哪些AI大模型适合做表格？DeepSeek、Kimi、Qwen、GLM、文心一言横评

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

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——

• DeepSeek-V4-Flash、Kimi K3、Qwen3.8-Max、GLM-5、文心 5.1 等主流大模型，均可接入作为推理后端，你按场景自由选模型；
• 其中 DeepSeek-V4-Flash 是其深度适配、兼顾效果与 token 成本的默认优化引擎；
• 模型调用通过接口完成，但原始数据文件不进聊天框、不传第三方 SaaS——只有必要的指令经接口传输，真正的表格处理在本地引擎执行；
• 大文件本地分块处理，不受网页对话的上下文与大小限制。

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。

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：

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。