夜雨聆风前言
俗话说，好记性不如烂笔头。实际上，理想很丰满，现实很骨感。一旦记的东西多了，想找个答案却不知从“哪本笔记”查起。
信息爆炸的时代，每天我们都要阅读大量的文章，遇见自己感兴趣的，总是一键收藏。时间一久，收藏夹的资料就浩如烟海，恐怕连自己都不知道有些啥内容，更别说从中及时获得想要的答案。
这就好比家中领导的衣柜，不停往里添加，一层层、一叠叠，不知都有啥。我经常开玩笑说，要是不看见，恐怕都不知道有这件衣服。（我承认，衣柜还是少了😄）
有人说，问元宝、问豆包呀。是个好途径，这些AI工具做得也很好，效率也高，文字功底比我强多了。但有一点我觉得不尽人意，那就是信息源的质量参差不齐。再好的厨师，只要食材不对版，也做不出美食。
这种情况其实很难避免，因为AI一般不会自己生产新的信息和数据（我也遇到AI自己杜撰的情况，但极少），都是从互联网上去搜集和用户询问主题相关的资料，进行提炼，然后输出。
在自媒体时代，要做到每一份网络资料都正确，几乎不可能。所以，用AI工具还是要擦亮眼睛，不能盲从。
ima，我使用已经快一年时间了，虽然它也是一个AI工具，但我更喜欢它的知识库功能，用得最多的也是这个板块。
正因为有知识库板块，ima在一定程度上解决了信息源正确性的问题。因为，ima的互动可以基于全网，也可以仅仅基于知识库，前者的搜索范围是整个互联网，后者则仅限于特定的知识库。而能放进知识库的资料，一定是经过创建者“认证”的，保真度有保障。
最近，ima 上线了copilot功能。据说申请使用要排队很久，不过我5月6日申请，5月7日就通过了，运气不错呀。
该功能让用户有了一个能力更强，也更加“懂自己”的AI助手。
传统的AI，包括ima，每次交流，都需要交代一些背景、原则，而copilot则只需要交代一次，它就记住了。
打个比喻，传统AI有健忘症，不管你和它聊得多火热，扭头再见，就是陌生人，又得从头介绍自己；copilot则像一个随时伴你左右的秘书，一直记得你的偏好，记得你给他定的规矩。
这篇备忘录源自我和70🐶（我给我的copilot取的名字）的交流内容，起因是我配置自定义大模型的时候，几次都没成功，我去网上也没查到详细的操作流程。还是70🐶帮我解决了问题。
我想或许有人也会遇到我同样的问题，因此决定将配置步骤及期间遇到的问题、解决方法做个分享。为防止突兀，内容上，增加了一些ima使用相关的介绍。
既然有70🐶这个助手，内容也是基于我和他（以后当人类看待吧，用“他”不用“它”了）交流的信息，没有深层次的思考，最后一步成文就交给他算了。
当然，为了保证内容更加符合我的想法，我还是给70🐶提了如下要求：
下面就是70🐶的“作品”（个别涉及隐私的地方做了遮挡，补充了一点“交流”的截屏，以进一步说明效果）。
一、ima是什么？能干什么？
ima（全称ima.copilot）是腾讯推出的智能工作台，定位为"以知识库为核心的AI助手"。它不是简单的聊天机器人，而是集搜索、阅读、写作、知识管理于一体的生产力工具。
用大白话说，ima能帮你干三件事：
- 搜
——全网搜索+知识库搜索，基于AI大模型理解你的问题，给出有针对性的回答，而不是甩给你一堆链接。 - 读
——丢给它PDF、文档、网页，它能读懂、总结、提炼要点，还能跨文件对比分析。 - 写
——帮你写文章、做报告、整理笔记，直接产出可用内容。
但这些都不是ima最核心的卖点，知识库才是。
ima的知识库不是普通的文件夹，它能让AI真正读懂你存进去的内容。你把年报、研报、文章存进知识库，下次问ima相关问题，它会基于你的资料回答，而不是凭空编造。
可以将自己创建的知识库拿出来共享，也可以订阅其他人的知识库——比如我订阅了"深圳信（巨潮）公告库"的知识库，相当于增加了信息源。
ima已覆盖电脑端（Windows/Mac）、手机端（安卓/iOS）、网页版、小程序，数据全平台同步。
二、ima里有哪些AI入口？
很多人搞不清ima里到底有几个AI对话入口，我帮你捋清楚：
| ima主窗口 | ||
| copilot | ||
| 知识库内对话 | ||
| 笔记内对话 |
简单说：主窗口是"问问就行"的轻量入口，copilot是"帮我干活"的重磅入口，知识库/笔记内对话是针对特定内容的快捷问答。
