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模型分层:什么活派给谁

厂商自己怎么划档、独立评测实际打几分,两边并排看。派错档两头都会翻车,往高档派错赔的是返工时间。

6家厂商的档位原文3家给了派活建议724×同一家内部最大价差2026-09-13核对截至
01

同一家内部差多少

自家最强比自家最便宜贵多少倍

同一家自己内部,价格能差 724 倍,而能力只差 32 分。这是「别默认用最贵的」的依据。

OpenAI724.4×
Anthropic28.5×
Alibaba16.9×
Google10.3×
Z AI8.0×
DeepSeek1.0×
对数刻度,最大与最小差得太远,线性画后几家会缩成一根线 · 海外权威评测 · 2026-09-24
厂商自家最强能力自家最便宜能力价差
OpenAIGPT-6 Astra (max)53GPT-6 Luna (low)21724.4×
AnthropicClaude Opus 5.5 (max with fallback)58Claude 4.5 Haiku1728.5×
AlibabaQwen3.8 Max (0902)45Qwen3.5 122B A10B1616.9×
GoogleGemini 3.8 Flash (high)41Gemini 3.5 Flash-Lite2210.3×
Z AIGLM-5.3 (max)45GLM-5.3-Flash428.0×
DeepSeekDeepSeek V4.1 Flash (max)39DeepSeek V4.1 Flash (max)391.0×
只统计能力与成本两项都齐的型号 · 海外权威评测 · 2026-09-24
独立研究:简单任务上小模型够不够用⌄

一篇评测 0.5B 到 72B 开源模型的论文发现:情感分类这类简单任务在 0.5B 就已饱和(准确率 91.7%),加大参数几乎没收益;数学推理从 0.5B 的 37.7% 升到 70B 的 92.0%,中等规模只用 20% 参数就达到峰值的 87.8%。任务越简单,大小模型的差距越早收窄。(测的是开源模型,不是国产商用模型的档位,具体切哪档仍要用自己的任务试)

02

派错档的两种翻车

厂商文档只讲哪个更强,不讲更强的用错地方会更糟

简单活派给高档:它会自作聪明让高档模型去跑一个规则明确的脚本任务,它可能不照着规则走 ——会绕过约束、擅自「改进」脚本逻辑。结果是任务没完成,脚本本身还被改乱了,事后梳理花掉的时间远超过省下的那点调用费。
为什么会这样

用开公司的说法:这就像新来了一位很能干的高级员工,能力没问题,但「他不知道前面发生过什么」 —— 不知道这条规则当初为什么这么定、不知道哪些坑已经填过。于是他按自己的逻辑重新安排了一遍。能力越强,他越倾向于自己拿主意,改动也越大。

怎么办:规则明确、步骤固定的活,用够用的档就行,同时把「不许改规则」写成硬约束,不要指望它自觉遵守。真要用高档,先把「为什么这么定」讲清楚,而不是只给它一个任务。

判断交给低档:它给不出判断让便宜档去做分析、下结论、拍板,它会给出一个看起来完整的答案,但经不起追问。危险的地方在于格式和语气都很像样,不细看分不出来。
为什么会这样

