在数据分析和商业汇报中，图表是必不可少的工具。但不同的AI大模型（如Deepseek、Qwen、Hunyuan等）生成的图表效果差异很大——有的图标精准，有的可视化美观，有的擅长复杂图表。
如果你不想反复切换不同AI平台测试，那么「AiPy」就是你的最佳选择！
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今天，我们就用 AiPy 实测对比几大主流模型的图表生成能力，看看谁才是真正的“数据可视化之王”！
一：各大模型图表生成能力
1.1 DeepSeek：数据交互与呈现的智能助手
DeepSeek 在自然语言处理与数据交互方面具备出色能力，这为其图表生成奠定了良好基础。在实际应用场景中，如清傅公路项目的智慧隧道系统升级 ，通过将 DeepSeek 接入数据库，实现了任意方式的全量数据智慧化查询。
2.1 Hunyuan:多模态融合下的图表生成潜力
腾讯的混元 AI 大模型覆盖了 NLP 大模型、CV 大模型、多模态大模型等多个领域 。在图表生成方面，虽然混元图像 2.0 模型主要强调实时生图、画面质感超写实以及全新交互体验 ，但从多模态融合的角度推测其图表生成能力，具有独特优势。
3.1 Qwen：图表理解与生成的多面手
阿里的 Qwen视觉理解模型在图表相关任务中表现亮眼。它不仅擅长识别常见物体，还能够深入分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局。
为了更直观地感受不同大模型在图表生成方面的差异，我们进行了一系列实际案例对比测试。测试数据是AiPy帮我们随机生成两组数据表。
二：销售数据可视化案例
给定需求：分析我桌面上的“公司年度销售额.xlsx”表格，以折线图的形式展示该公司近十年的年度销售额以及同比增长率变化，同时在图中标注出销售额最高和最低的年份，要求图美观。
2.1 Deepseek-v3
2.2Hunyuan-turbos-latest
2.3Qwen-plus-latest
在本次测试中，Deepseek-v3、Hunyuan-turbos-latest和Qwen-plus-latest三大模型生成的折线图都准确无误且直观清晰，基础表现不相上下。不过有趣的是，Qwen-plus-latest选择将不同列数据分开呈现为两个图表，形成了独特的可视化风格。
🔍 我们的建议：
- ✅ 如果你偏好简洁统一的呈现 → 选Deepseek-v3、Hunyuan-turbos-latest
- ✅ 如果需要分维度对比数据 →Qwen-plus-latest的双图模式更合适
- ✅ 最终选择取决于你的使用场景和审美偏好
💡 小贴士：不同模型的可视化风格各有特色，建议根据具体需求灵活选用！
三：科研数据图生成案例
给定需求：帮我分析桌面上的”植物生长实验数据.csv“表格，生成一张散点图，展示该植物在不同光照强度下的生长高度数据，并拟合出最佳拟合曲线。
3.1 Deepseek-v3
3.2Hunyuan-turbos-latest
3.3Qwen-plus-latest
在本次散点图生成测试中，Deepseek-v3和Hunyuan-turbos-latest表现亮眼，生成的散点图和拟合曲线完全正确，数据呈现精准可靠。不过需要留意的是，Qwen-plus-latest模型在此次测试中出现了图表错误，建议使用时注意校验数据准确性。
🔍 使用建议：
✅ 追求准确可靠 → 优先选择DeepSeek-V3或Hunyuan-turbos-latest
⚠️ 使用Qwen-plus-latest时 → 建议额外检查图表数据匹配性
💡 小技巧：重要数据可视化时，不妨用多个模型交叉验证
