常见场景几款模型做简要对比（能力/速度/成本/多模态/适用场景）

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常见场景几款模型做简要对比（能力/速度/成本/多模态/适用场景）

下面按常见场景对这几款模型做简要对比（能力/速度/成本/多模态/适用场景）。

• Claude‑4.0 Sonnet
  
  • 优点：强推理与长上下文，安全性与可控性好，写作与分析稳定。
  • 缺点：成本高、时延相对大；对极细节代码 sometimes 保守。
  • 适合：复杂需求分析、长文档总结、严谨对话与规划。
    
• Claude‑3.7 Sonnet
  
  • 优点：较快且价格更友好，代码与写作综合能力强。
  • 缺点：深度推理略逊于 4.0 Sonnet；稳定性略低于旗舰。
  • 适合：日常编码协作、评审与中等复杂任务。
    
• GPT‑5
  
  • 优点：顶级代码重构/单测/调试与指令遵循，长上下文、工具调用强。
  • 缺点：成本与时延较高。
  • 适合：大型代码库改造、复杂排错、严谨产出。
    
• GPT‑5‑mini
  
  • 优点：性价比高、低时延，常见编码/脚手架/批量改写效率好。
  • 缺点：长链推理与大规模重构能力弱于旗舰。
  • 适合：高并发日常任务与轻量代码生成。
    
• GPT‑5‑nano
  
  • 优点：极低成本、极快；分类、抽取、模板化改写稳定。
  • 缺点：推理与上下文上限有限，代码质量一般。
  • 适合：批量自动化、小型服务内嵌。
    
• GPT‑4o‑mini
  
  • 优点：轻量多模态（图/文/音）与低时延，成本友好。
  • 缺点：深度推理与大型代码任务不如旗舰。
  • 适合：多模态轻任务、前端助理、实时交互。
    

选型建议（简短）:

• 重构/疑难调试/严谨产出：GPT‑5 或 Claude‑4.0 Sonnet
• 日常编码与评审：Claude‑3.7 Sonnet 或 GPT‑5‑mini
• 高并发与成本敏感：GPT‑5‑nano/mini
• 轻量多模态：GPT‑4o‑mini
  

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下面按常见维度对比，供在 VS Code 里选模型时参考（简短主观总结，预览版本稳定性略差，具体以实际为准）。

• GPT‑5
  
  • 优点：综合最强的推理与代码能力，指令遵循好，长上下文稳定。
  • 缺点：成本与时延较高；对实时信息需工具/搜索配合。
    
• GPT‑5‑Codex (Preview)
  
  • 优点：偏代码优化（重构、单测、修复、解释现有代码）更稳，编辑补全强。
  • 缺点：通用问答略弱于 GPT‑5；预览版本偶有不稳定。
    
• GPT‑5 mini
  
  • 优点：便宜、延迟低、吞吐高，适合批量与简单任务。
  • 缺点：复杂推理与大型重构不如大模型；上下文与一致性较弱。
    
• GPT‑4.1
  
  • 优点：老牌稳定，推理与稳健性好，生产可用性高。
  • 缺点：相对慢、贵，代码与多模态不如新代际。
    
• GPT‑4o
  
  • 优点：多模态与实时交互优秀，延迟低，体验顺畅。
  • 缺点：复杂长链推理略逊于顶级大模型。
    
• o3‑mini
  
  • 优点：小型推理模型，成本/时延友好，适合高并发轻任务。
  • 缺点：知识面与复杂代码任务能力有限。
    
• o4‑mini (Preview)
  
  • 优点：在小模型里推理更强、性价比好。
  • 缺点：预览稳定性与一致性需留意。
    
• Gemini 2.5 Pro
  
  • 优点：强推理与长上下文，视觉/多模态好，与谷歌生态集成顺手。
  • 缺点：代码风格与生态和 OpenAI 系列不同，部分场景报错信息不如 Codex 直观。
    
• Gemini 2.0 Flash
  
  • 优点：极快、便宜，适合海量轻任务与摘要/分类。
  • 缺点：深度推理和严格代码改造不如 Pro/顶级模型。
    
• Grok Code Fast 1 (Preview)
  
  • 优点：代码补全与速度取向，轻量快。
  • 缺点：通用知识与复杂修复弱于顶级；预览期波动。
    

选型建议（按任务）:

• 复杂重构/单测/诊断现有工程：GPT‑5‑Codex 或 GPT‑5
• 高速批处理、脚手架、简单改写：GPT‑5 mini / Gemini 2.0 Flash / o3‑mini
• 多模态（图+文）与低延迟交互：GPT‑4o 或 Gemini 2.5 Pro
• 生产稳态（少出错）：GPT‑4.1 或非预览的 GPT‑5
• 预算敏感但要不错的推理：o4‑mini (Preview) 可试
  

提示：

• 预览模型可能偶发不稳定；关键任务优先用稳定版本。
• 大模型适合一次性产出高质量结果，小模型适合多轮迭代与批量任务。