本文分享了作者使用多种AI模型的实战经验,包括GPT-5.2-thinking用于方案生成、Claude-4.5-opus用于代码重构、DeepSeek-R1-0528用于中文分析。作者回顾了从GPT-4o到Gemini-2.5的迁移过程,并深入讨论了Gemini-3-flash的兴起带来的困惑,如其高评分和低成本优势。文章探讨了不同场景下的模型选择策略,如推理任务、多模态处理和日常应用,旨在帮助读者优化AI工具使用,提高工作效率。通过同提示词下各模型的回答比较,作者强调了模型选择的多样性和实用性,并鼓励社区交流以分享更多见解。此内容为AI用户提供宝贵参考,帮助他们在日常工作中快速精准地选择合适模型,避免误区。
原文链接:Linux.do
最新评论
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文章内容很有深度,AI模型的发展趋势值得关注。
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