OpenRouter 免費模型白嫖指南：文本、編程與 Agent 模型推薦
根據 OpenRouter 2026 年 5 月免費模型合集，重新整理適合文本處理、編程、Agent 工作流和長上下文實驗的免費模型，並說明免費額度、限流與使用策略。
OpenRouter 的免費模型更新非常快。之前一些熱門免費模型可能突然下架、換 provider、限流，或者不再出現在免費模型榜單裏。尤其是之前很多人關注的 1T 級別免費模型，現在已經不適合作為主推對象。
所以這篇文章不再寫成“某一個模型永遠最強”，而是按用途整理：文本處理、編程、Agent 工作流、長上下文實驗分別選不同模型。
OpenRouter 免費模型頁面：https://openrouter.ai/models?q=free
OpenRouter 免費模型合集：https://openrouter.ai/collections/free-models
OpenRouter 官方免費模型合集頁面顯示，當前排名是基於 2026 年 5 月真實使用數據更新的。官方也說明，免費模型主要用於實驗、學習和低成本嘗試，未來是否繼續提供並不能保證。因此，免費模型適合學習、測試、個人項目和輕量工作流，不適合完全當作長期生產主力。
官方說明：OpenRouter Free Models、OpenRouter Free Models Router、OpenRouter API Rate Limits、OpenRouter Pricing
一、先說結論：現在免費模型應該怎麼選？
如果你只是想快速白嫖，可以先記住這個組合：
文本處理：GLM 4.5 Air / Gemma 4 31B / gpt-oss-120b
編程任務：Poolside Laguna M.1 / gpt-oss-120b / DeepSeek V4 Flash
Agent 工作流：Owl Alpha / Nemotron 3 Super / MiniMax M2.5
複雜審查：Nemotron 3 Super / gpt-oss-120b / Trinity Large Thinking
長上下文實驗：Owl Alpha / Nemotron 3 Super / DeepSeek V4 Flash
通用備用：openrouter/free我的建議是：不要只押一個免費模型。免費模型的核心玩法是“多模型分工 + fallback”。寫文章用文本模型，寫代碼用 coding 模型，做 Agent 用支持工具調用和長上下文的模型。這樣比死守一個模型更穩。
二、當前值得優先關注的免費模型
根據 OpenRouter 當前免費模型合集，下面這些模型值得重點測試：
| 優先級 | 模型 ID | 適合用途 | 簡評 |
|---|---|---|---|
| S | openrouter/owl-alpha | Agent、長上下文、自動化工作流 | 當前免費榜頭部模型，1M 上下文，適合 Claude Code / OpenClaw 這類生產力工具實驗 |
| S | nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b:free | 複雜推理、代碼審查、多 Agent | 120B MoE，1M 上下文，適合複雜規劃、長文檔分析和跨文檔推理 |
| S- | poolside/laguna-m.1:free | 編程、Coding Agent | 面向複雜軟件工程任務，支持 tool calling 和 reasoning，適合代碼生成和工具調用 |
| A+ | openai/gpt-oss-120b:free | 推理、工具調用、結構化輸出 | OpenAI 開源權重 MoE 模型，適合通用推理、Agent 實驗和代碼審查 |
| A+ | deepseek/deepseek-v4-flash:free | 長上下文、代碼、Agent | 1M 上下文，適合快速響應、長上下文任務和 coding assistant |
| A | z-ai/glm-4.5-air:free | 中文、通用問答、輕量 Agent | 中文體驗較好，支持 thinking / non-thinking 模式，適合作為文本和輕量推理備用 |
| A | minimax/minimax-m2.5:free | 辦公自動化、Agent、代碼 | 面向真實生產力任務，適合 Word、Excel、PPT、代碼和多軟件工作流理解 |
| A- | poolside/laguna-xs-2:free | 輕量編程、Coding Agent | Laguna M.1 的輕量替代，適合作為代碼 fallback |
| A- | arcee-ai/trinity-large-thinking:free | 推理、Agent、複雜審查 | 開源 reasoning 模型，適合保留 reasoning 的 Agent 工作流實驗 |
| B+ | baidu/cobuddy:free | 代碼生成、AI Agent | 百度代碼模型，支持 tool calling 和 reasoning，適合輕量代碼和中文代碼解釋 |
| B+ | openai/gpt-oss-20b:free | 輕量推理、結構化輸出 | 比 120B 更輕，適合低延遲和普通結構化任務 |
