2026年刚开年，大模型的竞争已经卷到了一个新高度。去年这个时候我们还在讨论GPT-4o够不够用，现在的问题变成了——这么多顶级模型，到底选哪个？
这篇文章是我过去几个月密集使用各家模型后的真实感受，不是参数对比表，是体感。
GPT-5系列：OpenAI的全面反击#
GPT-5在2025年底正式发布，说实话，进步是肉眼可见的。最大的变化不是”更聪明”，而是更稳定。以前GPT-4经常出现的”突然变笨”现象，在GPT-5上几乎消失了。
GPT-5的多模态能力终于达到了实用级别。图片理解、代码生成、长文档分析，都有质的飞跃。特别是代码方面，GPT-5配合Codex CLI已经能处理相当复杂的重构任务。
不过GPT-5也有明显短板：中文写作风格偏”翻译腔”，创意写作不如Claude自然。另外价格也不便宜，API调用成本比去年涨了不少。
Claude Opus 4：我的日常主力#
说真话，Claude Opus 4是我目前用得最多的模型。原因很简单：它最懂你想要什么。
Opus 4的指令遵循能力是所有模型里最强的。你说”用轻松的语气写”，它就真的轻松；你说”控制在500字以内”，它就不会写成800字。这种”听话”的能力看似简单，实际上是最难做到的。
代码能力方面，Opus 4在复杂系统设计和架构层面的理解力明显强于竞品。它能读懂你整个项目的上下文，给出的建议不是片段式的，而是全局性的。
Sonnet 4作为轻量版，性价比极高。日常对话、简单任务用Sonnet完全够了，响应速度还快得多。
Gemini 2.5：Google的长上下文王者#
Gemini 2.5 Pro最大的卖点还是那个恐怖的上下文窗口。100万token的上下文不是噱头，在处理超长文档、代码库分析这些场景下，确实是独一档的存在。
但日常使用中，Gemini的”人味”还是差一些。回答偏模板化，创意任务表现平平。Google在安全限制上也过于保守，经常遇到不必要的拒绝。
Gemini最适合的场景：大规模信息整理、长文档问答、多文件代码分析。
国产模型：Kimi K2.5领跑#
国产模型这一年的进步令人惊讶。Kimi K2.5在中文理解和生成方面已经不输GPT-5，某些场景甚至更好。价格优势更是碾压级的——同样的任务，成本可能只有GPT-5的十分之一。
DeepSeek V3也值得关注，特别是在数学推理和代码生成方面表现亮眼。开源策略让它在开发者社区积累了大量好感。
智谱GLM-5、百度文心5.0也各有所长，但整体上Kimi和DeepSeek已经拉开了差距。
我的模型选择建议#
经过几个月的实际使用，我的推荐是：
日常主力：Claude Opus 4 / Sonnet 4。指令遵循好，输出质量稳定，中文表现优秀。
代码开发：Claude Opus 4 + GPT-5轮换。复杂架构用Opus，快速迭代用GPT-5。
长文档处理：Gemini 2.5 Pro。上下文窗口的优势在这类任务上无可替代。
性价比优先：Kimi K2.5。中文场景下质量够用，成本极低。
开源自部署：DeepSeek V3。社区活跃，模型质量过硬。
2026年的趋势判断#
几个明显的趋势：
模型差异化加速。不会有”一个模型打天下”的局面。每家都在找自己的差异化定位，用户需要学会”用对的模型做对的事”。
Agent能力成为关键。单纯的问答已经不够了，2026年的竞争焦点是谁能更好地驱动Agent——自主执行任务、调用工具、持续运行。
价格战刚刚开始。国产模型的价格优势会倒逼海外厂商降价，对用户来说是好事。
多模态从噱头变标配。图片、音频、视频理解不再是加分项，而是基本要求。
我的判断是：2026年不存在”最好的模型”，只有”最适合你的模型组合”。学会灵活切换和搭配，才是正确的打开方式。