AI大模型是否好用，取决于多个因素，包括但不限于以下几点：

1、应用场景：AI大模型在许多领域展现出了强大的能力，如自然语言处理（NLP）、计算机视觉、语音识别、医疗健康、金融服务、教育等。在这些领域，它们可以提高效率、增强决策能力、提供个性化服务等。

2、模型质量：模型的性能取决于其训练数据的质量、模型的架构、训练过程等。高质量的AI大模型能够提供准确、有用的信息或结果，而低质量的模型可能导致不理想的输出。

3、用户需求：对于某些用户来说，AI大模型可能非常有用，因为它们可以快速处理大量数据，提供洞察，自动化任务等。但对于其他人，可能由于操作复杂性、理解和解释结果的困难等因素，觉得不好用。

4、伦理和安全性：AI大模型的使用也引发了一些伦理和安全问题，如数据隐私、偏见和误导信息传播等。用户在使用时需要考虑这些因素。

5、易用性：许多AI大模型通过用户友好的接口提供服务，使得与它们交互变得简单。然而，有些模型可能需要专业知识来有效使用。

6、成本：使用AI大模型可能涉及成本，包括但不限于获取和维护模型的费用、相关硬件要求等。

总体来说，AI大模型在许多情况下是好用的，但其效用如何最终取决于用户的具体需求、应用场景以及模型本身的质量和适用性。