除了这四个，ima还有AI写作功能（首页"智能写作"入口），可以基于提示词生成文章，但这属于创作工具，不是对话入口，就不展开了。
三、为什么要开通copilot？
这是很多新手纠结的问题："主窗口免费也能问，为什么还要花算力开copilot？"
因为copilot不仅仅是"更强的问答"，而是一个完全不同级别的东西。举几个我用下来最核心的差异：
1. 记忆系统——不用每次重新介绍自己
主窗口的AI，关掉对话框就失忆。下次打开，你又是陌生人。
copilot有四层记忆：
- copilot设定（Soul）
——它的性格、风格、规矩。我给70🐶定了"严谨、逻辑性强、数据必须有出处"的规矩，它每次回答都遵守。 - 用户档案（User）
——你是谁、干什么、偏好什么。它知道我做价值投资、看年报、用DCF估值，不用每次重复。 - 长期记忆（Memory）
——跨会话记住你的项目、决策、结论。上次分析的结论，下次对话还能接着用。 - 经验技巧（Agent）
——它自己积累操作经验，越用越顺手。
2. 全场景感知——你在看什么，它就知道什么
在ima里打开知识库、文档、网页，copilot自动感知你正在浏览的内容，不需要你手动上传或复制粘贴。直接问"帮我分析这份年报的毛利率变化趋势"，它就知道你说的是哪份年报。
支持小窗浮窗模式：点对话窗口右上角「用小窗打开」，copilot就浮在旁边，边看资料边提问，不用来回切窗口。
放心：场景感知仅限ima应用内的内容，ima之外的App内容，它是看不到的。
3. 能操作知识库和笔记——不止回答，还帮你干活
主窗口的AI只能"说"，copilot能"做"：
帮你整理知识库、分类文件、移动文档 帮你写笔记、追加内容、导出笔记 帮你生成研究报告（深度搜索+结构化写作） 帮你上传文件到知识库、创建新技能
比如我对70🐶说"帮我搜集持仓股票的今日公告，提炼核心内容"，它就自动搜索、整理、生成报告并上传到知识库指定的文件夹。这在主窗口根本做不到。
4. 支持自定义模型——提升大模型能力
copilot可以接入自己的大模型API（提供DeepSeek、Kimi、MiniMax、智谱、混元、千问等常见模型选项，也可以自定义模型参数等），在某些场景，比如深度推理、代码编写等，需要更强的大模型调用。
一句话总结
主窗口是"问一句答一句"的计算器，copilot是"认识你、记住你、帮你干活"的助手。
四、算力不够怎么办？
copilot 要消耗算力，这确实是使用门槛。但别焦虑，办法总比困难多。
先搞清楚：算力从哪来？
- 新用户福利：
开通copilot时赠送500算力 - 每日登录领取：
每天登录ima可领100算力 邀请好友送算力
算力省着花的三条策略：
策略一：简单问题用主窗口，复杂任务用copilot。
别用大炮打蚊子。
"今天腾讯股价多少"这种问题，主窗口免费就能答。需要分析年报、整理知识库、生成报告，才打开copilot。
策略二：配置自定义大模型，把日常消耗转移到自己的API上。
这是最关键的省钱大招。
DeepSeek的API价格极低（输入1元/百万token，输出2元/百万token），日常对话和分析任务用DeepSeek跑，消耗的是你自己的API费用，不扣平台算力。平台算力省下来，留给需要调用官方Skills（知识库操作、报告生成等）的任务。
策略三：把任务说清楚再开始，减少来回对话。
copilot每轮对话都消耗算力。与其一句一句地问，不如一开始就把需求说完整："帮我分析泸州老窖2025年经营状况，包括营收利润趋势、经营现金流、护城河分析、DCF估值"。一次性给足上下文，一轮出结果，比十轮来回追问省得多。
五、手把手教你配置自定义大模型
这是很多人最关心但最不会操作的部分。我以配置DeepSeek为例，一步一步来，保证小白也能搞定。
第一步：注册DeepSeek账号并获取API Key
打开 https://platform.deepseek.com，注册账号（手机号即可） 完成实名认证（必须，否则无法使用API） 进入控制台，找到「API Keys」页面 点击「创建 API Key」，复制生成的Key（只显示一次，务必保存好）
⚠️ 第二步（关键！）：先充值，再保存
在DeepSeek控制台找到「充值」页面 充值任意金额（最低10元即可，够用很久） - 确认余额不为0后再进行下一步
