推荐一个我常用的AI模型聚合平台：库拉KULAAI（c.kulaai.cn），下面所有实测都在这个平台上完成。
这周AI圈的密度有点离谱。
4月17日Claude Opus 4.7刚发布，Anthropic自己说这是目前最"靠谱"的版本，软件工程能力拉满。同一天BNP Paribas数据出来，Claude 3月月活暴涨88%。紧接着GPT-5.5 A/B测试截图在推特上流出，OpenAI已经在内测下一代了。更炸的是，DeepSeek创始人梁文锋确认V4将于本周发布，万亿参数级别。
四个模型同时迭代，普通人根本追不动。
但真正的问题不是"谁更强"，而是"怎么用上"。
先看各家到底强在哪
Claude Opus 4.7这次的核心升级在软件工程：能处理复杂长周期任务，输出前主动验证工作，你把最难啃的骨头丢给它就行。训练数据质量业内公认顶级，参数量级第一梯队，技术架构基于Constitutional AI。写提示词模板时Chain-of-Thought效果拉满，幻觉问题在三大模型里控制得最好。但局限性也明显——纯文本选手，碰到图片视频就歇菜。
Gemini 3.1 Pro是另一个物种。信通院白皮书给了高评价：原生多模态融合、高阶推理、200万token上下文三个维度领跑。说人话就是，你把财报截图、分析师语音、K线图一起丢进去，它能跨模态做逻辑推理，自动标出数据矛盾。这种能力目前没有替代品。
GPT-5.4胜在生态，插件多响应快，适合快速出活。DeepSeek V4从泄露的参数看，推理能力可能直接对标GPT-5，而且开源。
金融：三个引擎干不同的活
投研分析的日常是研报PDF、K线图、电话会议录音、新闻稿——全是不同格式。
我现在的方法是Gemini做多模态信息整合，把各种格式的数据统一喂进去做交叉分析。Claude做合规校验和方案撰写，给它一个监管框架能直接输出可用的合规文本。GPT做结构化数据处理和格式化。
三个引擎各干各的，效率不是加法，是乘法。
医疗：幻觉率是生死线
直说，三个模型都不建议直接用于临床诊断。但辅助工作差距大了。
Gemini处理影像报告最强，CT描述和病历文本一起喂进去能做多模态关联分析。Claude药物相互作用分析更细致，企业案例落地加人工校验层基本够用。GPT胜在响应速度，适合做初步筛选。
医疗场景的关键不是谁最强，而是谁的幻觉率最低。Claude确实领先，但超长上下文里还是会一本正经胡说八道。
教育：多模态是分水岭
Gemini在教育领域优势最明显。手写数学题拍照丢进去，识别、解题、给步骤，一气呵成。Claude适合做苏格拉底式引导对话，不直接给答案，一步步带学生思考。
国内怎么用才是关键
Claude走Amazon Bedrock或Google Vertex接入，国内网络直接访问有门槛。GPT的API虽然开放，支付和网络都是问题。Gemini更不用说。DeepSeek V4倒是国产，但刚发布稳定性未知。
我现在的做法是用开头推荐的那个聚合平台统一管理，三套模型一个入口。不用折腾多个账号和网络问题，切换就是点一下的事。写代码时Claude和GPT交替用，Claude写架构、GPT写实现，Gemini处理多模态输入。做方案对比效率翻了好几倍。
趋势判断
福布斯刚发布的2026年AI 50榜单，OpenAI和Anthropic融资占比近八成。但真正的变量是DeepSeek V4——如果真的开源且性能达标，整个格局都会变。
2026年选AI模型的核心逻辑已经变了，不是"谁最强"，而是"谁能稳定用上、谁能组合着用"。模型会一直迭代，但聚合平台的价值只会越来越大。
与其追着每个新模型跑，不如把精力放在怎么用好模型上。工具是手段，解决真问题才是目的。
