比較模型之前，先定義任務
回答「該用哪個AI模型？」最快的方式，就是別再抽象地問這個問題。AI模型並非每件事都做得一樣好。能寫出最俐落郵件的模型，很少是從200頁PDF裡做擷取的最佳選擇；最會講解程式碼的模型，通常也不太會寫一份精緻的高階主管備忘錄。先定義那件事。
在比較模型之前，先用這個任務框架：輸入、動作、輸出、審查標準。輸入是模型收到的東西：筆記、程式碼、截圖、一份PDF、一張資料表，或一個空白提示詞。動作是你需要完成的工作：摘要、改寫、除錯、擷取、比較、分類、腦力激盪、規劃或綜合整理。輸出是那份交付成果：郵件、表格、程式碼修補、研究備忘錄、清單、大綱、類JSON欄位，或決策建議。審查標準則是你用來判斷答案是否夠好的依據。
實際套用起來是這樣：「我需要用[輸入]來[動作]，並產出[輸出]。如果答案[審查標準]，就算好。」舉例：「我需要把一份30頁的投資人備忘錄摘要成一張風險表。如果每一項風險都能追溯回來源，並依嚴重程度分組，答案就算好。」這樣的定義，會把你引向一套適合長上下文與查核的工作流程，而不是籠統地偏好某個聊天機器人。
在你去看下一份模型排行榜之前，先做這件事。OpenAI、Anthropic和Gemini官方的模型文件說明了各個模型系列和能力，但它們不可能知道你的受眾、原始材料、成本限制，或對錯誤的容忍度。你的任務定義，會把一個含糊的模型選擇變成一個小實驗。
由哪個限制拍板：成本、速度還是隱私
定義完任務之後，接著定義限制。大多數模型決策，都是在品質、速度、成本、隱私和工作流程摩擦之間做取捨。如果你沒有事先點明限制，最後往往會選到最令人驚艷的答案，而不是最有用的那個。
成本這條軸線，比多數人以為的還要重要。根據Whizi模型成本指數（標價擷取於2026-08-20，來自29家供應商的100個模型），一則輸入1,000個token、輸出500個token的標準回答，在DeepSeek V3.2上花$0.000469，在Claude Sonnet 5上花$0.007，在GPT-5.5上花$0.02，而整個指數從最便宜到最貴，橫跨2,000倍的價差。當任務屬於客服、業務、營運或工程審查的一環時，速度很重要。當輸入包含客戶資料、內部策略、憑證、員工資訊、財務資訊，或任何你的組織不希望被貼進未經核准工具的內容時，隱私很重要。
用這份清單自問：你能接受多少編輯時間？答案需要正確，還是當草稿用就夠？你能把原始材料貼進這個工具嗎？你需要引用來源或可追溯性嗎？這件事會只跑一次、每週跑一次，還是跑上百次？如果AI搞錯了，這項任務還能挽回嗎？
便宜的模型一旦製造出額外的清理工作，馬上就變貴了。把頂級算力花在一次簡單改寫上，則是另一個方向的浪費（以每次回答計算，GPT-5.5的成本大約是DeepSeek V3.2的43倍，而改寫一行郵件主旨用不到這43倍）。合適的AI模型，就是那個能滿足你眼前這件事最重要限制的模型。
這項任務究竟需要哪些能力
接下來檢查能力。幾個大類別是：文字品質、推理、寫程式、長上下文、視覺、結構化輸出、工具使用和檔案處理。一個模型不必在每個類別都拔得頭籌，它只需要支援你的任務所需要的那些能力。
對於寫作，評估語氣控制、具體程度、結構和編輯時間。對於寫程式，評估模型能不能從重現問題出發推理、提出一個小修正，並點出保護性測試。對於研究，評估來源紀律和不確定性的處理。對於文件工作，留意長上下文處理能力和結構化輸出。對於圖片、螢幕截圖和混合媒體任務，選一個多模態模型，並要求在解讀之前先做擷取。
