| 模型 | 核心優勢 | 適合的 Agent 任務 | 需要注意的地方 |
| GPT-5.3-Codex | 極速迭代、工具鏈調用
專為「做事」而生，在終端操作（Terminal-Bench 2.0 得分 77.3%）和多語言全端任務（SWE-Bench Pro）中表現頂尖。 | 需要自動完成多步驟、長流程的任務。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執行者。 | 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。 |
| Claude Opus 4.6 | 深度推理、邏輯自檢
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 94.0%）和真實軟體工程問題（SWE-bench Verified 得分 80.8%）上表現極佳。 | 負責高價值、高風險的程式碼任務。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軍師。 | 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 $75.00）。 |
| Gemini 3 Pro | 超長上下文、多模態理解
最大的殺手鐧是 1M+ 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 72.1%）。 | 處理超大專案的全局性任務。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研究員。 | 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 76.2%）。 |
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