为什么我需要把 20 个模型装进一个 App
先说一个真实的痛点。我的手机里曾经同时躺着五六个 AI App：写代码开一个，查资料开一个，想换个文风再开一个。每个都要单独登录，有的还要单独付费，聊天记录散落在各家，同一个问题想换个模型再问一遍，得复制粘贴来回倒。
这不是效率问题，是注意力税。模型越来越多，人的耐心并没有变多。
LM Station 的解决思路很直接：它是 iPhone、iPad 和 Mac 上的 AI 工作台，官方称之为”个人版 LM Studio”，把 20+ 云端模型聚合在一个 App 里。支持的模型家族在官网列得很清楚：OpenAI（GPT 系列）、Claude、Gemini、Qwen、豆包、DeepSeek、Grok、智谱 GLM，再加上 OpenAI 兼容接口（OpenRouter）和本地 Ollama 推理。据开发者介绍，LM Station 累计下载已突破 100 万。
这篇文章是我的真实使用记录：怎么把多个模型接进来、在一次对话里切换模型、以及同一个问题让不同模型各答一遍之后，我总结出的”什么任务用什么模型”。
第一步：把多个云端模型接进来
打开 LM Station，它的主界面就是一个干净的聊天框（见下图），顶部或侧边有模型选择入口。接入流程大致是这样：进入模型服务管理页，选择你要启用的模型厂商（比如 OpenAI、Anthropic、Google、DeepSeek 等），按提示完成接入——App 内置了可直接用的云端模型能力，同时也支持接入自己的 API Key 或经由 OpenRouter 这类聚合网关。
我的建议是：第一次用，不要贪多。先接 2–3 个你最常用的（比如 GPT + Claude，或 DeepSeek + Gemini），用顺了再慢慢加。模型列表里一口气全开，反而会在选择时纠结。
第二步：在一次对话里随时切换模型
这是聚合类 App 最核心的体验，也是 LM Station 做得最顺手的地方：你不需要退出当前对话、另起一个 App，就在聊天界面里点一下模型选择器，就能把当前对话的”回答者”换掉。
这个设计真正的价值在于”同一问题，横向对比”。我常用的一个方法是：先把问题抛给一个模型，看完答案后切换模型，用完全相同的提问再问一遍。两个答案并排放在同一个对话上下文里，差异一目了然——有的模型给步骤更细，有的模型更擅长一句话点破，有的会主动追问你的具体场景。
举个例子。同样是”帮我写一封给客户的延期交付说明邮件”，GPT 系的回答结构完整、语气稳；Claude 的版本措辞更柔和、更像人写的；DeepSeek 则倾向于先给框架再给全文，适合你想自己改的人。没有哪个永远最好，但”一眼看到区别”这件事，只有把模型放在同一个 App 里才做得到。
第三步：我的模型分工表（什么任务用什么模型）
用了一段时间后，我给自己定了一张分工表，分享出来供参考——注意这是我的个人习惯，不是官方推荐：
- 写代码、调 Bug、看报错：优先 DeepSeek 系。推理过程展示得清楚，顺着它的思路能学到东西，而且性价比高，适合高频调用。
- 查资料、做调研：优先 Gemini，配合 LM Station 自带的联网搜索工具。长上下文吞文档的能力强，丢一份 PDF 进去问细节不容易”失忆”。
- 写文案、润色、翻译：优先 Claude。中文语感和措辞的分寸感是它的长板，商务邮件、公众号推文这类”要面子”的文本交给他更放心。
- 日常闲聊、头脑风暴：GPT 系最均衡，什么都行，响应也快。
- 涉及隐私、不想联网的内容：直接切到本地 Ollama 模型（断网可用，数据不出手机）。本地模型的详细玩法可以看我昨天写的 iPhone 本地跑大模型教程。
- 想尝鲜小众模型：走 OpenRouter 通道，一个入口试遍各家新模型，不用每个官网都去注册。
另外提醒一点：切换模型不等于”重置对话”。在 LM Station 里换模型后，对话的上下文是延续的，你可以接着追问”刚才那个方案，用更简洁的方式重写一遍”——新模型能看到之前的讨论记录。这种”接力式”用法，是单模型 App 给不了的。
容易被忽略的两个细节
第一，工具是跟着 App 走的，不是跟着模型的。LM Station 内置了联网搜索、内容提取、地图、天气、日历、代码执行等工具（见下图），这些能力在对话里可以直接调用，不用管你当前用的是哪个模型。相当于你有了一个统一的”装备栏”，换模型只换”大脑”，工具箱不动。
第二，界面语言和设备是打通的。App 支持英文、简体中文、日文、德语、法语、韩语等多种界面语言，iPhone、iPad、Mac 全平台覆盖。在手机上开的对话，到 Mac 上能继续——对我这种白天用电脑、晚上用手机的人来说，聊天记录不用再靠截图搬运了。
它和 Deep Research 配合起来是什么体验
多模型聚合解决的是”问谁”的问题，而 LM Station 还有一个解决”怎么问深”的功能：Deep Research。它会做多步联网检索和对比，生成结构化的研究报告。我单独写了一篇 Deep Research 实测，记录了从提问到拿到报告的完整过程，感兴趣可以接着看——简单说，聚合模型负责”广”，Deep Research 负责”深”，两者是互补关系。
适合谁 / 不适合谁：我的结论
适合这三类人：
- 同时用多个 AI 服务的人。如果你已经在为两三个 AI 会员付费，或者手机里装着三个以上的 AI App，LM Station 能把你的工作流收拢到一处，省掉反复切换和复制粘贴。
- 对答案质量敏感的人。写重要文档、做关键决策前，习惯”多问一家”的人，用一个 App 横向对比答案是最省事的质检方式。
- 在意隐私、偶尔需要断网用 AI 的人。云端模型和本地 Ollama 在同一个入口里，需要隐私时一切换就行，不用另装一个本地 AI App。
不太适合的人：如果你只用某一家模型、且对它高度满意，从没觉得”想换个模型试试”，那聚合的价值对你不大——多一个选择等于多一分纠结。另外，聚合 App 的上限取决于它接入的模型本身，它不会让一个模型”变得更强”，它只是让你更方便地用到每一个。
值不值得试：值得。尤其推荐先从 App Store 免费下载 LM Station 开始，把最常用的两三个模型接进来用一周，再决定要不要把更多工作流迁过来。官网 lmstation.ai 有完整的功能介绍和截图，可以先看再下。
利益相关：LM Station 为本站团队开发的产品，本文为官方分享。
