生成式AI世界的变化速度令人眩目，即使是全职从业者也很难跟上所有动向。读者告诉我，他们发现特别困惑的一个领域是各种命名混乱的AI模型。GPT-5.2、Opus 4.5、Gemini 3等等之间到底有什么区别？为什么要选择一个而不是另一个？
说实话，试图完全理解每个AI模型之间的详细差异会让几乎任何人都抓狂。但通过实例来理解为不同任务选择哪些模型是相当容易的。这就是本文要做的事情。
请记住，应用程序和AI模型是不同的概念。模型是进行智能处理的底层AI引擎。应用程序是你使用的工具。就像不同的车辆使用不同类型和品牌的发动机一样，不同的应用程序使用不同的模型。
例如，我给ChatGPT的图像生成器和Midjourney的图像生成器提供了完全相同的提示词，得到了不同的结果。ChatGPT的结果简单且相当清晰，而Midjourney既过度复杂又没有真正遵循提示。Midjourney在概念性图像方面很棒，但在图表方面表现糟糕。
大多数AI公司既将其模型作为API销售（程序员可以将其集成到应用程序中），也作为聊天机器人应用程序销售。请记住，AI聊天机器人本身并不是AI。像ChatGPT这样的AI聊天机器人实际上是一个聊天应用程序，它调用AI模型进行智能工作。
虽然有一些非常好的免费AI聊天机器人，但一旦你开始大量使用它们，你可能会购买一个或多个大约每月20美元的付费计划。
深度研究任务
对于特别密集的文档、新闻稿或技术论文，我会将其输入NotebookLM。大约15分钟后，该应用会生成一个讨论，探索我输入内容的关键点和主要问题。NotebookLM基于Gemini 3模型。
我使用一个名为Karakeep的自托管网络存档应用程序。Karakeep使用OpenAI的API创建优秀的自动关键词。我在Karakeep中索引了24,594个项目，从Pocket迁移到Karakeep的过程花费了我大约40美元，此后每几个月被收费5美元。
编程代码分析
对于将代码块放入聊天机器人并询问它的作用、问题或错误信息的项目，我发现使用GPT-5.2的ChatGPT Plus是最好的选择。
然而，当我进行智能体编程时，我发现使用GPT-5.2-Codex的OpenAI Codex和使用Opus 4.5的Claude Code表现惊人。智能体AI编程是指我将AI连接到我的开发环境，让AI读取我的整个代码库，然后执行大量的多步骤任务。例如，我用Codex在四天内为我编写了四个WordPress插件产品。
笔记管理和数据分析
尽管对Notion优先考虑AI升级销售而非基本产品功能感到恼火，我最终还是支付了Notion的年度AI费用。我使用Notion AI做两件事：搜索和总结我的文章草稿，以及将巨大的列表转换为分类数据库。
Notion不仅使用一个模型，它倾向于在Claude、ChatGPT和Gemini之间跳转，这取决于它认为哪个能以最低成本最好地完成工作。
语音识别
我经常使用Mac的听写功能。最近，我开始探索提供更高级语音识别和分析功能的听写程序。一个这样的工具是Paraspeech。它提供两个我觉得很有吸引力的功能：你只需支付一次费用，没有订阅费；AI在你自己的机器上运行。
通用业务支持
我用于一般业务支持AI操作的首选工具是ChatGPT的Plus版本。虽然它偶尔会极其不合作，但大多数时候都很有用。我通常将模型设置为自动模式，让AI为每个提示选择处理级别。我发现Plus版本在数据分析方面特别有用，我会给它提供各种数据的大型电子表格，让它处理、消化、找出关键问题并给我返回结果。
不推荐的模型
在知名产品中，我不使用Perplexity、Copilot或Grok。Perplexity从未引起我的共鸣，它以搜索闻名，但我尝试的几次搜索结果都很一般。Copilot非常以微软为中心，但我现在几乎不使用微软产品。至于Grok，尽管它在我的编程测试中表现出色，但它在智能体功能方面无法与OpenAI的Codex或Claude Code相提并论。
值得注意的是，苹果在AI方面几乎没有出现在我的雷达上。我尝试了Xcode中的编程智能功能，但它总是崩溃。苹果在AI代表性方面的完全缺席对该公司来说是个坏消息，库比蒂诺巨头真的需要快速提升其AI能力。
Q&A
Q1：NotebookLM是什么？它有什么特殊功能？
A：NotebookLM是Google开发的笔记本工具，集成了语言模型，基于Gemini 3。它的超级能力是根据提供的源材料创建音频解释器。你可以选择纯音频或带幻灯片的音频。当你输入密集文档、新闻稿或技术论文时，大约15分钟后，应用会生成一个讨论，探索关键点和主要问题。
Q2：智能体编程和普通AI编程有什么区别？
A：智能体AI编程是指将AI连接到开发环境，让AI读取整个代码库，然后执行大量的多步骤任务。与普通的将代码块放入聊天机器人询问问题不同，智能体编程可以让AI独立完成复杂的开发任务。例如，作者用Codex在四天内编写了四个WordPress插件产品，用Claude Code构建了复杂的iPhone应用。
Q3：为什么不同AI模型在不同应用中表现差异很大？
A：这是因为AI供应商仍在解决这项新兴技术的问题，不同模型针对不同任务进行了优化。例如，Opus 4.5在聊天机器人体验中表现不佳，但在智能体编程体验中表现出色。ChatGPT在图表生成方面简单清晰，而Midjourney在概念性图像方面很棒但图表表现糟糕。选择模型时应该基于具体任务需求而非模型声誉。
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