最近在库拉c.kulaai.cn上同时挂了Gemini 3.1 Pro和GPT-5.4跑同一批任务做对比测试，正好撞上四月这波模型集中更新。GPT-6代号"Spud"预训练已经在德州Stargate数据中心完成，Anthropic的Claude Mythos号称"强到不敢公开"，DeepSeek V4定档四月下旬。2026年的模型军备竞赛，已经进入了白热化阶段。
四月发生了什么：三个方向同时加速
先梳理一下最近两周的关键事件，方便后面做选型参考。
GPT-6，内部代号Spud。根据多方信源，它把ChatGPT、Codex和Atlas浏览器功能整合成一个统一智能体。这不是简单的参数升级，而是架构层面的融合——从对话模型走向可以独立执行长期任务的Agent。预训练已结束，正在做安全对齐，发布窗口指向4月14日。
Google这边，Gemma 4在4月初开源。四个版本（E2B、E4B、26B MoE、31B Dense）覆盖了从端侧到服务端的完整部署需求。闭源侧的Gemini 3.1 Pro在推理基准上依然是第一梯队，这个后面细说。
Anthropic的Claude Mythos有点尴尬。官方说它能发现数千个零日漏洞，"太强了所以限制级发布"。但4月13日有消息爆出基准测试数据存疑，Opus 4.6还被用户反馈"降智"。Claude年化收入从90亿美元飙到190亿美元，增长是猛，但算力跟不上，服务器拥堵导致付费用户体验下降。
推理：Gemini更强，但差距没那么玄乎
推理能力是选模型绕不开的维度。
Gemini 3.1 Pro在ARC-AGI-2上拿77.1%，GPQA Diamond科学推理94.3%。GPT-5.4在ARC-AGI-2上是73.3%，GPQA Diamond是92.8%。Gemini两项都赢，但差的幅度不大——3到4个百分点。
值得注意的是GPT-5.4 Thinking版本的设计。它在回答前先输出思考计划，用户可以中途介入调整方向。这跟Gemini的三层思考模式（Low/Medium/High）是两种思路。Gemini是让用户选择计算强度，GPT是让用户参与推理过程。
从开发者的角度看，如果你做的是数据分析、论文阅读、逻辑推演这类任务，Gemini的推理稳定性更好。如果你需要AI逐步帮你拆解复杂问题并且每一步都能确认方向，GPT的交互式推理更实用。
编程：我的实际工作流是怎么搭的
编程这块我最有发言权，因为每天都在用。
Gemini在LiveCodeBench Pro上Elo积分2887，断层领先。它的代码注释非常详细，不只是告诉你这段代码做什么，还会解释为什么这么写、有什么边界case需要注意。用它来理解陌生代码库、写教学性质的代码，效果很好。
GPT-5.4在SWE-bench Pro上得分57.7%，处理大型工程问题更稳。特别是调试场景——给它一段报错的代码和完整的stack trace，它的定位准确率明显更高。多语言项目（比如一个monorepo里同时有Python和TypeScript）的兼容性也更好。
我现在的工作流是这样的：新功能开发用Gemini生成初始代码，审查和调试阶段切到GPT。写文档和注释用Gemini，跑CI失败的排查用GPT。两套配合着用，比单押一个模型效率高不少。
多模态和电脑操控：两个完全不同的方向
GPT-5.4最让行业震动的是原生电脑操控。它能截图识别UI元素，自主控制鼠标键盘。OSWorld测试成功率75%，超过了72.4%的人类基准。这不只是demo，是可以在实际工作流中落地的能力。
Gemini 3.1 Pro不具备这个能力。它的多模态优势在音视频处理上——支持最长1小时视频和8.4小时音频的原生输入，可以直接分析会议录像、播客内容，还能把逻辑关系转成SVG动画。
如果你需要AI帮你自动化桌面操作，比如填表、发邮件、跑RPA流程，GPT是目前唯一的选择。如果你需要处理音视频内容，Gemini更有优势。
成本和可用性：别忽略这个维度
选模型不能只看能力，还得看钱和稳定性。
Gemini 3.1 Pro在AI Studio有免费额度可以体验，API定价相对友好。GPT-5.4每5小时大约10条免费消息，付费订阅20美元/月。Claude这边因为算力紧张，付费用户都被限制使用时间了。
对开发者来说，API的稳定性比绝对性能更重要。一个偶尔断连的模型，即使跑分再高也没法用在生产环境。这方面Gemini和GPT目前都比较稳定，Claude则需要观望。
怎么选：2026年的答案不是二选一
用了一整年的AI模型，我的结论是：别试图找一个万能模型。
纯推理和分析任务，Gemini更强。工程调试和格式化输出，GPT更稳。桌面自动化，GPT独家。音视频处理，Gemini独家。本地部署，看开源方案。安全审计方向，Claude值得关注但暂时不稳定。
好消息是，现在有聚合平台把主流模型放在一起了，不用在不同地方反复注册和折腾，一个入口就能按任务切换模型。省下来的精力比模型间那几个百分点的差异值钱得多。
2026年的正确姿势是构建自己的多模型工作流，而不是押注某一个"最强王者"。GPT-6落地后格局会再变，但当下这些就是最值得认真跑一遍的阵容。
