"只做表"的本地智能体,会怎样?(以下模型版本以 2026 年 8 月为准)

一、做表,是大模型最被低估的刚需

这两年大模型火出圈,大家都在拿它写文案、写代码、聊天。但回到真实办公场景,很多人每天真正被折磨的,是 Excel——清洗脏数据、跨表 VLOOKUP、按区域汇总、做日报周报。

问题来了:不是所有大模型都"会做表"。有的数学推理强但听不懂你的行话,有的中文好但一碰大表就超上下文,有的能写代码却要你先会写提示词。

本文横评 5 款最适合做表格的主流国产大模型——DeepSeek、Kimi、Qwen、GLM、文心一言的最新旗舰版本,看看谁适合什么场景;更重要的是,告诉你怎么把它们全部接入数以轻舟Agent,用一句中文就做出专业表格。

二、五款大模型最新版做表能力横评

模型(最新版) 厂商 长表/上下文 代码·公式 中文·语义 做表亮点 典型短板
DeepSeek-V4-Flash 深度求索 100万 token ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ 复杂计算/清洗逻辑/嵌套公式准;Agent能力大幅增强;价格极低 数据需贴进对话,敏感数据有顾虑
Kimi K3(kimi-k3) 月之暗面 100万 token ⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ 超长表/多 Sheet 跨表分析;原生视觉,长程任务 通用版公式精准度略逊 DeepSeek
Qwen3.8-Max 阿里通义 25.6万 token(256K) ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ Agentic 能力全球第一;公式/脚本化稳;开源生态 通用版听不懂行业黑话
GLM-5 / GLM-5.2 智谱AI 长上下文 ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ 工具调用强,做表流程自动化;可直接生成 docx/xlsx 纯计算深度略逊 DeepSeek
文心 5.1(ERNIE 5.1) 百度 长上下文 ⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ 中文自然、轻量报表上手快;办公生态广 复杂公式/大文件偏弱

1. DeepSeek-V4-Flash:复杂计算的"理科状元"

由深度求索推出,2026 年 7 月 31 日发布正式版(API 公测)。它采用 2840 亿总参数、130 亿激活参数的 MoE 架构,原生支持 100 万 token 超长上下文。

经新一轮后训练,Agent 能力与代码能力大幅跃升——代码修复基准 DeepSWE 得分从 7.3 直接涨到 54.4,工具调用、终端操作分数也明显领先。价格极低:输入(缓存未命中)仅 1 元/百万 token、输出 2 元/百万 token,约为同级闭源模型的零头。

做表适配:跨表匹配、条件汇总、空值/异常值处理这类逻辑,一步到位的概率最高;多步推理稳定。代价是——纯对话模式你得把数据粘进聊天框,敏感数据有安全顾虑。

2. Kimi K3:超长表格的"记忆王者"

月之暗面最新旗舰 kimi-k3(2026 年):2.8 万亿参数,原生视觉理解,100 万 token 上下文。它的长程任务与 Agent 自主执行能力很强——思考模式可交错调用工具,最多 300 步。

做表适配:把整本 Excel、多个 Sheet 一起喂进去做跨表分析最从容;官方还有专门的 K2.7-Code 编程模型补足代码能力。短板是通用版对纯表格公式的精准度略逊 DeepSeek。

3. Qwen3.8-Max:最均衡的"开源全能手"

阿里通义最新旗舰(2026 年 8 月登顶 ArtificialAnalysis Agentic 智能体能力榜全球第一,55.4 分)。Qwen3 系列融合了思考/非思考模式,函数调用、结构化输出完善,256K 上下文。

开源生态最完整,对 Excel 公式、Python/pandas 数据转换任务熟练,开发者便于二次集成。做表适配:公式生成、数据转换、脚本化处理都稳。短板是通用对话版对行业"黑话"仍需你解释清楚。

4. GLM-5 / GLM-5.2:把做表"流程化"的高手

智谱最新旗舰 GLM-5(2026 年),主打 Agentic Engineering;GLM-5.2(已开源,MIT 许可)专注 Coding 与长程任务。它的工具调用/函数调用极强,中文语义理解细腻,甚至能直接把文本或素材生成 .docx、.xlsx 等成品文档。

做表适配:把自然语言需求拆成结构化步骤,可靠调用工具完成多步做表,适合把"做表"串成自动化流程。短板是纯表格计算深度略逊 DeepSeek,更偏"流程自动化型"做表。

5. 文心 5.1(ERNIE 5.1):最懂"人话"的轻量选手

百度最新版本(2026 年 5 月发布,Arena 搜索榜国内第一);其前身文心 5.0 是 2.4 万亿参数的原生全模态大模型。中文理解与常识推理积淀深,办公生态覆盖广,对"人话"需求理解最自然。

