AI 模型沒有什麼「永遠第一名」，比較像是「你這件事要用哪把刀」；目前最常被放在前排的通常是 GPT-5、Gemini 2.5 Pro、Claude 3（Opus/Sonnet/Haiku）、GPT-5 Turbo、o3、o4-mini、Llama 3.1 Tulu3 405B，而差別主要落在多模態能力、context window（像 Gemini 最高到 100 萬 tokens）、推理穩定度、速度與成本。
- 要全能＋多模態：GPT-5、Gemini 2.5 Pro
- 要推理吃重：Claude 3 Opus、o3
- 要日常商務平衡：Claude 3 Sonnet、GPT-5 Turbo
- 要快＋省：Claude 3 Haiku、o4-mini
- 要開源大肌肉：Llama 3.1 Tulu3 405B
先講結論就這樣。因為排行榜看太久會頭痛，真的。
排行榜很會騙你：你要先問「我到底在解什麼問題」
AI 模型的「最好」通常不是分數最高那個，而是最符合你任務型態、預算、延遲容忍度與整合方式的那個。把聊天、寫程式、長文分析、看圖聽音、跑大量請求混在一起評分，最後只會得到一種很虛的自我安慰。
我自己會先分三種痛點：你是要「想法產出」、還是「精準推理」、還是「大量處理」？講到大量處理我就會想到那種客服工單一秒進來十幾張…你不可能拿最貴的去硬扛，財務會先扛不住。
還有一個很現實的：你用得到多模態嗎？你如果只打字，模型會看圖看影片再厲害，其實跟你關係不大。除非你每天都在丟截圖問「這段錯在哪」。那就另當別論。
GPT-5：全能多模態，像把整套工具箱直接砸你桌上
GPT-5 是 OpenAI 目前最旗艦的模型，主打原生多模態（文字、音訊、圖片、影片）與更好的長上下文推理，並且在速度、脈絡掌握與事實準確度上比前代更穩。它的強項是「不用切模型」就能把多種輸入一起處理，互動會比較順。
我對 GPT-5 的感覺：它比較像「你把事情丟過去，它真的能接住」。但你要說它會不會偶爾瞎掰？AI 就是會。只是它看起來更不容易飄走，至少在複雜對話來回時，那種「前面講過的話突然忘光」的情況會少一點。
有時候你以為你要的是模型智商，結果你要的是「它不要亂演」。這句話我講得有點酸，但就是這樣。
模型越強不代表你就省事；你省事的關鍵通常是：它能不能穩定跟住你的脈絡，不要每三輪就重開機。
Gemini 2.5 Pro：100 萬 tokens 的長記憶怪物（而且是 MoE）
Gemini 2.5 Pro 的招牌是超大的 context window（最高可到 100 萬 tokens），加上 Mixture-of-Experts（MoE）架構用多個專家模組分工，讓它在處理超長文件、整本書或長影音內容時更有優勢，同時仍維持多模態能力（文字、圖片、音訊、影片）。
講到 100 萬 tokens 我就想翻白眼：因為大家會開始幻想「我把公司所有文件丟進去它就懂我公司」。醒醒。它能「吃進去」不等於它會「真的理解你那堆爛流程」。
但你如果是那種真的要把長文件、長逐字稿、很多段落一起比對的人，Gemini 這種大窗就很香。尤其你要它在同一個 session 裡維持一致性，長窗的價值才會跑出來。
在台灣的情境我會怎麼用：例如你要整理一堆政府標案文件、會議紀錄、規格書（那種 PDF 又長又亂），一次丟進去讓它抓關鍵條款、找矛盾點，這種工作其實挺像「把人逼瘋」的前置作業。交給長窗模型比較合理。
Claude 3 Opus：推理重砲，200k tokens 的耐心怪
Claude 3 Opus 是 Anthropic Claude 3 系列的高階款，強項在複雜推理、長文件分析與多步驟問題解決，context window 可到 200,000 tokens，適合拿來讀長篇內容、看大型程式碼庫或做需要連結多段資訊的判斷。
Opus 的氣質：比較像那種「你不要催我，我在想」的同事。它不一定最快，但它比較願意把事情想完整一點。
缺點也很直白：資源吃比較兇。你要把它當成每個 request 都用的萬用機器？你錢包會先哭。
Claude 3 Sonnet / Haiku：一個是穩健工班，一個是衝刺短跑
Claude 3 Sonnet 走的是速度與能力的平衡，適合日常商務：文件摘要、內容草稿、客服回覆、基本程式協助；Claude 3 Haiku 則主打低延遲與成本效率，適合高頻、短回合、快速摘要或即時互動場景。
Sonnet 就是那種「大部分事情都能做」：你丟 email 草稿、行銷文案、簡報段落，它大多不會讓你難堪。你要它做超硬推理？它也不是不行，但會有點像用小貨車載鋼筋，能載啦，但你會怕。