| B | nvidia/nemotron-3-nano-30b-a3b:free | 輕量 Agent、私有化研究 | 輕量 MoE，適合測試 specialized agentic AI systems |
| B | openrouter/free | 臨時測試免費路由 | 自動選擇免費模型，方便但不穩定，不適合正式調試 |
注意：免費模型列表會變化。你真正使用前，最好先打開模型頁面確認它是否仍然免費、是否支持工具調用、上下文長度是多少、是否有 provider 限流。
三、文本處理免費模型推薦
文本處理包括中文文章潤色、摘要、翻譯、長文檔整理、知識庫整理、郵件寫作、說明文改寫等。
文本模型優先級
| 優先級 | 模型 ID | 適合用途 | 簡評 |
|---|---|---|---|
| S | z-ai/glm-4.5-air:free | 中文問答、文章潤色、輕量推理 | 中文體驗較好，適合作為日常文本主力 |
| S- | google/gemma-4-31b-it:free | 多語言文本、文檔理解、普通寫作 | 穩定通用，適合普通文本處理和多語言任務 |
| A+ | openai/gpt-oss-120b:free | 結構化改寫、複雜總結、觀點梳理 | 推理能力強，適合複雜文本審查和邏輯重構 |
| A | nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b:free | 長文檔、複雜文本分析 | 適合大段內容分析，但未必適合高頻輕量潤色 |
| A- | deepseek/deepseek-v4-flash:free | 長上下文整理、快速摘要 | 適合需要塞長內容、日誌或資料的場景 |
| B+ | openrouter/free | 臨時聊天、快速測試 | 方便，但路由不固定 |
文本處理首選組合
- 日常中文文章潤色：z-ai/glm-4.5-air:free
- 多語言文本與文檔理解：google/gemma-4-31b-it:free
- 複雜觀點分析：openai/gpt-oss-120b:free
- 長文檔結構化整理：nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b:free
- 超長上下文整理：deepseek/deepseek-v4-flash:free
如果你只是寫博客、改文章、做摘要，不一定要上來就用最大模型。普通中文文章可以先試 z-ai/glm-4.5-air:free 或 google/gemma-4-31b-it:free。如果要做複雜觀點審查、長文章重構、邏輯分析，再切到 openai/gpt-oss-120b:free 或 nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b:free。
四、編程免費模型推薦
編程任務包括寫 Python、解釋報錯、修改 bug、生成腳本、閱讀代碼倉庫、做代碼審查、輔助開發 AI Agent 等。
編程模型優先級
| 優先級 | 模型 ID | 適合用途 | 簡評 |
|---|---|---|---|
| S | poolside/laguna-m.1:free | Coding Agent、複雜軟件工程 | 面向複雜軟件工程任務，適合代碼生成、工具調用和 agentic coding workflows |
| S- | openai/gpt-oss-120b:free | 代碼推理、結構化輸出、工具調用 | 適合代碼解釋、代碼審查和 Agent 實驗 |
| A+ | deepseek/deepseek-v4-flash:free | 長上下文代碼、快速修復 | 適合長代碼、快速響應和 coding assistant |
| A | poolside/laguna-xs-2:free | 輕量代碼、低成本 Agent | 適合替代 M.1 做 fallback |
| A | baidu/cobuddy:free | 代碼生成、中文代碼解釋 | 適合輕量代碼任務，尤其是中文解釋和工具調用實驗 |
| A- | minimax/minimax-m2.5:free | 工程任務、辦公自動化、Agent | 適合真實生產力場景，不只侷限代碼 |
| B+ | nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b:free | 代碼審查、架構分析 | 適合高級參謀，不建議直接無監督大規模改倉庫 |
編程首選組合
- 代碼生成主力：poolside/laguna-m.1:free
- 代碼推理與結構化輸出：openai/gpt-oss-120b:free
- 長上下文代碼任務：deepseek/deepseek-v4-flash:free
- 輕量代碼備用：poolside/laguna-xs-2:free
- 中文代碼解釋：baidu/cobuddy:free
- 複雜代碼審查：nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b:free
如果你在做類似 Claude Code、Cline、Roo Code、OpenCode 這類工具調用項目，不要只看模型聊天能力。更重要的是看下面幾點：
