選擇 AI 模型變得越來越困難,而不是更容易。一個人說某個模型在編碼方面非常出色。另一個人則說它在簡單推理上失敗。第三個人說它上週表現良好,但在繁忙時段感覺變差。如果你使用像 OpenClaw 這樣的工具或在不同提供者的模型之間切換,公眾意見很快就會變得嘈雜。
實際的解決方案不是追逐每個排行榜。更好的方法是建立一個小型的個人基準,與你的實際任務相匹配。
本教程展示了如何在日常使用中比較 AI 模型,包括:
- 模型在高峰時段是否變差
- 哪個模型在寫作、編碼或數學方面表現更好
- 如何在不僅依賴感覺的情況下評分答案
- 如何跟蹤速度、成本、一致性和失敗模式
- 如何建立一個簡單可重複的測試工作流程