2026大模型怎么选：GPT-4o、Claude、DeepSeek、Gemini实测对比

先说结论

四大模型一览

graph LR
    subgraph "闭源商业"
        A[GPT-4o] --- B[Claude 3.5]
        B --- C[Gemini]
    end
    subgraph "开源"
        D[DeepSeek V3]
    end
    
    style A fill:#74aa9c
    style B fill:#d4a574
    style C fill:#4285f4
    style D fill:#ff6b6b

GPT-4o：综合最稳

发布：2024年5月（OpenAI）

强项：

• 综合能力均衡，没有明显短板
• 多模态（看图、听声音）
• 响应速度快

Benchmark数据：

• MMLU：85%+
• 众包对比胜率：65%

价格：$2.5/百万输入token，$10/百万输出token

适合：日常对话、通用任务、不知道选什么就选它

Claude 3.5 Sonnet：程序员首选

发布：2024年6月（Anthropic）

强项：

• 编程能力最强，SWE-bench 64%
• 视觉推理强（MathVista 67.7%，超过GPT-4o的63.8%）
• 理解复杂指令能力强

Benchmark数据：

• 研究生推理(GPQA)：92%
• 编程任务(SWE-bench)：64%

价格：$3/百万输入token，$15/百万输出token

适合：写代码、代码审查、技术文档

DeepSeek V3：开源性价比王

发布：2024年12月（DeepSeek）

强项：

• 开源！可以本地部署
• 价格便宜30倍（$0.27 vs $2.5/百万token）
• 数学推理能力接近闭源模型

模型架构：

• 671B参数（MoE架构）
• 每次推理激活37B参数

Benchmark数据：

• HumanEval编程：接近GPT-4o
• 数学推理：接近Claude 3.5

价格：$0.27/百万输入token，$1.1/百万输出token

适合：预算有限、需要私有化部署、批量处理任务

Gemini：搜索调研专家

发布：2024年12月（Google）

强项：

• 100万token上下文（能"读"整本书）
• 原生多模态（视频理解强）
• 集成Google搜索

Benchmark数据：

• GPQA Diamond：91.9%
• 多模态理解(MMMU-Pro)：81%

适合：学术调研、长文档分析、视频分析

真实场景怎么选

场景1：日常写作/对话

→ GPT-4o：响应快，成本适中，不会出错

场景2：写代码/Debug

→ Claude 3.5 Sonnet：编程benchmark最高，理解代码库能力强

场景3：数学/科学计算

→ DeepSeek V3：推理能力强，价格便宜

场景4：读论文/写报告

→ Gemini：上下文长，能处理整篇论文

场景5：预算紧张

→ DeepSeek V3：同等能力便宜30倍

价格对比

1
2
3
4

GPT-4o:        ████████████████████████████ $2.5
Claude 3.5:    ██████████████████████████████████ $3.0  
Gemini:        ████████████████████ $1.25 (估)
DeepSeek V3:   ███ $0.27

每百万输入token价格

我的使用习惯

• 主力编程：Claude 3.5（Cursor里用）
• 日常问答：GPT-4o
• 批量任务：DeepSeek（API便宜）
• 长文档：Gemini

不用纠结"哪个最好"，按场景选就行。

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