1. 是否支持 tool calling； 2. 是否能穩定輸出結構化格式； 3. 是否能理解長上下文； 4. 是否能按步驟執行任務； 5. 是否容易胡亂改文件。
我的排序是：poolside/laguna-m.1:free 負責代碼生成，openai/gpt-oss-120b:free 負責推理和結構化輸出，nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b:free 負責複雜審查和架構判斷。
五、Agent / 工具調用免費模型推薦
Agent 模型不是簡單聊天模型。它要能讀任務、拆步驟、調用工具、看工具結果、繼續推理，並且儘量不要亂輸出格式。
Agent 模型優先級
| 優先級 | 模型 ID | 適合用途 | 簡評 |
|---|---|---|---|
| S | openrouter/owl-alpha | Agent、長上下文、自動化工作流 | 當前免費榜頭部模型，適合 Claude Code / OpenClaw 等工具實驗 |
| S | nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b:free | 多 Agent、複雜規劃、長上下文 | 1M 上下文，適合長期任務規劃、跨文檔推理和多步任務 |
| S- | minimax/minimax-m2.5:free | 辦公自動化、Agent、多軟件工作流 | 面向真實生產力環境，適合辦公 Agent 思路 |
| A+ | openai/gpt-oss-120b:free | 工具調用、結構化輸出、推理 | 適合 Agent 框架測試 |
| A+ | poolside/laguna-m.1:free | Coding Agent | 適合代碼類 Agent |
| A | deepseek/deepseek-v4-flash:free | 長上下文 Agent、快速響應 | 適合高吞吐和長上下文任務 |
| A- | arcee-ai/trinity-large-thinking:free | reasoning Agent、複雜任務 | 適合保留 reasoning 的 Agent 工作流實驗 |
| B+ | z-ai/glm-4.5-air:free | 輕量 Agent、中文任務 | 適合通用備用 |
| B | openrouter/free | 臨時免費路由 | 方便但不可控，不適合正式調試 |
OpenRouter 還有一個特殊模型路由：openrouter/free。
它會自動從免費模型中選擇可用模型，適合臨時聊天和快速測試。但如果你正在寫自己的 Agent 框架，不建議長期使用 openrouter/free，因為每次實際路由到的模型可能不同，行為不穩定，調試會很痛苦。
六、重點模型簡評
1. openrouter/owl-alpha
模型頁面：OpenRouter Owl Alpha
Owl Alpha 是當前 OpenRouter 免費模型榜中非常值得關注的模型。OpenRouter 對它的介紹強調 agentic workloads、tool use、long-context tasks、code generation、automated workflows 和 complex instruction execution，並且標註它兼容 Claude Code、OpenClaw 等生產力工具。
我的定位：
適合：Agent、長上下文、自動化工作流、Claude Code-like 工具實驗
不適合：對穩定性要求極高的生產環境它很適合拿來測試 AgentLab、Claude Code-like CLI、多步任務規劃。但它帶有 alpha 屬性，實際穩定性和輸出風格需要自己測試。
2. nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b:free
模型頁面：NVIDIA Nemotron 3 Super 120B A12B Free
NVIDIA Nemotron 3 Super 是 120B 參數 MoE 模型，每次激活約 12B 參數。OpenRouter 當前介紹它支持 1M token context，面向 long-term agent coherence、cross-document reasoning 和 multi-step task planning。
我的定位：
適合：複雜推理、長文檔分析、代碼審查、Agent 規劃
不適合：完全無監督自動接管項目它適合當“高級參謀”：審查代碼、解釋架構、規劃任務、分析長文本。但如果直接接入自動寫代碼工具，最好先小範圍測試，避免誤改文件或輸出格式不穩定。
3. poolside/laguna-m.1:free
Laguna M.1 是 Poolside 的 coding agent 模型，OpenRouter 頁面介紹它面向 complex software engineering tasks，支持 tool calling 和 reasoning，適合 agentic coding workflows。
我的定位：
適合：代碼生成、代碼解釋、Coding Agent、工具調用
不適合：中文長文潤色，不如通用文本模型自然如果你只想選一個免費代碼模型，優先試它。