便宜档擅长的是取数、清洗、归类这类「有标准答案」的活。分析和判断没有标准答案,需要的是权衡,这正是它最弱的一环。

怎么办:让便宜档「只出材料,不出结论」 —— 明令禁止它给建议、下判断。它可以提议,但拍板要交给高档,或者交给人。

03

厂商自己怎么划档

厂商自己的口径,点开看各档原文

Anthropic大多数工作负载从 Claude Opus 5 开始。海外
最强档可获得的最高能力官方举的场景:持续数小时的智能体会话、多步骤深度研究,以及一路做到成品文档、表格或演示文稿的分析
复杂编码与企业活复杂的智能体编码与企业工作官方举的场景:持续数小时的自主编码智能体、大规模重构、复杂的系统工程、大量依赖视觉的工作流、计算机操作
日常档面向日常编码、智能体与企业工作负载的速度与能力官方举的场景:代码生成、数据分析、内容创作、视觉理解、智能体工具调用
最低延迟与价格最低的延迟与价格,并带有扩展思考官方举的场景:实时应用、大批量智能处理、需要强推理的成本敏感型部署、子智能体任务
OpenAI分 4 档海外
最强档我们能力最强的模型,为最难的端到端工作而构建。
旗舰面向复杂专业工作的旗舰模型
均衡在智能与成本之间取得平衡的 GPT-5.6 模型
省钱档为成本敏感型工作负载优化的 GPT-5.6 模型
Google Gemini官方页面没有给出「什么任务用哪档」官方未说明
查过的页面:ai.google.dev/gemini-api/docs/models —— 每个型号各有一句定位,但没有一句跨档对比「哪类任务该用哪档」的建议
智谱建议您在 Coding 等复杂任务上使用 `max`国内
GLM-5.3GLM-5.3 在复杂软件工程、终端操作和更广泛的真实世界 Agent 任务上均取得显著进步。
GLM-5.3-Flash视觉能力原生融入 Coding 循环,模型能主动观察界面、渲染结果与交互反馈并持续改进官方举的场景:拓展至 Office、金融研究和专业文档等场景,可自主拆解目标、调用工具并优化输出,交付 PPTX、PDF、DOCX、XLSX 等高质量成品
DeepSeek官方页面没有给出「什么任务用哪档」官方未说明
查过的页面:api-docs.deepseek.com 首页与 /quick_start/pricing —— 只有价格、并发、上下文长度的参数对比,没有一句「什么任务用 pro、什么用 flash」
阿里云百炼官方页面没有给出「什么任务用哪档」官方未说明
查过的页面:help.aliyun.com/zh/model-studio/models(含 .md 纯文本版)—— 只列型号名与跳转链接,没有选型建议
04

国产智能体平台怎么说

国内读者手上多半是这几家

思路和海外官方指南一致:先判断任务是不是真需要智能体自己拿主意,工具说明写清楚,提示词交代角色、格式、约束和什么时候用哪个工具。

阿里云百炼官方文档说智能体适合「让模型根据可用工具自主决策」的场景,不适合就手动设计多步骤工作流;系统提示词要写清角色、输出格式、约束条件,并点名工具、说明何时用。
扣子官方把运行模式分三档:单智能体的对话模式和工作流模式适合简单逻辑,多智能体适合复杂逻辑。分的是编排复杂度,不是模型贵贱,不能直接套到选哪档模型上。技能、MCP、插件用来给智能体补经验和工具。
腾讯元宝官方未说明面向个人用户的产品,没有对外开放的模型广场或选型文档。
火山方舟未采集官方文档站是前端动态渲染,这次没能抓到可逐字核对的原文,不做转述。

在这些平台里切模型档位,可以参照下面第 5 块的规矩 · 厂商官方文档 · 2026-09-13

05

有人是这么定规矩的

出自一套真实在跑的多智能体配置,读者自己判断值不值得学

01按任务类型锁死,而不是每次现挑

怎么落:把任务分成几层,每层写死用哪个档,写进一个配置文件当唯一权威:数据抓取与清洗用最便宜的档,并且「明令禁止它输出结论」;分析、判断、创作用高档;技术校验与查错用中档。任一层的模型不可用时,按预先写好的备选走;没有备选就停下来,「不许临时换一个模型顶上」。

为什么:每次现挑,挑的是「这次我觉得哪个合适」,日子一长每个人的标准都不一样。写死之后,「该用哪个」不再是判断题。而「便宜档禁止出结论」这一条,防的是最常见的省钱翻车:用便宜模型跑数据没问题,让它顺手下个判断就出事。

02默认用最便宜的,只有五种情况才升档

怎么落:默认档位是最便宜的那个。只在这几类活上换成更强的:架构决策、生产代码评审、安全分析、复杂调试与推理、跨项目的策略判断。拿不准的时候,先用便宜的试。

为什么:大多数人的默认是反的 —— 默认用最强的,觉得不够快才降。结果是九成的简单活都在按最贵的价格付。把默认值调过来,省下的钱不需要任何技巧。

03会话开始只加载必需的几个文件

怎么落:每次开工只读四样:角色设定、对象信息、身份说明、今天的记录。「不自动加载」完整记忆库、历史会话、之前的消息、上一轮的工具输出。需要旧信息时按需搜索,只取相关的那一小段,不整份读进来。收工时把今天做了什么、做了哪些决定、卡在哪、下一步是什么,写进当天的记录。

为什么:把全部历史塞进去,既贵又会让它串单 —— 前一个任务的细节会渗进这一个。这套做法据其作者估算能省掉八成的上下文开销。

04每条规矩都写成「触发词 → 强制动作」

怎么落:不要写「注意要先查持仓」这种提醒,要写成一张表:用户说到哪几个词,就「必须先执行哪个动作」,命中即执行。例如:一旦出现「该不该卖」这类词,先去读当日真实数据再判断,禁止凭记忆臆测,也禁止反问用户要信息。

