揀 Claude Opus 4.7、GPT-5.4、Gemini 3.1 Pro、Grok 4，最忌只望住一個排行榜。更實際嘅問法係：你個任務最怕模型喺邊一步跣低？第三方 LLM 選型指南嘅核心提醒係，無單一模型可以包打天下；coding、結構化推理、多模態、科學題同高難推理，各有各嘅強項。[5]
一眼睇：按任務揀 shortlist
| 你主要要做嘅事 | 先試邊個 | 目前證據 | 要留意 |
|---|---|---|---|
| 複雜 coding、改 repo、多步 agent workflow、穩定工具呼叫 | Claude Opus 4.7 | Anthropic 稱 Opus 4.7 比 Opus 4.6 在 Factory Droids 任務成功率高 10% 至 15%，工具錯誤較少、可靠性更高；Axios 亦形容它是 coding 與 vision 有升級嘅旗艦模型。[ | 這主要證明 Opus 4.7 較 Opus 4.6 有進步，不是四款模型同條件頭對頭結果。[ |
| 嚴格流程、表格規則、桌面操作、computer use | GPT-5.4 | 第三方指南稱 GPT-5.4 擅長 structured reasoning 與 computer use，並列出 OSWorld 75%。[ | 如果你有自家工具、內部系統或固定 SOP，仍要用自己流程測。 |
| 圖片、圖表、文件截圖、研究輔助、科學題 | Gemini 3.1 Pro | 第三方指南稱 Gemini 3.1 Pro 在 abstract reasoning、multimodal input 與 scientific benchmarks 上居前，並列出 GPQA 94.3%。[ | 多模態或科學 benchmark 強，不等於 coding agent 一定最穩。 |
| 高難推理題、難題 benchmark | Grok 4 | 第三方指南稱 Grok 4 在 HLE 指標領先，數值為 50.7%。[ | 單一高難推理分數，唔應該直接外推到一般企業工作流。 |
| 成本、供應商多元化、開源替代方案 | MiniMax、GLM、Kimi 等也可納入候選 | 同一指南稱 MiniMax M2.5/M2.7、GLM-5/5.1、Kimi K2.5 等新模型在 SWE-bench 類任務上已可挑戰前沿專有模型。[ | SWE-bench 接近，不代表 API 穩定性、多模態、寫作、安全或產品整合都接近。 |
Claude Opus 4.7：重點係 coding 同工具可靠性
Claude Opus 4.7 最值得留意嘅公開訊號，不是「已經全面打贏所有模型」，而是 Anthropic 對任務成功率同工具錯誤嘅講法。官方頁面稱，Opus 4.7 相比 Opus 4.6，在 Factory Droids 任務成功率提升 10% 至 15%，而且工具錯誤更少、表現更可靠。[11]
呢點對工程同 agent workflow 特別重要。長流程任務出事，往往唔係單一答案錯咁簡單，而係中途 call 錯工具、改錯檔、漏咗上下文、或者要人手不斷救火。Axios 對 Opus 4.7 嘅報道亦把它描述為 Anthropic 旗艦模型嘅有意義升級，重點包括 better coding 同 sharper vision。[12]
但要落槌話 Opus 4.7 全面勝過 GPT-5.4、Gemini 3.1 Pro 或 Grok 4，現有來源未夠。最穩陣嘅讀法係：Opus 4.7 較 Opus 4.6 有清晰升級；至於跨供應商同條件比較，仍要靠你自己實測。[11][
5]
GPT-5.4：流程型任務要同場比較
如果你嘅工作比較似嚴格規則執行、表格流程、工具編排、桌面操作或多步驟決策，GPT-5.4 應該放入第一輪。第三方 LLM 選型指南稱 GPT-5.4 在 structured reasoning 同 computer use 上突出，並列出 OSWorld 75%。[5]
