了解自配、免费和点数模型，按自己的使用方式选择。
已有 API 配置时，继续使用自己的服务商和模型即可。没有配置或暂时不想配置时，可以使用平台提供的免费模型，也可以用点数模型直接开始。点数只是另一种接入方式，充值不是使用 IELTSmate 的前提。
在设置中打开“编辑模型”，添加服务商和模型，再为不同功能选择默认模型。你原有的自配模型、API Key 和费用管理方式继续保留。
模型分类条只切换当前查看的列表，不会自动替换已经选中的模型。自配模型不可用时，也不会悄悄改用点数模型。
免费模型由平台提供接入配置，按账号和 IP 使用滚动时间窗口的调用次数限制。它与每天赠送的免费点数是两种不同额度。不同功能会筛选自己支持的模型类型。
还没有自己的 API 配置时，可以选择点数模型，先用每日赠送的点数体验；需要更多用量时再按需充值。这是为了减少配置步骤而提供的可选方式，不影响自配模型和基础学习功能。
下方价格是 ZenMux 公布的供应商参考价格。本站的点数消费结果可在“我的点数”查看。
阿里巴巴的视觉语言推理模型，支持多模态智能体、视觉编程、搜索和计算机交互，擅长物体识别、空间理解和真实场景的视觉感知。
阶跃星辰的开源基础推理模型，采用稀疏混合专家架构：总参数量1960亿，每个token激活约110亿参数，在长上下文任务中兼顾推理能力和处理速度。
Gemini 2.5系列的轻量推理模型，侧重低延迟、成本效率和吞吐量。默认关闭思考以优先响应速度，也可通过推理参数开启思考。
Google面向大规模、成本敏感任务的轻量模型，侧重低延迟，相比Gemini 2.0/2.5 Flash-Lite提升了质量，在主要能力领域接近Gemini 2.5 Flash。
Google的高效率模型，增强了智能体执行能力，适合在复杂的多智能体工作流中承担范围明确的子任务。
Google的通用工作模型，在软件工程、智能体工作流和专业领域的多步骤推理上进一步提升，并支持调整推理强度以平衡能力与token效率。
Google DeepMind的Gemini 4系列模型，擅长编程、金融研究、法律文稿及网络安全任务，支持长上下文与多模态信息处理。
DeepSeek的5520亿参数混合专家模型，采用因果编码器—解码器架构，支持原生视觉理解，重点改善推理速度、吞吐量和服务成本，适合高吞吐量智能体任务。
Anthropic面向高调用量和成本敏感任务的小型模型，适用于摘要、上下文压缩、数据库查询、分类和子智能体编程，也适合客服与浏览器操作等低延迟场景。
Anthropic的旗舰模型，适合复杂推理、编程及长流程智能体任务，强化了大型代码库修改、代码审查、金融与科学分析，以及密集图表和截图理解。采用自适应思考，可调整推理强度。
通义千问的2.4万亿参数混合专家旗舰模型，面向编程和专业工作，支持长流程任务的规划、执行与验证，并具备原生视觉理解以及超长文档和视频分析能力。
腾讯的混合专家模型，总参数量7700亿、激活参数量490亿，面向编程智能体、复杂工具调用和需要持续规划与多步骤执行的生产力任务。
OpenAI GPT-6系列中侧重速度与成本效率的模型，适合聊天、分类和轻量智能体等高调用量场景，提高推理强度后也可处理复杂软件工程和计算机操作任务。
OpenAI GPT-6.1系列的中档模型，适合日常智能体、编程和写作工作，擅长理解截图与屏幕内容，并兼顾高调用量场景的效率。
OpenAI面向生产环境智能体任务的模型，针对持续工具调用、复杂编程、计算机操作和专业工作流等多步骤任务优化，并提供较低的缓存输入价格。
通义千问的图像生成与编辑模型，支持复杂图文提示词、密集布局和精细文字渲染，覆盖12种语言及20多种字体，适合海报、网页、信息图和界面的日常制作。
ZenMux目录模型上下文与服务通道元数据不一致；不将图像模型的占位数值作为可用上下文承诺。
通义千问的专业图像生成与编辑模型，面向报纸、分镜、菜单、试卷等复杂布局，强化微小文字、人物细节和真实界面渲染，支持12种语言与20多种字体。
字节跳动的图像生成模型，支持结合网络检索获取实时信息，强化复杂指令和视觉内容理解，以及参考图一致性和专业场景的生成质量。
字节跳动的图像生成模型，侧重可控编辑、适合生产的图像工作流与自然的视觉效果，可用于文本生成图片和参考图编辑。
Nano Banana 2 Lite是Google侧重速度和成本效率的图像模型，支持文本生成图片、图像编辑与多图合成，可混合返回文字和图片，适合快速视觉探索和大批量交互场景。
最大输出32768 tokens来自ZenMux通道元数据；Google官方模型页公布上限4096，本站单次请求按4096限制。
Nano Banana 2是Google侧重速度与效率的图像生成模型，适合快速交互响应和高吞吐量图像生成，也支持多模态输入与图文输出。
Google的多模态推理图像模型，强化提示词遵循、多参考图编辑和视觉质量，可理解文字、图片、视频和PDF，支持交错图文生成以及Google搜索辅助。
Nano Banana Pro基于Google Gemini 3 Pro，强化物理理解、文字渲染和图像一致性，支持原生2K图像及更精细的图片编辑，适合专业视觉制作。
本站单次生成一张1K图片，输出配置上限为4096 tokens；模型原始上限为8192。
OpenAI的图像生成模型，提供高质量的图像生成和编辑，支持灵活的图片尺寸及高保真参考图输入，适合连续的视觉创作流程。
Azure通道元数据标记10000最大输出tokens，OpenAI通道标记0；图像输出按尺寸与质量计量，不用该字段估算单张图片。
模型支持某种输入，不代表本站已经开放对应上传入口。点数模型包含文本和生图两类：文本模型用于对话、复习与阅读等功能，生图模型用于已支持的图片生成入口。各项功能只显示其适用的模型。
模型介绍依据 ZenMux 官方模型页整理为中文。模型目录和供应商价格以模型配置窗口中的说明为参考；供应商可能调整价格和可用性。