4. openai/gpt-oss-120b:free
gpt-oss-120b 是 OpenAI 的開源權重 MoE 模型。OpenRouter 頁面介紹它適合 high-reasoning、agentic 和 general-purpose use cases，並支持 native tool use、function calling、browsing 和 structured output generation。
我的定位：
適合：複雜推理、結構化輸出、工具調用、代碼審查
不適合：無腦替代所有付費模型它適合作為 Agent 框架裏的“推理層”或“審查層”。如果你做的是工具調用實驗，它比普通聊天模型更值得測。
5. deepseek/deepseek-v4-flash:free
DeepSeek V4 Flash 是效率優化的 MoE 模型。OpenRouter 當前頁面介紹它支持 1M-token context window，適合 coding assistants、chat systems 和 agent workflows。
我的定位：
適合：長上下文、快速響應、代碼助手、Agent workflow
不適合：需要極強審美表達的中文寫作它的重點是長上下文和效率。如果你要塞很多文件、很多日誌、很多項目說明，它值得測試。
6. minimax/minimax-m2.5:free
模型頁面：MiniMax M2.5 Free
MiniMax M2.5 面向 real-world productivity。OpenRouter 頁面提到它覆蓋 Word、Excel、PowerPoint 等辦公軟件環境，也強調 coding expertise 和 planning。
我的定位：
適合：辦公自動化、文檔處理、表格任務、生產力 Agent
不適合：只做閒聊時浪費額度如果你研究的是“AI 如何幫我處理實際辦公任務”，這個模型值得單獨測試。
7. arcee-ai/trinity-large-thinking:free
模型頁面：Arcee AI Trinity Large Thinking Free
Trinity Large Thinking 是 Arcee AI 的開源 reasoning 模型。OpenRouter 頁面強調它適合 agentic workloads 和 reasoning tasks，並提示這類模型最好保留 reasoning 過程。
我的定位：
適合：複雜推理、Agent 任務拆解、審查類任務
不適合：低延遲閒聊和普通短文本潤色它可以作為 gpt-oss-120b:free 和 nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b:free 之外的 reasoning 備用。
七、我的最終白嫖優先級
綜合白嫖榜
| 排名 | 模型 ID | 主要用途 | 推薦理由 |
|---|---|---|---|
| 1 | openrouter/owl-alpha | Agent、長上下文 | 當前免費榜頭部，1M 上下文，適合自動化工作流實驗 |
| 2 | poolside/laguna-m.1:free | 編程、Coding Agent | 代碼任務優先測試 |
| 3 | nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b:free | 複雜推理、代碼審查 | 1M 上下文，適合複雜分析和跨文檔推理 |
| 4 | openai/gpt-oss-120b:free | 推理、工具調用 | 適合結構化輸出和 Agent 測試 |
| 5 | deepseek/deepseek-v4-flash:free | 長上下文、快速響應 | 1M 上下文，適合長任務 |
| 6 | minimax/minimax-m2.5:free | 辦公 Agent、生產力任務 | 適合文檔、表格、PPT 類工作流 |
| 7 | z-ai/glm-4.5-air:free | 中文通用、輕量推理 | 中文備用模型，適合文章潤色和普通問答 |
| 8 | google/gemma-4-31b-it:free | 文本、多語言、文檔理解 | 日常文本處理備用 |
| 9 | arcee-ai/trinity-large-thinking:free | reasoning、Agent 審查 | 複雜推理備用 |
| 10 | baidu/cobuddy:free | 輕量代碼、中文代碼解釋 | 代碼備用 |
| 11 | openrouter/free | 臨時測試 | 自動路由方便，但不穩定 |
如果你只想記住 5 個
- 寫文章：z-ai/glm-4.5-air:free
- 寫代碼：poolside/laguna-m.1:free
- 做 Agent：openrouter/owl-alpha
- 做複雜審查：nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b:free
- 做長上下文：deepseek/deepseek-v4-flash:free
八、推薦配置方式
如果你要把這些模型接入自己的項目，可以按用途配置：
TEXT_MODEL=z-ai/glm-4.5-air:free
