到 2026 年，大模型已经不是“能不能用”的问题，而是谁来为选型结果负责。
在实际业务中，我需要为模型的稳定性、行为一致性和长期可控性承担责任。
一旦模型在关键场景下出现异常，影响的不是 Demo 效果，而是真实用户、真实业务，以及整条系统链路。
也正因为如此，我已经很少再被参数、榜单或单次测试结果打动。
真正让我警惕的，是一个更现实的问题：
这个模型，在真实业务压力下，会不会掉链子。
一、当模型能力趋同时，选型责任开始前移
Gemini 3 Pro、GPT-5.2 和 Claude Opus 4.5，都已经足够强。
从能力角度看，三者几乎都能覆盖主流业务需求。
但当你站在“负责人”的位置上，问题会发生变化。
你不再只关心模型能不能回答正确，而是要考虑：
- 它在高并发下是否稳定
- 在异常输入下是否可控
- 在策略调整或负载变化时，行为是否一致
这些问题，参数回答不了。
二、使用感的第一层差异：推理节奏是否可控
在实际接入中，三款模型在推理节奏上的差异非常明显。
Gemini 3 Pro 的特点是“先想清楚再行动”。
在复杂任务中，它往往会拉长推理链路，反复校验中间逻辑。这种特性在架构分析、复杂文档处理场景下非常稳定，但也意味着更高的延迟和算力成本。
GPT-5.2 则完全相反。
它的推理节奏偏向即时响应，更适合放在对延迟敏感的交互链路中。但作为负责人，我必须清楚：这种“快”，需要额外的工程兜底来保证一致性。
Claude Opus 4.5 的节奏最为谨慎。
它对语义边界和输出风险的控制非常严格，这在合规和审计场景中是优势，但在需要快速决策的业务中，也可能成为约束。
从责任角度看，这不是“谁更聪明”的问题，而是谁的行为更可预测。
三、多模态能力：好用与可控，不是一回事
多模态能力在 2026 年已经成为标配，但在实际运营中，“好用”和“可控”之间差距很大。
Gemini 3 Pro 在多模态任务中，更倾向于理解结构本身。
它对图像、文档、视频的处理，往往能够直接进入业务逻辑层，减少中间胶水代码。这对系统复杂度控制非常有利。
GPT-5.2 的多模态能力更偏增强型。
接入简单、响应快，但在复杂结构理解上，通常需要工程侧补充规则。
Claude Opus 4.5 对多模态始终保持保守策略。
它不会轻易“多做一步解释”，这在高风险业务中反而是负责人更愿意看到的行为。
在选型时，我更关注的是：
模型会不会在我没预料到的地方“多做事”。
四、一个运营层面的现实问题：模型的“性格”是否稳定
随着使用时间拉长，一个很难忽视的事实是：
模型并不是完全中性的工具。
- Gemini 3 Pro 更像系统工程师，习惯从全局规划；
- GPT-5.2 更像效率型组件，强调即时反馈；
- Claude Opus 4.5 更像审稿人，对边界异常敏感。
对运营负责人来说，这种“性格”并不是抽象概念，而是风险来源。
系统长期运行后，模型是否在关键时刻保持一致行为，直接决定了产品的稳定性。
五、为什么我不再接受“一次性选型”
在真实业务中，最早让我感到压力的，并不是模型能力不足，而是选型一旦确定，工程层面几乎不可逆。
很多风险，其实就藏在参数层面。 例如在复杂任务中，我必须明确控制模型的推理强度和资源消耗，否则同一个请求，在不同时间段可能表现完全不同。
这些参数本身并不复杂，但作为负责人，我关心的不是“能不能设”，而是：
- 推理强度是否会在高峰期拖垮整体延迟
- 输出长度是否会在异常输入下失控
- 当模型响应超时时，系统是否还能优雅降级
一旦系统深度绑定某一个模型，这些问题就不再是“体验问题”，而是稳定性责任。 这也是为什么后来我更倾向于通过聚合层来接入模型，把模型选型从一次性决策，变成可调整的工程变量。
像 PoloAPI 这样的接入方式，对我来说并不是为了多模型本身，而是为了在参数、模型和策略之间，保留调整空间。
{
"routing_strategy": "latency_priority",
"models": {
"primary": "gemini-3-pro",
"secondary": "gpt-5.2"
},
"constraints": {
"max_latency_p95": 2500,
"max_error_rate": 0.1
}
}
对我来说，选模型不是“谁更强”，而是“谁在异常情况下更可控”。
只要延迟或错误率超过阈值，系统就必须自动退让。
六、现在我给团队的选型原则
在现在的工作中，我已经很少再用参数或榜单去推动模型选型。
我更关注三个问题：
- 模型在异常场景下是否失控
- 行为在不同负载下是否一致
- 出现问题时，我们有没有退路
能回答这三个问题的模型，才值得被长期放进系统里。
七、结语：为什么我已经不太看参数了
当模型能力进入平台期，参数不再是稀缺资源。
真正稀缺的，是一个模型在真实业务压力下，是否表现出稳定、可预测的行为。
这也是为什么，在 2026 年做 AI 选型时，我已经不太看参数了。
对运营负责人而言，使用感不是体验问题，而是风险问题。