換句話講，如果你最怕嘅錯誤係步驟亂咗、流程跳咗、工具操作唔穩，GPT-5.4 值得同 Opus 4.7 一齊試。這不等於它在所有任務都贏，而是它嘅強項同呢類工作失敗模式較貼近。[5]
Gemini 3.1 Pro：多模態同科學題唔好用 coding 榜決定
如果你嘅輸入包括圖片、圖表、文件截圖，或者任務偏研究輔助、科學問答，Gemini 3.1 Pro 應該優先納入候選。第三方指南稱 Gemini 3.1 Pro 在 abstract reasoning、multimodal input 同 scientific benchmarks 上居前，並列出 GPQA 94.3%。[5]
重點係：唔好用單一 coding benchmark 去決定所有模型。真實工作如果有大量視覺資料或科學內容，Gemini 3.1 Pro 嘅強項可能比純 coding 分數更有參考價值。[5]
Grok 4：高難推理有亮點，但唔好過度外推
Grok 4 在高難推理 benchmark 上有值得睇嘅地方。第三方指南稱 Grok 4 在 HLE 指標領先，數值為 50.7%。[5]
不過，高難推理分數不等於一般商務流程、內容生成、coding agent 或工具使用能力全面勝出。另一篇模型排名文章亦提醒，benchmark 有用，但日常建構體驗往往受可靠性、UI 能力同成本影響。[6]
點解唔可以淨係睇排行榜？
第一，排行榜未必係同一日、同一條件嘅比賽。Failing Fast 的 AI coding model comparison 寫明，資料來源包括 SWE-bench（2026年2月）、Aider（2025年10月）同 Arena Code（2026年2月），時間點並不完全一致。[2] 這類表格可以幫你搵方向，但唔應該當成絕對名次。
第二，官方自我比較同第三方跨模型整理，是兩種唔同證據。Anthropic 對 Opus 4.7 嘅資料，最能支持的是它相對 Opus 4.6 有提升；第三方指南可以提供跨模型選型線索，但不是 OpenAI、Google、xAI、Anthropic 共同發布嘅官方頭對頭測試。[11][
5]
第三，產品落地時，benchmark 之外嘅因素好關鍵。模型排名文章明確指出，benchmark 有用，但日常建構體驗常被可靠性、UI 能力，以及成本是否容許你反覆試 prompt 所影響。[6]
上線前，建議咁樣試
做採購、上線或者團隊標準化時，唔好只問「邊個最強」。更穩陣係用同一組真實任務，試 3 至 5 個候選模型：
- 揀 5 至 10 個每日真係會跑嘅任務，例如修 bug、加功能、重構、讀長文件、分析截圖、產出規格、呼叫工具。
- 對所有模型用相同 prompt、相同背景資料、相同成功標準。
- 記錄一次通過率、返工次數、工具錯誤、幻覺、延遲、成本同人工修正時間。
- 唔只睇最佳答案，也要睇最差答案；模型上線後，失敗模式通常比 demo 更重要。
- 如果牽涉敏感資料、合規或私隱要求，另外檢查資料保留、部署方式同企業控制功能。
最後點揀？
如果你主要做 coding、agent workflow 同工具使用，Claude Opus 4.7 應該係第一輪候選，甚至可以先試。Anthropic 指它較 Opus 4.6 在 Factory Droids 任務成功率同工具錯誤上有明確改善；Axios 亦把 Opus 4.7 描述為 coding 與 vision 有升級嘅旗艦模型。[11][
12]
但如果你問「邊個係全能第一」，目前可引用證據未足夠。更貼近實務嘅結論係：無單一模型包辦所有場景；GPT-5.4、Gemini 3.1 Pro、Grok 4，以至 MiniMax、GLM、Kimi 等新興模型，都有各自值得測嘅位置。[5]
最穩陣嘅做法係：先按任務分 shortlist，再用你自己嘅真實工作流同場比較。揀模型唔係買榜首，而係揀一個在你最常做、最怕出錯嘅任務入面，最少需要人手救火嘅系統。
