1.6 不同 AI 模型的基本能力差异

引言：为什么同一条提示词，在不同模型上效果完全不一样

很多初学者都会发现：

• 同样的提示词，在 ChatGPT 上效果很好，但在别的模型上就不行
• Claude 在某些任务上表现惊人，但换成 Gemini 结果就变形
• 有些模型适合写作，有些适合工具调用，有些适合代码
• 甚至同一个模型，不同版本差距也巨大

这是因为大语言模型（LLM）不是"通用同质化软件"，而是"能力各异的大脑"。

本节将帮助零基础用户理解为什么不同模型"不一样"，以及如何为不同模型设计提示词。

1.6.1 为什么不同模型有不同能力

原因主要来自 4 个维度：

维度	说明	影响
训练数据不同	不同公司拿到的数据不同	语言风格、知识覆盖面、专业领域强弱差异
模型架构不同	GPT/Claude/Gemini/Llama 架构各异	处理方式不同
训练目标不同	对齐性、稳健性、跨模态等侧重不同	模型风格差异
微调方式不同	对话微调、长文本微调、代码微调等	能力呈现显著差异

1.6.2 不同模型到底"擅长什么"

下面给你一个直观的模型能力画像（截至 2025 年）：

GPT 系列（ChatGPT / o1 / o3 / GPT-4.x / GPT-5.x）

定位：最强的多用途模型之一

能力	评价
工具调用	极强
代码能力	强
指令遵循	稳定
结构化输出	优秀
复杂推理	领先
多语言支持	强（含中文）

适合任务： 工程类、工作流、编程、数据分析、工具结合、企业场景

Claude 系列（Claude 3 Opus / Sonnet / Haiku）

定位：思维链、逻辑推理全球第一梯队

能力	评价
长文本总结	极强
深度分析	强
上下文一致性	强
安全对齐性	高
输出风格	自然、文笔好

适合任务： 写作、长文本阅读、复杂推理、文章重写、文档审阅、高质量内容生成

Google Gemini 系列（Ultra / Pro / Flash）

定位：最强多模态模型

能力	评价
图片+文本+音频统一架构	领先
读取图像能力	极强
视频分析能力	领先
推理效率	快

适合任务： 多模态理解、视觉任务、教育类（解析图表、题目）、快速辅助任务

开源模型（Llama / Qwen / Yi / Mistral）

定位：灵活、可部署、自主掌控

能力	评价
本地部署	支持
企业私有化	支持
二次训练	支持
成本	低
中文模型（Qwen）	本土任务极强

适合任务： 企业内部系统、定制化场景、隐私要求高的业务、需要模型可控性的工程场景

1.6.3 为什么相同提示词在不同模型上效果不一样

核心原因是：不同模型的"提示词解释机制"不同。

模型	特点	提示词策略
Claude	对"角色扮演+解释过程+长思考"反应极好	简短提示可能"不发挥全部实力"
GPT	对结构化提示和工具调用极强	模糊式风格提示需要更多约束
Gemini	超级擅长读取图像	文本任务需要更明确的任务结构
开源模型	更依赖严格格式	不加限制容易跑偏，提示词必须更严谨

1.6.4 如何根据模型差异调整提示词

Claude：鼓励思考 + 长上下文

请逐步分析以下内容，并在最后给出你的综合判断：
（内容…）

Claude 会自动展开非常强的推理链。

GPT 系列：结构化 + 明确约束

请按以下格式输出：
1. 关键观点（不超过 3 条）
2. 风险（不超过 2 条）
3. 建议（每条不超过 20 字）

GPT 会严格执行。

Gemini：跨模态 + 具体指令

请分析这张图，并回答：
1. 图中关键趋势是什么？
2. 该趋势可能导致的结论是什么？

开源模型：超明确 + 有示例 + 有结构

请按以下 JSON 输出（必须是合法 JSON）：
{
  "title": "示例标题",
  "summary": "一句话总结"
}

本节小结

关键要点

1. 不同模型 = 不同能力画像
2. 同样提示词，不同模型表现会完全不同
3. 模型差异来自：训练数据 / 架构 / 目标 / 微调
4. 为不同模型写提示词需要不同策略
5. 提示词工程不仅要懂"提示词"，还要懂"模型特性"

在进入下一章之前，你已经具备了使用 AI 的最基本世界观。