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模型选型
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核心洞见
模型选型要按任务类型拆分，不能用一个总排名覆盖所有场景。
Gemini 的强项在多模态识别，弱点是表达容易过度迎合，判断成本较高。
高能力模型如果思考过久或频繁失败，实际成本可能高于标价。
缓存价格、首字速度、稳定性和失败率是评估模型服务的一部分。
Agent 工具的差异主要体现在上下文理解、编码能力、权限范围、稳定性和成本结构。
高价值任务不应完全交给低价模型，低价值苦力也不应消耗 5.5、Opus 等强模型额度。
Workbuddy、Marvis、Hermes 等工具可作为补充，但不要默认替代 Codex 或 Claude Code。
国产模型适合在明确边界内使用，尤其是跑量、长文本、局部任务和低成本试错。
API 价格战会让更多企业从试用 AI 转向把 AI 嵌入日常流程。
模型能力榜单重要，但实际选型还要看场景、成本、稳定性和工具链适配。
Qwen、DeepSeek 等国产模型正在从可替代选项变成 Agent 基座的重要候选。
面对 Opus 4.8 等新模型更新，先小样本测试自己的任务，不必被营销节奏牵引。