AI 平台巅峰对决：Dify 和 FastGPT，开发者如何选择？

 在 AI 技术爆发的2025年，如何快速构建智能应用成为开发者关注的焦点。Dify 和 FastGPT 作为两大热门工具，凭借各自的优势吸引了大量用户。但两者究竟有何区别？开发者又该如何选择？本文从功能、定位、成本等多个维度深度解析，帮你找到答案！

01.核心功能对比

👉 Dify 更像“瑞士军刀”，覆盖从开发到部署的全流程，适合多样化需求；

👉 FastGPT 则是“专业工具”，深耕知识库问答，适合精准检索场景。

02.功能对比：Dify的五大核心优势

模型支持：灵活性与多样性

 

Dify 优势：

👉 支持开源与专有模型，避免厂商锁定；

👉 开发者可自由选择性价比最高的模型组合。

知识库管理：平衡效率与成本

 

Dify 优势：

👉 免费功能更多：Web 同步、Notion 集成无需额外付费；

👉 QA分段效果更好：问答对生成更精准，提升检索效率。

工作流编排：易用性与扩展性

 

Dify 优势：

👉 内置50+工具：集成 Google 搜索、DALL·E 等，扩展性强；

👉 企业级功能：支持 SSO 、权限管理，适合团队协作。

 部署与成本：开源 vs 付费

Dify 优势：

👉 零成本起步：无应用数量限制，适合中小团队；

👉 灵活计费：按需调用模型，避免资源浪费。

用户体验与生态 

Dify 优势：

👉 开箱即用：新用户赠送200次GPT-4调用，快速验证想法；

👉 全球化布局：已覆盖20+国家和地区，企业案例丰富。

03.选择建议：什么场景选谁？

💡 选 Dify ：

• 需要多模型支持、复杂工作流或企业级功能；

• 追求高性价比和长期可扩展性；

• 非技术团队希望低代码开发

💡选 FastGPT ：

• 专注知识库问答，需快速搭建智能客服；

• 接受付费功能换取更高检索效率

Dify 以“全能开发平台”的定位，在模型多样性、工作流灵活性和企业级功能上碾压对手，尤其适合需要长期迭代的复杂项目；而 FastGPT 凭借垂直领域的深耕，仍是问答场景的优选。

 如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

基于此，我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近70次后，终于把整个AI大模型的学习门槛，降到了最低！

在这个版本当中：

第一您不需要具备任何算法和数学的基础
第二不要求准备高配置的电脑
第三不必懂Python等任何编程语言

您只需要听我讲，跟着我做即可，为了让学习的道路变得更简单，这份大模型教程已经给大家整理并打包，现在将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

三、LLM大模型系列视频教程

四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

五、AI产品经理大模型教程

LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

• 内容：

  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
  • L1.4.1 知识大模型
  • L1.4.2 生产大模型
  • L1.4.3 模型工程方法论
  • L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

• 内容：

  • L2.1 API接口
  • L2.1.1 OpenAI API接口
  • L2.1.2 Python接口接入
  • L2.1.3 BOT工具类框架
  • L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
  • L2.3 流水线工程
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

• 内容：

  • L3.1 Agent模型框架
  • L3.2 MetaGPT
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.4 LLAMA
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

• 内容：

  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

这份 LLM大模型资料 包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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