AI 编程模型選擇
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[td]模型[/td]
[td]核心優勢[/td]
[td]適合的 Agent 任務[/td]
[td]需要注意的地方[/td]
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[td][b]GPT-5.3-Codex[/b][/td]
[td][b]極速迭代、工具鏈調用[/b]
專為「做事」而生，在終端操作（Terminal-Bench 2.0 得分 [b]77.3%[/b]）和多語言全端任務（SWE-Bench Pro）中表現頂尖。[/td]
[td]需要自動完成[b]多步驟、長流程[/b]的任務。例如：自動抓取資訊、分析數據、提交程式碼、管理部署。它像一個不知疲倦的[b]執行者[/b]。[/td]
[td]在需要深度推理或處理超大專案整體架構時，可能不如 Opus 4.6 穩健。[/td]
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[td][b]Claude Opus 4.6[/b][/td]
[td][b]深度推理、邏輯自檢[/b]
像一個嚴謹的「架構師」，在需要複雜邏輯的測試中（ARC AGI 推理得分 [b]94.0%[/b]）和真實軟體工程問題（SWE-bench Verified 得分 [b]80.8%[/b]）上表現極佳。[/td]
[td]負責[b]高價值、高風險[/b]的程式碼任務。例如：大型專案重構、核心演算法設計、複雜 Bug 的根因分析。它像一個深思熟慮的[b]軍師[/b]。[/td]
[td]回應速度慢（Token消耗比競品高60%），且API價格昂貴（輸出每百萬Tokens [b]$75.00[/b]）。[/td]
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[td][b]Gemini 3 Pro[/b][/td]
[td][b]超長上下文、多模態理解[/b]
最大的殺手鐧是 [b]1M+[/b] 的上下文視窗，可以直接「吞下」整個程式碼庫甚至架構圖。幻覺控制能力強（SimpleQA Verified [b]72.1%[/b]）。[/td]
[td]處理[b]超大專案[/b]的全局性任務。例如：全量程式碼審查、根據產品原型圖直接生成程式碼、跨檔案的大規模重構分析。它像一個博覽群書的[b]研究員[/b]。[/td]
[td]在純程式碼生成的專項能力上，與前面兩位頂尖選手相比略遜一籌（SWE-bench Verified 得分 [b]76.2%[/b]）。[/td]
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2026/03 適用
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