为什么:这一条是全部里最有用的。写成提醒的规则,靠的是每次都想起来;写成「命中即执行」的规则,绕不过去。原文的说法是「不靠自觉记忆」—— 差别不在于规则写得多详细,在于它会不会被跳过。

05能自己查的自己查,不许把「我不知道」包装成「问您要信息」

怎么落:已经给过的信息不许再问一遍;能自己拉到的实时数据不许凭记忆答。输出要结论先行,先给判断再给理由,不铺陈推导过程。

为什么:反问是最容易被当成「严谨」的偷懒 —— 表面在确认,实际是把该自己做的活推回给您。

06给调用速度和花钱都设上限

怎么落:两次调用之间留最小间隔,联网搜索间隔更长;同类活批量做(一次要十条,而不是发十次请求)。碰到限流报错就停下等几分钟再试,不要立刻重试。日预算与月预算都设一个数,用到七成五先报警。

为什么:没有上限时,一个跑飞的循环能在您发现之前把一个月的预算烧掉。限流之后立刻重试只会让封禁更久。

06

常见问题

答案都从本页数据生成

同一家厂商内部,最强和最便宜差多少?⌄

差距最大的是 OpenAI:自家最强比自家最便宜贵 724.4 倍,而两者的能力只差 32 分。这就是「别默认用最贵的」这句话的依据 —— 数字从模型库实时算出来,不是写死的。

厂商自己有没有说什么活该用哪一档?⌄

6 家里有 3 家给了:Anthropic、OpenAI、智谱。另外 3 家(Google Gemini、DeepSeek、阿里云百炼)的官方页面没有给出选型建议,我们把查过哪些页面也写在页面上了 —— 「查过没有」和「没查」是两回事。

简单活派给高档:它会自作聪明会怎样?⌄

让高档模型去跑一个规则明确的脚本任务,它可能不照着规则走 ——会绕过约束、擅自「改进」脚本逻辑。结果是任务没完成,脚本本身还被改乱了,事后梳理花掉的时间远超过省下的那点调用费。 为什么:用开公司的说法:这就像新来了一位很能干的高级员工,能力没问题,但「他不知道前面发生过什么」 —— 不知道这条规则当初为什么这么定、不知道哪些坑已经填过。于是他按自己的逻辑重新安排了一遍。能力越强,他越倾向于自己拿主意,改动也越大。 怎么办:规则明确、步骤固定的活,用够用的档就行,同时把「不许改规则」写成硬约束,不要指望它自觉遵守。真要用高档,先把「为什么这么定」讲清楚,而不是只给它一个任务。

判断交给低档:它给不出判断会怎样?⌄

让便宜档去做分析、下结论、拍板,它会给出一个看起来完整的答案,但经不起追问。危险的地方在于格式和语气都很像样,不细看分不出来。 为什么:便宜档擅长的是取数、清洗、归类这类「有标准答案」的活。分析和判断没有标准答案,需要的是权衡,这正是它最弱的一环。 怎么办:让便宜档「只出材料,不出结论」 —— 明令禁止它给建议、下判断。它可以提议,但拍板要交给高档,或者交给人。

有没有一套现成的规矩可以照抄?⌄

本页整理了 6 条,出自一套真实在跑的多智能体配置。第一条是「按任务类型锁死,而不是每次现挑」:把任务分成几层,每层写死用哪个档,写进一个配置文件当唯一权威:数据抓取与清洗用最便宜的档,并且「明令禁止它输出结论」;分析、判断、创作用高档;技术校验与查错用中档。任一层的模型不可用时,按预先写好的备选走;没有备选就停下来,「不许临时换一个模型顶上」。

厂商说的和实测对得上吗?⌄

这正是本页并排摆两边的原因:左边是厂商自己划的档位原文,右边是独立评测的实际得分。对不上的地方才是要留意的地方。厂商口径采集于 2026-09-06,评测分见页面底部的来源与日期。

07

来源清单

厂商随时可能调整型号与措辞,以官方页面为准

逐条摊开,每条附原文链接⌄

您该怎么办

默认档设成便宜的那个,只在架构决策、生产代码评审、安全分析、复杂调试、跨项目策略判断这几类活上升档;规则明确的活别派给最强的,要下判断的活别交给最便宜的。

拿不准就先用便宜的试。团队里谁用哪档一直定不下来、活量又大,可以去人工援助留个需求。