写作、改写和长文本
优先看语言表达是否自然、上下文是否稳定，以及能否按照格式完成任务。先给模型一小段真实材料测试，比只看宣传描述更可靠。
AI MODEL SELECTION
GPT、Claude、Gemini、DeepSeek怎么选
不要只看模型名称。先确定任务类型，再比较回答质量、上下文长度、图片理解、推理强度、速度和上游兼容性。
01
按任务选择，而不是按名字选择
代码和技术问题
重点测试代码正确性、对现有项目上下文的理解和修改范围。让模型先说明计划，再输出补丁，通常更容易检查。
复杂分析和推理
需要比较答案是否有依据、是否会检查边界条件，以及选择的推理强度是否被当前上游真正支持。
图片理解和文件分析
确认当前线路是否支持图片或文件输入。界面有上传按钮不代表每个上游模型都支持，实际请求结果才是准确信号。
02
四类模型的使用思路
GPT
通用任务与工具协作
适合把需求拆解成步骤、整理结构化内容和处理综合任务。遇到复杂问题时，可以先让它复述目标和约束。
Claude
长文档与细致表达
适合长文本阅读、写作润色和需要保持语气的内容。处理长材料时，先说明输出格式和不能改变的部分。
Gemini / DeepSeek
按线路能力实际测试
不同上游的模型版本和参数适配可能不同。测试图片、工具、推理和上下文能力时，要以当前线路返回结果为准。
03
三步做出自己的模型选择表
第一步：准备同一组问题
准备一段写作、一段代码、一个复杂分析问题和一张图片，让不同模型处理同样的输入。
第二步：记录四个结果
记录正确性、完整性、响应速度和是否支持你需要的功能。不要只看一次回答，也不要只看价格。
第三步：按场景固定默认模型
为日常问答、代码、长文档、图片理解分别设置习惯模型，需要时再切换。这样比每次从头试更高效。
04
常见问题
GPT、Claude、Gemini、DeepSeek哪个最好？
没有一个模型适合所有任务。先明确任务，再比较准确性、速度、推理、图片理解和上游兼容性。
复杂推理应该选择什么模型？
可以选择支持推理强度的模型，并用短问题测试它是否真正返回有效的推理结果。不同上游的参数支持可能不同。
为什么同名模型在不同中转站表现不同？
不同线路可能使用不同接口适配、参数映射和能力配置，实际可用能力应以上游返回结果为准。
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找到适合你的模型
用同一组真实任务测试，再把常用场景固定下来。