2026年每項任務最好用的AI模型，一張誠實的表格說清楚

先看表格

每個答案的價格來自Whizi模型成本指數（輸入1,000個token，加上輸出500個token，牌價於2026-08-20擷取）。最強選擇追求品質；價值選擇才是大多數人實際上該把任務導向的地方。

每一列都濃縮了更長的論證。深入分析只要再點一下：資料分析、數學、開源模型領域，以及三方前沿模型比較。

為什麼贏家會依任務而不同

這些分野出自架構本身，而不是行銷話術，這也是為什麼它們能挺過版本更新。

寫作講究品味。 Claude在讀者會從頭讀到尾的文章上的優勢，跨越好幾代模型都沒變過，這也是為什麼它穩坐寫作這一列的冠軍，儘管它比日常等級的GPT模型貴。

程式碼與數學講究推理模式。 會先產生一長串內部推理過程、再檢查一遍才作答的模型，在這兩列都稱霸；開放權重的選手，寫程式碼用DeepSeek V4、數學類推理用R1，能用十分之一的價格拿到大部分的效果。

長文件講究上下文長度。 100萬個token的視窗，大約1,500頁，是「分析一份合約」與「只分析合約前三分之一」之間的差別。現在有好幾個模型都具備這個能力；每個答案的價格才是真正拉開差距的地方。

大量工作講究成本。 以每個標準答案$0.00026計算，Llama 3.3 70B用26美分就能做一千份摘要。在這個價格下，偶爾出錯是負擔得起的，這在價格高出20到100倍的前沿模型上就不是這樣了。

該如何解讀基準測試的說法，包括我們自己的

每次模型發布都會附上一張自己贏的圖表。三個習慣能讓你保持清醒。

優先選擇針對任務設計的基準測試，而不是綜合平均分數。 像SWE-bench這樣的程式碼分數告訴你的是程式碼表現；綜合排行榜告訴你的是綜合表現。上面的表格特意依任務分類，原因就在這裡。

檢查日期。 這裡的選擇是根據成本指數與2026年8月的公開報導驗證的，本頁會隨著新版本上市持續更新。沒有日期的「最好的模型」說法只是傳說；模型時間軸顯示了這個領域變動有多快。

自己跑三個提示測試看看。 從你這一週的工作裡挑一個真實任務，拿最強選擇與價值選擇各跑一次。你自己十分鐘得出的證據，勝過任何表格，包括這一份，而如何選擇AI模型把這件事變成一套可以重複執行的方法。

這張表格誠實承認的不確定之處

每一列的頂端都在變動。 最強的選擇會隨著每個主要版本更新週期改變；價值選擇比較穩定，因為價格底線移動得比能力上限慢。

「最好」壓縮了變異性。 Claude平均在寫作上贏，但某篇具體的GPT草稿贏過某篇具體的Claude草稿的情況也常見，常見到交叉檢查這個習慣比預設選擇更重要。

具備搜尋連線的研究能力，取決於搜尋本身。 對時事來說，檢索層決定的比模型本身還多，所以研究這一列標示的是一個類別，而不是一個贏家。

你的提示比你的模型更能左右結果。 模糊提示與具體提示之間的差距，幾乎在每項任務上都超過相鄰兩個模型之間的差距。這張表格優化的是比較小的變數；提示工程入門優化的是比較大的那個。

這張表格背後隱含的訂閱費用算法

如果照著表格逐字操作，分別訂閱各家的方案，你會花錢訂閱ChatGPT Plus、Claude Pro，還有一個Gemini方案，每個大約$20，加起來每月大約$60，才能拿到每一列的最佳選擇。

另一種做法是用一個能涵蓋所有列的工作空間。Whizi Pro每月$19.99（按年計費）就包含ChatGPT Sol、Claude Sonnet與Opus、Kimi K3和Gemini Pro，還有像DeepSeek和Llama這類用於大量工作列的價值選擇，而最頂級的推理等級與Claude Fable則在Powerhouse方案，每月$34.99。這就是多模型工作空間的整個論點：表格不再是一張購物清單，而是變成一個訂閱裡的路由規則。訂閱費用細分有詳細的比較。