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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。
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。
| 厂商 | 自家最强 | 能力 | 自家最便宜 | 能力 | 价差 |
|---|---|---|---|---|---|
| GPT-6 Astra (max) | 53 | GPT-6 Luna (low) | 21 | 724.4× | |
| Claude Opus 5.5 (max with fallback) | 58 | Claude 4.5 Haiku | 17 | 28.5× | |
| Qwen3.8 Max (0902) | 45 | Qwen3.5 122B A10B | 16 | 16.9× | |
| Gemini 3.8 Flash (high) | 41 | Gemini 3.5 Flash-Lite | 22 | 10.3× | |
| GLM-5.3 (max) | 45 | GLM-5.3-Flash | 42 | 8.0× | |
| DeepSeek V4.1 Flash (max) | 39 | DeepSeek V4.1 Flash (max) | 39 | 1.0× |
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)
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
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。
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。
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
OpenAI分 4 档海外
Google Gemini官方页面没有给出「什么任务用哪档」官方未说明
智谱建议您在 Coding 等复杂任务上使用 `max`国内
DeepSeek官方页面没有给出「什么任务用哪档」官方未说明
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
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。
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
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。
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。
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⌄
海外厂商官方文档 · 3 条
独立研究 · 1 条
国内厂商与平台官方文档 · 6 条
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。