做表适配:日常报表、轻量汇总、中文语义提取都很顺手,非技术同学友好。短板是复杂公式、大文件处理弱于前几位,更适合轻量办公。

小结:没有"全能冠军",只有"场景匹配"。算得准选 DeepSeek-V4-Flash,表超长选 Kimi K3,要均衡选 Qwen3.8-Max,做自动化选 GLM-5,轻量办公选文心 5.1。

三、这些大模型,都能接入数以轻舟Agent

光看模型还不够——把数据整段粘进网页对话、自己写提示词、自己核对结果,对非技术同学依然是负担;更关键的是,把公司数据贴进网页对话,本身就踩了安全红线

数以轻舟Agent 的思路正好相反:它是一个本地安装的 AI 智能体,你只需说一句中文,它就帮你把表做对。更重要的是,它开放了多模型接入能力——

一句话:模型在云端"听懂"你的意图,表格在你本地"做对"——两者分工,安全与效果兼得。

四、为什么用数以轻舟Agent,而不是直接裸用大模型

把上面 5 款大模型直接当"做表工具"用,会遇到三道坎:数据要上云、提示词要会写、大文件会超限。数以轻舟Agent 正是为填平这三道坎而生。

维度 裸用大模型网页对话 数以轻舟Agent
数据去向 数据需粘贴进网页/上云 原始文件本地处理,不进聊天框、不传第三方 SaaS
使用门槛 需会写提示词、会核对 说人话即可,不写代码、不写公式
成本 订阅制 / 反复试错烧 token 终身买断 + 内置 token 优化策略
大文件 受上下文/大小限制 本地分块处理,百万行也不卡
行业适配 通用,听不懂黑话 语义自定义,让 AI 学会你的业务术语

优势① 不写代码、不写公式,说人话就做表

大模型负责"听懂"你的中文需求,本地引擎负责"做对"这张表。你不需要会 VLOOKUP,也不需要会写 Python——一句"按区域汇总销售额并排个序",表就出来了。

优势② 本地安装,不是在线 SaaS

软件装在你自己的电脑上,是本地安装的产品,不是网页里点开就用的在线 SaaS。你的数据文件在本地处理,原始文件不进聊天框、不传第三方 SaaS。

优势③ 终身买断,不是订阅制

在这个订阅制泛滥的时代,数以轻舟Agent 选择了"逆行者"路线——一次付费,永久使用。没有月月"还贷",没有涨价焦虑。

优势④ 内置 token 优化,非常省

语义理解与清洗逻辑生成走内置的 token 优化策略,远比在网页里反复试错、多轮烧 token 省得多。模型用得精,账单就轻。

优势⑤ 直接对接算力厂商,无积分陷阱

直接与算力厂商对接,没有"积分不够再充值"的套路,没有用着用着被卡脖子的尴尬。

优势⑥ 大文件本地分块处理

百万行、几百 MB 的表,本地分块处理,不卡不崩,也不会因为超出网页对话限制而做不了。

优势⑦ 语义自定义,让 AI 懂你的"行话"

你可以把公司、行业的"黑话"固化进 Agent——财务的"进项销项"、电商的"GMV 环比"、医疗的"DRG",定义一次,以后它都按你的口径算。这是通用大模型默认做不到的。

五、谁最该用,怎么上手

最该用的几类人:财务/审计(对账、报表)、运营/销售(日报周报、多表汇总)、政务/医疗(敏感数据本地处理)、中小企业(买断低成本、业务人员直接做表)、数据小白(零函数基础也能做专业表)。

三步上手: 1. 安装这个数以轻舟Agent 本地智能体; 2. 接入你选的大模型(DeepSeek-V4-Flash / Kimi K3 / Qwen3.8-Max / GLM-5 / 文心 5.1,默认 DeepSeek-V4-Flash); 3. 对他说一句中文,表就做好了。

写在最后

大模型很多,但"会聊天"不等于"会做表"。DeepSeek-V4-Flash 算得准、Kimi K3 记得长、Qwen3.8-Max 最均衡、GLM-5 能自动化、文心 5.1 最懂人话——把它们接进数以轻舟Agent,你得到的不是一个"会聊表的聊天框",而是一个装在你电脑里、数据在你手里、一次买断永久用的做表专家。

轻舟已过万重山。选对模型,再用对工具,你的 Excel 之旅,也可以如此轻盈。


产品名称:数以轻舟Agent · 本地化智能 Excel 助手 定位:本地安装 · 终身买断 · 自然语言做表 可接入模型(2026.8):DeepSeek-V4-Flash(默认)/ Kimi K3 / Qwen3.8-Max / GLM-5 / 文心 5.1 等主流大模型 核心特性:原始数据文件本地处理(不进聊天框、不传第三方 SaaS)/ 说人话做表不写代码 / 内置 token 优化 / 大文件本地分块 / 语义自定义 定价模式:终身买断,一次付费永久使用