🚨 常见坑：我第一次配的时候，还没充值就去ima里保存配置，结果提示"校验失败，insufficient balance"。原因就是DeepSeek账户余额为0，ima在保存时会调用API做一次验证，余额不够就直接报错。所以——先充值，再配置！
第三步：在ima中添加自定义模型
打开ima，进入copilot对话窗口 点击左上角头像 → 找到「模型设置」或「自定义模型」 第二步：在 ima copilot 中添加自定义模型
点击 添加自定义模型，选择/填写相关信息： - 模型厂商：
选择“DeepSeek” - API Key：
粘贴刚才复制的Key - 模型名称：
系统会自动提供了4个不同版本供选择，其中deepseek-v4-flash 和 deepseek-v4-pro 是最新版本，前者适合日常对话，后者适合深度推理。 点击保存——如果充值到位，应该顺利通过验证
可能遇到的问题及解决办法
关于Token计量——别被"token"这个词吓到
很多人担心token计费不透明，"任大模型宰割"。实际上：
- 1 token ≈ 0.7-0.8个中文字
（英文约0.75个单词） DeepSeek定价明码标价：输入1元/百万token，输出2元/百万token 一次普通对话大约消耗几千token，折合不到1分钱 DeepSeek控制台可以查看每笔消费明细，清清楚楚
所以充值10元，日常使用可以撑很久。大模型时代，信息是明码标价的，不存在"暗箱操作"。
六、选择ima还是copilot？模型怎么选？
场景选择指南
copilot下的模型选择建议
copilot支持两种模型来源：默认模型（平台提供，消耗算力）和自定义模型（你的API Key，消耗你的API费用）。
我的使用建议：
1. 默认模型（混元、DeepSeek、智谱 GLM混搭）——适合需要调用官方Skills的任务，如操作知识库、生成报告、创建技能。这些功能依赖ima内部的工具链，必须用默认模型才能跑。用一次扣一次算力，省着点用。
2. 自定义DeepSeek（deepseek-V4-Flash）——适合日常对话、信息检索、文本分析。便宜、快、够用。这是你的"主力模型"，80%的场景都交给它。
3. 自定义DeepSeek（deepseek-V4-Pro）——适合深度推理、复杂计算、逻辑分析。比如我让70🐶推算泸州老窖Q4净利润，就需要深度推理能力。这个模型比Flash贵一些，但推理质量高得多。
关于"选定自定义模型后，算力消耗全来自自定义模型吗？"
这个问题很关键。答案是：不完全是。
如果你选了自定义模型，对话和推理部分确实走你的API，不扣平台算力。但如果任务涉及调用官方Skills（如知识库操作、笔记管理、报告生成），这部分内部处理仍然可能消耗平台算力。简单说：对话归你，工具可能归平台。
所以最经济的策略是：
日常对话+分析→ 选自定义模型（省平台算力）知识库操作+报告生成→ 选默认模型（功能需要，该花就花） 简单问题→ 去主窗口问（免费）
一个重要提醒：
如果你用自定义模型做深度分析，不要整本PDF直接丢给大模型。一本年报几百页，投进去就是几十万token，既费钱又容易丢失细节。正确做法是：先在ima里打开PDF，人工定位关键章节，把核心数据和段落摘出来，再交给大模型推理。提炼关键数据再推理，既省token又提精度。
写在最后
AI工具不在于多，在于用对。ima不是万能的，但在知识管理和深度分析这个赛道上，它目前是我用过最顺手的产品。copilot的加入，让它从"好用的工具"变成了"懂你的伙伴"。
算力焦虑？配置自定义模型就能解决大半。剩下的一半，靠合理分配任务入口——简单问题免费问，复杂任务花在刀刃上。
希望这篇文章能帮到正在犹豫要不要开通copilot、或者开了不知道怎么高效使用的朋友。
提示
本文绝大部分内容是70🐶基于我的真实使用体验撰写，ima产品界面因不同系统或许不同，功能也在持续更新，其他来自网络查询的部分，我没实际验证，请以实际版本、实际情况为准。
copilot 会根据你的提示不断完善他的记忆体，他会变得越来越懂你，所以一旦发现他做得不好的地方，一定告诉他怎么改。
最后是终极提醒：AI 终究只是工具，绝不能替你做决策！