純文字還是多模態，這個決定很直接：如果輸入只有筆記、散文、程式碼或結構化文字，一個強大的文字模型就夠了。如果輸入包含螢幕截圖、圖表、圖片、掃描文件、PDF或混合的視覺內容，就測試一個多模態模型。長上下文的決定也類似，而且差距很大：Claude Sonnet 5、GPT-5.5和Gemini 3.1 Pro都能容納100萬個token的上下文，DeepSeek V3.2則停在16.4萬（上下文大小取自Whizi模型成本指數）。如果重要資訊分散在很多頁或很多份文件裡，就選一個百萬級的模型，然後對照原始來源查核答案。
能力不是一張勾選表，而是一項測試要求。如果任務需要視覺能力，就用一張真實圖片來測試。如果它需要長上下文，就用一份長的來源來測試。如果它需要工具，就在它回答之前先問它需要哪些資料。
10分鐘A/B測試流程
你不需要永遠只認定一個模型。當任務重要時，做一次小型的A/B測試，然後為那個工作流程保存勝出的模型選擇。Whizi就是為了培養這個習慣而打造的：把同一則提示詞跑遍多個模型、把輸出並排比較，留下管用的分派規則。老實說一句反話：一次性、低風險的任務根本不值得做測試。花十分鐘走完流程去做一件三十秒的活兒，正是好習慣被拖垮的原因，所以把測試留給會重複發生、或會有別人看到的工作。如果你想在測試任何東西之前先有個起點規則，每項任務最適合的模型就是目前附上每次回答價格的分派表。
以下是這套流程，而且真的十分鐘就能走完。
- 定義任務。輸入、動作、輸出，以及你會拿來審查它的標準。
- 挑兩三個候選模型，依任務所需的能力來選，而不是憑你喜歡哪一個。
- 把同一則提示詞和同一批原始材料貼進每一個。輸入不一樣，測試就毫無意義。
- 讀輸出並打分，用下面的打分表。花三、四分鐘做這件事，不要只花三十秒。
- 用同一句追問挑戰每一個模型：「這個答案可能哪裡有問題？我應該查核什麼？」這句回覆的品質，往往比原本的答案更有參考價值。
- 為這個工作流程挑一個贏家，而不是為所有事情挑一個。
- 寫下來。保存提示詞、勝出的模型，以及一則關於什麼情況下該換用別的模型的備註。
可複製貼上的測試提示詞：「我正在為這個工作流程挑選AI模型。只用提供的背景資訊完成任務。嚴格遵循輸出格式。在答案之後，附上假設、風險和一份查核清單。任務：[任務]。背景：[原始材料]。輸出格式：[格式]。品質標準：[我將如何判斷是否成功]。」
對每一份輸出用這張1到5分的打分表評分。滿分很少見。贏家是在最重要的那項限制下，給你最實用答案的那個模型。
| 打分項目 | 該看什麼 | 危險訊號 |
|---|---|---|
| 準確性 | 說法符合來源或你已知的事實 | 你沒提供過、卻很有把握的細節 |
| 實用性 | 輸出把工作向前推進 | 措辭精緻卻沒有決策價值 |
| 格式合規 | 遵循要求的表格、備忘錄、清單或結構 | 忽略了必填欄位 |
| 具體程度 | 用上了你的背景、範例和限制 | 誰都適用的籠統建議 |
| 編輯時間 | 稍加修改就能用 | 你得把整份答案重寫一遍 |
| 速度 | 回覆速度跟得上工作流程 | 品質不錯，但對日常使用來說太慢 |
| 成本吻合度 | 模型與任務的價值相稱 | 在低風險任務上投入頂級算力 |
| 上下文處理 | 用上完整來源而沒有漏掉關鍵細節 | 漏掉重要段落或把事實搞混 |
| 查核風險 | 主動列出假設和查核點 | 隱藏不確定性 |
決策表：每項任務該從哪裡開始
把這張表當成起點，而不是永久排名。最適合寫作、寫程式、研究或長文件的AI模型，取決於你確切的任務和審查標準。這張表只是告訴你該從哪裡開始測試。
| 任務 | 先測試 | 挑戰者 | 決策規則 |
|---|---|---|---|
