DINO推荐：新手该选哪版
DINO推荐不能只说“用最新的”。新手真正纠结的是：DINO、DINOv2、不同ViT尺寸、CLIP和SAM到底怎么选。下面按选项逐项对比，你可以按自己的任务、机器配置和交付目标，直接找到更合适的起步方案。
对比一：DINO还是DINOv2
如果你是从零开始，我更推荐DINOv2。原因很简单：它是后续版本，公开可用的预训练模型更完善，通用图像特征表现也更适合直接拿来做项目原型。
早期DINO适合研究方法和理解自监督学习机制；DINOv2更适合工程落地。新手不要在旧版本上花太多时间，除非你明确要复现实验或读论文。
对比二：ViT-S、ViT-B、ViT-L怎么选
ViT-S适合笔记本或资源紧张的环境，跑得轻，验证快。缺点是遇到细粒度差异时，特征可能不够硬。
ViT-B是我最常推荐的新手起点。它不会太重，效果也够看，适合图片检索、聚类、少样本分类原型。ViT-L适合你已经验证DINO有价值，想进一步榨效果的时候再上。至于更大的版本，别拿来当第一步，部署和成本会拖慢节奏。
对比三：DINO、CLIP、SAM各适合什么
DINO适合纯视觉特征，比如相似图片、图像聚类、无标签数据整理。CLIP适合图文关联，比如“找红色连衣裙”“按文字搜图片”。SAM适合分割，能把图中物体区域切出来。
这三个不是谁替代谁。一个很实用的组合是：SAM先裁主体，DINO做相似度，CLIP处理文字条件。新手如果只选一个，先按任务核心选：看图像相似选DINO，看文字检索选CLIP，要轮廓选SAM。
对比四：本地跑还是用云端
本地跑的好处是数据不出门，调试自由；坏处是环境配置和显存要自己扛。云端适合临时测评，尤其你只是跑几千张图抽特征，租一张卡比买硬件划算。
新手我推荐先云端或Colab类环境跑通，再迁到本地。这样你能把问题拆开：先证明模型有效，再处理部署。不要把环境问题误以为模型问题。
对比五：我的推荐路线
如果你做图像相似检索：DINOv2 ViT-B起步，FAISS建索引，人工看Top-10。做少样本分类：DINOv2抽特征，再接逻辑回归或小MLP。做数据清洗：DINOv2聚类，人工抽查每个簇。
一句话版DINO推荐：新手选DINOv2，不要先训练；模型选ViT-B，不够再升；任务先做检索或聚类，最容易验证价值。
推荐阅读
常见问题
DINO推荐用哪个版本？
新项目优先用DINOv2。它更适合作为通用视觉特征提取器，生态和预训练权重也更方便。
DINOv2新手推荐哪个模型尺寸？
推荐ViT-B起步。它比ViT-S更稳，又不像ViT-L那样重，适合大多数原型验证。
DINO和SAM可以一起用吗？
可以。常见做法是用SAM切出主体区域，再用DINO抽主体特征做相似检索，能减少背景干扰。