如何選擇適合你的 AI 模型

先看結論

唔同 AI 模型各有強項：Claude 適合長文分析同推理、GPT 適合通用任務同 function calling、Gemini 適合多模態同 Google 生態整合、本地模型（Gemma、Llama）適合私隱敏感場景。揀模型嘅關鍵唔係「邊個最叻」，而係「你嘅具體需求係咩」。

適合誰

如果你想開始用 AI 做日常工作，但面對一大堆模型唔知點揀，呢篇幫你理清思路。

開始前準備

你唔需要任何技術準備。只需要想清楚你主要想用 AI 做咩（寫程式、分析文件、整圖片、聊天等）。

步驟

步驟 1：定義你嘅主要用途。 問自己：「我最常需要 AI 幫我做咩？」——寫程式？分析文件？產生圖片？日常問答？ 做完後你應該有一個清晰嘅主要用途列表。

步驟 2：檢查你嘅限制條件。 考慮：預算（免費 vs 付費）、私隱需求（可唔可以將資料送去雲端）、生態整合（你用 Google 定 Microsoft 嘅工具鏈）。 做完後你應該知道你嘅紅線係咩。

步驟 3：根據用途對照模型。

• 寫程式 / 推理：Claude Opus > GPT > Gemini Pro
• 長文分析：Claude（200K context）> Gemini（1M context）> GPT
• 多模態（圖片+文字）：Gemini > Claude > GPT
• 私隱敏感 / 離線：Gemma 4 / Llama（本地部署）
• Microsoft 生態：Copilot（GPT）
• Google 生態：Gemini 做完後你應該有 1-2 個候選模型。

步驟 4：免費試用再決定。 每個平台都有免費額度：claude.ai 免費版、chatgpt.com 免費版、gemini.google.com 免費版。用你嘅真實任務試一次。 做完後你應該知道邊個模型最啱你。

預期結果

你會有一個基於自己需求嘅明確選擇，而唔係人云亦云。可能你最後會用超過一個模型——呢個好正常。

常見錯誤

E1 對應步驟 1：冇清楚定義用途就買最貴嘅。修正方法：先想清楚用途，大部分人免費版已經夠用。

E2 對應步驟 2：將公司機密資料送上雲端 AI。修正方法：敏感資料用本地模型或者企業版。

E3 對應步驟 3：只睇 benchmark 排名揀模型。修正方法：Benchmark 唔等於實際體驗，用你自己嘅真實任務試。

E4 對應步驟 4：揀左一個就唔再試其他。修正方法：AI 模型更新好快，每幾個月重新評估一次。

下一步

揀好模型之後，可以深入學習 prompt engineering 技巧，令 AI 輸出更符合你嘅期望。如果你揀左本地模型，可以睇我哋嘅「如何部署本地 AI 模型」指南。