CODING_MODEL=poolside/laguna-m.1:free
AGENT_MODEL=openrouter/owl-alpha
REVIEW_MODEL=nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b:free
REASONING_MODEL=openai/gpt-oss-120b:free
LONG_CONTEXT_MODEL=deepseek/deepseek-v4-flash:free
FALLBACK_MODEL=openrouter/free如果你正在學習如何構建 AI Agent，可以參考 《Hello Agents：從零構建 AI Agent》 入門，再把這些免費模型作為練習基礎設施。如果你在做 AI Agent，可以設置一個簡單的 fallback 策略：
第一步：用 Owl Alpha 做任務規劃和長上下文 Agent 測試
第二步：用 Laguna M.1 寫代碼
第三步：用 gpt-oss-120b 做結構化推理和工具調用
第四步：用 Nemotron 3 Super 做代碼審查和架構判斷
第五步：如果限流，切換到 DeepSeek V4 Flash、GLM 4.5 Air 或 openrouter/free這樣比只依賴一個免費模型更穩。
九、白嫖注意事項
1. 免費模型變化很快
這篇文章已經刪掉了之前的 1T 模型主推內容，因為它不再適合作為當前免費模型推薦核心。免費模型列表會變，寫配置時不要迷信舊文章。
2. 不要把免費模型當生產主力
免費模型可能隨時改變價格、限流、provider 或可用性。個人學習沒問題，正式產品要準備付費 fallback。
3. 不要在免費模型裏放敏感信息
免費模型適合公開資料、學習項目、普通文章和非敏感代碼。涉及隱私、客戶資料、商業機密時，不要隨便丟給免費模型。
4. 不要只看參數大小
大模型不一定適合你的任務。寫文章看中文表達，寫代碼看代碼能力，做 Agent 看工具調用穩定性。
5. 不要迷信 openrouter/free
openrouter/free 很方便，但模型路由不固定。做正式項目時，最好固定具體模型 ID。
6. 免費額度要省着用
免費用戶每日請求數有限，失敗請求也可能消耗額度。測試 Agent 時尤其容易一輪任務就調用很多次，所以最好加緩存、限制最大輪數、設置 fallback。
十、總結
OpenRouter 免費模型的價值很高，尤其適合學生、獨立開發者、AI Agent 學習者和個人網站作者。
我的最終建議是：
- 文本處理：優先 GLM 4.5 Air 或 Gemma 4 31B
- 編程任務：優先 Poolside Laguna M.1
- Agent 推理：優先 Owl Alpha
- 複雜審查：使用 Nemotron 3 Super 或 gpt-oss-120b
- 超長上下文：實驗 DeepSeek V4 Flash
免費模型的核心玩法不是“找一個最強模型用到底”，而是根據任務分工：文本用文本模型，代碼用代碼模型，Agent 用推理和工具調用更強的模型。這樣才能真正把免費額度用出價值。
常見問題
OpenRouter 是什麼？
OpenRouter 是一個 AI 模型聚合路由平台，統一接入 OpenAI、Anthropic、Google、DeepSeek 等多家提供商的模型，用一個 API Key 可以切換調用。部分模型有免費額度，適合學習和低成本實驗。
免費模型有限流限制嗎？
有。大多數 OpenRouter 免費模型按每分鐘請求數（RPM）或每日請求數（RPD）限流，具體數值以 OpenRouter 官網各模型頁面為準。限流時可切換備用模型（如 openrouter/free 路由自動選最低負載的免費模型）。
免費模型適合用於生產環境嗎？
不推薦。免費模型可能隨時下架、限流或更換 provider，穩定性無法保證。更適合用於學習、測試、個人項目和輕量工作流；生產環境建議使用付費模型並做好 fallback 策略。
如何選擇適合編程任務的免費模型？
目前推薦 Poolside Laguna M.1（代碼生成）、gpt-oss-120b（結構化推理+工具調用）、Nemotron 3 Super（代碼審查）。具體選擇以文章中的分類推薦為參考，並結合 OpenRouter 當前在線情況實時調整。
參考鏈接
- OpenRouter 免費模型搜索
- OpenRouter 免費模型合集
- OpenRouter Free Models Router
- OpenRouter API Rate Limits
- OpenRouter Pricing
- OpenRouter Owl Alpha
- NVIDIA Nemotron 3 Super 120B A12B Free
- Poolside Laguna M.1 Free
- OpenAI gpt-oss-120b Free
- DeepSeek V4 Flash Free
- MiniMax M2.5 Free
- Arcee AI Trinity Large Thinking Free
- Baidu Qianfan CoBuddy Free
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