如何选择合适的AI模型（10分钟搞定）

定义你的任务

回答“该用哪个AI模型？”最快的方式，就是别再抽象地问它。AI模型并非在每件活儿上都同样出色。一个能写出干净利落邮件的模型，未必是提取长篇PDF的最佳选择；一个能把代码讲清楚的模型，未必是你想用来写一份精致高管备忘录的那个。先定义活儿。

在比较模型之前，用这个任务框架：输入、动作、输出、审查标准。输入是模型收到的东西：笔记、代码、截图、一份PDF、一张数据表，或一个空白提示词。动作是你需要完成的工作：总结、改写、调试、提取、比较、分类、头脑风暴、规划或综合。输出是那份交付物：邮件、表格、代码补丁、研究备忘录、清单、提纲、类JSON字段，或决策建议。审查标准是你用来判断答案是否够好的依据。

这是它的实用版本：“我需要用[输入]来[动作]并产出[输出]。如果答案[审查标准]，它就算好。”例如：“我需要把一份30页的投资人备忘录总结成一张风险表。如果每个风险都能追溯到来源并按严重程度分组，答案就算好。”这个定义会把你引向一个长上下文且便于核实的工作流，而不是笼统的聊天机器人偏好。

在读下一份模型排行榜之前先做这件事。OpenAI、Anthropic和Gemini的官方模型文档描述了各个模型系列和能力，但它们无法知道你的受众、原始材料、成本约束或对错误的容忍度。你的任务定义会把一个含糊的模型选择变成一个小实验。

约束：成本、速度、隐私

定义完任务，再定义约束。大多数模型决策都是质量、速度、成本、隐私和工作流摩擦之间的取舍。如果你不提前点明约束，可能会选到最惊艳的答案，而不是最有用的那个。

当你在为多个订阅或团队席位付费时，成本很重要。当任务是客服、销售、运营或工程审查的一环时，速度很重要。当输入包含客户数据、内部战略、凭据、员工信息、财务信息，或任何你的组织不希望被贴进未获批工具的东西时，隐私很重要。

用这份清单：你能接受多少编辑时间？答案需要正确，还是作为草稿有用就行？你能把原始材料贴进工具吗？你需要引用或可追溯性吗？这件事会跑一次、每周一次，还是几百次？如果AI搞错了，这个任务可逆吗？

一个便宜的模型，如果制造出清理工作，可能反而昂贵。一个强大的模型，如果任务只是简单改写，可能是种浪费。一个快速的模型，如果输出需要谨慎处理来源，可能有风险。合适的AI模型，就是那个能清除你眼前这件活儿里最要紧那道约束的模型。

能力：视觉、工具、长文档

现在来看能力。几大类别是：文本质量、推理、编程、长上下文、视觉、结构化输出、工具使用和文件处理。一个模型不必赢下每个类别，它只需要支持你的任务所需要的那些能力。

对于写作，评估口吻控制、具体性、结构和编辑时间。对于编程，评估模型能否从一次复现出发推理、提出一个小修，并点出保护性测试。对于研究，评估来源纪律和不确定性。对于文档工作，看长上下文处理和结构化输出。对于图片、截图和混合媒体任务，选一个多模态模型，并在解读之前先要提取。

纯文本还是多模态，这个决定很直接：如果输入只有笔记、散文、代码或结构化文本，一个强的文本模型可能就够了。如果输入包含截图、图表、图片、扫描件、PDF或混合的视觉背景，就测试一个多模态模型。长上下文的决定与此类似：如果重要信息分散在很多页或很多文件里，就用一个为更长输入设计的模型和工作流，然后对照原始来源核实答案。

不要把能力当成一个是非题的勾选框，把它当成一个测试要求。如果任务需要视觉，就用一张真实图片来测。如果它需要长上下文，就用一份长的来源来测。如果它需要工具，就在它回答之前问它需要哪些数据。

A/B测试流程

你不必永远只选一个模型。当任务重要时，做一个小的A/B测试，然后为那个工作流保存获胜的模型选择。Whizi就是为这个习惯打造的：把同一条提示词跑遍多个模型、把输出并排比较，留下管用的分派规则。

这是那套10分钟流程。第1分钟：用输入、动作、输出和审查标准定义任务。第2分钟：根据所需能力选两三个候选模型。第3分钟：把同样的提示词和原始材料贴进每个模型。第4到6分钟：读这些输出，用下面的打分表打分。第7到8分钟：给每个模型一条挑战式提示词：“这个答案可能哪里不对，我应该核实什么？”第9分钟：为这个工作流选出赢家。第10分钟：把提示词、获胜的模型，以及一条关于何时该换用别的模型的备注，一起存下来。

可复制粘贴的测试提示词：“我在为这个工作流挑选AI模型。只用提供的背景来完成任务。严格遵循输出格式。在答案之后，附上假设、风险和一份核实清单。任务：[任务]。背景：[原始材料]。输出格式：[格式]。质量标准：[我将如何判断成功]。”

对每个输出用这张1到5分的打分表。满分很少见。赢家是在最要紧那道约束下给你最可用答案的那个模型。

决策表

把这张表当作起点，而不是永久排名。最适合写作、编程、研究或长文档的AI模型，取决于你确切的任务和审查标准。这张表只是告诉你从哪里开始测。

最成熟的AI工作流用的是分派规则：一个模型做快速草稿，另一个做谨慎编辑，另一个处理长文档，再一个处理图片或截图任务。这就是为什么“ChatGPT、Claude、Gemini哪个最好”通常是错误的最终问题。先问哪个模型该先处理这个任务，以及你什么时候该比较。

想更深入地比较主流模型系列，请阅读ChatGPT、Claude、Gemini对比。当你准备好测试自己的提示词时，创建一个Whizi账户，把同一条提示词跑遍多个模型，如果你想要一个工作区来承载整套分派系统，就在价格页比较各套餐。

操作清单

• 把任务定义为输入、动作、输出和审查标准
• 点明最要紧的那道约束：成本、速度、隐私、准确性或编辑时间
• 根据所需能力而非品牌偏好来挑选候选模型
• 每次模型测试都用完全相同的提示词和原始材料
• 在修订提示词之前先给输出打分
• 问每个模型：它的答案可能哪里不对
• 为可重复的工作流保存一条分派规则
• 当一个任务重要到值得并排比较模型时，就用Whizi

常见问题