Haiku 的定位我反而喜歡：很多人看不起「快但不深」，但實務上你有一堆需求只是「快點給我一版能用的」。Haiku 這種就很務實。你要的是 throughput。不是哲學。
對了，講到 throughput，我突然想到台灣很多公司內網還卡得要命，模型再快也救不了你那個 VPN。好，先不講這個。
GPT-5 Turbo：256k tokens 的量產型選手（便宜一點，夠強）
GPT-5 Turbo 是偏向生產環境的平衡款，主打速度、效率與成本表現，並提供最高約 256k tokens 的 context window，適合長文件摘要、結構化輸出、商務自動化與大量穩定請求，但不一定需要 GPT-5 旗艦那種全套多模態與高成本。
Turbo 的存在感很現實：公司真的要上線、要跑流程、要接 API，最後你會回到「穩定、延遲、成本」這三個字。很無聊。也很殘酷。
你要的是一台不會動不動就「今天心情不好」的機器。Turbo 通常比較接近那個樣子。
o3 / o4-mini：一個偏跨學科答題怪，一個偏快手小鋼砲
o3 常被提到的賣點是跨領域問答表現，尤其在自然科學、醫療健康、工程與人文領域的回答能力；o4-mini 則是更小更快的取向，適合快速生成、簡短摘要、直覺型互動與不需要最深推理的任務。
我看到「醫療健康」四個字會先皺眉：因為你拿任何模型問醫療問題，都不要把它當醫師。它可以幫你整理資訊、列出你要問醫生的問題，但你要它下診斷？拜託不要。這不是保守，是自保。
o4-mini 這種小模型就很像你手機的快捷鍵：不華麗，但你一天會按一百次。用久了你反而離不開。
Llama 3.1 Tulu3 405B：開源大塊頭，405B 參數的肌肉派
Llama 3.1 Tulu3 405B 是 Meta 生態系的大型開源模型之一，405B 代表約 4050 億參數，強調指令遵循與在推理、寫作、摘要、程式任務上的基準表現，對想要自建、可控、可客製的團隊來說是重要選項，但也意味著更高的部署與運維門檻。
開源的浪漫我懂：你可以自己掌控、自己調教、自己決定資料怎麼進怎麼出。尤其有些產業就是不想把資料丟到外面去，這很合理。
但開源的代價也很實在：硬體、推理成本、MLOps、人力…你少一個環節都會卡住。你以為你在買自由，其實你在買一堆待辦事項。唉。
截圖用檢核表：選 AI 模型前先把這 12 題勾一勾
選模型這件事最常見的悲劇是：你買了最貴的，結果用法跟需求根本沒對上。你就先做這個，真的可以少走一點冤枉路。
- 1. 你的主要任務是聊天、寫作、coding、摘要、還是分析資料？（只能選一個主戰場）
- 2. 你要不要看圖、聽音、吃影片？如果沒有，多模態加成很有限。
- 3. 你一次要丟多長的內容？（幾頁文件 vs 一整本書 vs 一堆會議逐字稿）
- 4. 你需要模型「記得」前面講什麼到什麼程度？（短對話 vs 長專案）
- 5. 你更在意哪個：準確、速度、成本？三選一先選最在意的。
- 6. 你能不能接受偶爾要人工複核？如果不能，你要把流程設計成「可驗證」。
- 7. 你要不要結構化輸出（JSON、表單欄位、固定格式報告）？如果要，挑擅長結構化的。
- 8. 你會不會把它接到系統裡跑大量請求？如果會，Haiku / o4-mini / Turbo 這種就要列入清單。
- 9. 你的資料能不能出內網？如果不能，開源（如 Llama 3.1 Tulu3 405B）或自建方案就別逃避。
- 10. 你要不要讓它讀整個 codebase？如果要，context window 直接影響體驗。
- 11. 你需要多語言（含繁中）穩不穩？台灣情境這點常被忽略，然後就開始抱怨。
- 12. 你願不願意做 A/B 測試？同一份任務丟兩個模型比，10 分鐘就知道誰比較適合。
小提醒：你如果是要做企業導入，除了模型本身，還要看你用的雲端平台、權限控管、記錄留存、稽核需求。台灣這邊很多單位其實很在意「資料怎麼出去、誰看過、留多久」。這不是龜毛，是流程。
最後我想講的比較難聽：別再迷信「第一名」，你要的是可控
排行榜會變，benchmark 會變，連你今天的需求都會變。你真正要追的是：你這個工作流能不能被複製、能不能被驗證、出事時你能不能追得回來。這比「誰分數高 0.3」實在太多。
你不是在選一個神明，你是在選一個能被你管得住的工具。
好，講完又有點累。😮💨
給你一個小挑戰：挑一個你最常做的任務（例如：把會議紀錄變成待辦清單、把一段程式碼找 bug、把長文件抓出重點），用 兩個不同模型各跑一次，然後只比三件事：正確率、修改成本、回應速度。你會突然清醒。
做完你就會知道，你其實不需要「最強」，你需要「最合你」。就這樣。