| 郵件、大綱或快速初稿 | 一個快速的通用模型（Gemini 3.7 Flash、DeepSeek V3.2） | 一個更強的寫作模型（Claude Sonnet 5） | 選清理最少、用背景最具體的那個 |
| 長篇編輯或對語氣敏感的文案 | 一個專注寫作的模型（Claude Sonnet 5） | 一個通用模型（GPT-5.5） | 選那個改善結構卻不會抹平語氣的 |
| 除錯或實作規劃 | 一個具備寫程式能力的推理模型（GPT-5.5、Claude Sonnet 5） | 一個偏重審查、謹慎型的模型 | 選那個提出最小、最安全變更並附測試的 |
| 程式碼審查或重構規劃 | 一個謹慎的長上下文模型 | 一個專注寫程式的模型 | 選那個抓得住真正風險、而非風格雜訊的 |
| 依提供來源做研究 | 一個擅長綜合整理的模型 | 一個擅長長上下文擷取的模型 | 選那個把說法、來源和不確定性分開的 |
| 大型PDF或文件分析 | 一個百萬token上下文的模型（Gemini 3.1 Pro、Claude Sonnet 5） | 一個以謹慎摘要著稱的模型 | 選那個先擷取再摘要並標出缺漏的 |
| 螢幕截圖、圖片、圖表或混合媒體 | 一個多模態模型（Gemini 3.1 Pro） | 另一個具備多模態能力的模型 | 選那個在下結論之前先回傳有結構觀察的 |
| 日常混合工作 | Whizi的並排測試 | 兩三個主流模型 | 定一條分派規則，而不是選一個永久贏家 |
最成熟的AI工作流程用的是分派規則：一個模型做快速草稿，另一個做謹慎編輯，另一個處理長文件，再一個處理圖片或螢幕截圖任務。這就是為什麼「ChatGPT、Claude、Gemini哪個最好」通常是錯誤的最終問題。該問的是哪個模型該先處理這項任務，以及你什麼時候該做比較。
想更深入比較主流模型系列，可以閱讀ChatGPT對比Claude對比Gemini。當你準備好測試自己的提示詞時，建立一個Whizi帳戶，把同一則提示詞跑遍多個模型，如果你想要一個工作區來承載整套分派系統，就到價格頁比較方案。
- 把任務定義為輸入、動作、輸出和審查標準
- 指出最重要的限制：成本、速度、隱私、準確性或編輯時間
- 依所需能力挑選候選模型，而不是憑品牌偏好
- 每次模型測試都用完全相同的提示詞和原始材料
- 在修訂提示詞之前先為輸出打分
- 問每個模型：它的答案可能哪裡有問題
- 為可重複的工作流程保存一條分派規則
- 當一項任務重要到值得並排比較模型時，就用Whizi
常見問題
我該用哪個AI模型？
先定義任務：輸入、動作、輸出和審查標準。接著挑出最重要的限制（成本、速度、隱私、準確性或編輯時間），用同一則提示詞測試兩三個候選模型。合適的模型，是那個能用最少清理就滿足你最重要限制的模型，而不是登上某個籠統排行榜榜首的那個。
我要怎麼快速比較AI模型？
跑一次10分鐘的A/B流程：把同樣的提示詞和原始材料貼進每個模型，就準確性、格式合規、具體程度、編輯時間和查核風險為輸出打分，再問每個模型它的答案可能哪裡有問題。把贏家保存為那個工作流程的分派規則。
我需要多模態模型還是純文字模型？
如果你的輸入只有筆記、散文、程式碼或結構化文字，一個強大的文字模型通常就夠了。如果它包含螢幕截圖、圖表、圖片、掃描文件，或帶有視覺內容的PDF，就測試一個多模態模型，並要求它在解讀之前先擷取觀察。
有沒有一個AI模型什麼都是最好的？
沒有。成熟的工作流程會用分派規則：一個模型做快速草稿，另一個做謹慎編輯，另一個處理長文件，再一個處理圖片或螢幕截圖任務。與其永遠只選一個模型，不如決定哪個模型該處理哪種任務，並在某個工作流程重要時重新測試。