I. 引言

站在 2026 年的开端，回望刚刚过去的 2025 年，我们正见证着一场深刻的范式迁移：大语言模型（LLM）的边界，已从纯文本的理解与生成，全面拓展至对图像、代码乃至环境的多模态感知与交互。如果说 2023 年是生成式 AI 的觉醒时刻，2024 年是参数规模与长文本的军备竞赛，那么 2025 年，无疑标志着大语言模型真正从对话式 AI迈向具备生产力智能体的关键转折。

上半年：思维链（CoT）普及与慢思考的胜利

2025 年上半年的主旋律是“System 2 思维的全面觉醒”。自 OpenAI o1 系列开启先河后，各大模型厂商掀起了推理内卷的狂潮，致力于让模型学会思考再回答：

• 思维链透明化： 模型不再是黑盒，用户开始习惯查看模型的“思考过程”。DeepSeek 与 Kimi 在这一阶段表现抢眼，证明了通过强化学习（RL）可以让模型在数学、代码和复杂逻辑上超越人类专家；
• 降低AI幻觉： 随着推理能力的增强，幻觉率在特定领域（如法律、医疗引用）被压缩到了极低水平，企业敢于在更严肃的场景部署 AI；
• 长窗口成为标配： 100万 token 甚至 1000万 token 的上下文不再是营销噱头，而是成为了分析财报、阅读代码库的基础门槛。

下半年：Agent 落地与多模态大一统

进入下半年，竞争维度迅速升维。单纯的文本生成仿佛是上个时代的产物，多模态原生与自主行动力成为了新的赛点：

• 从 Chat 到 Act： 2025 年最重要的交互变革——AI 不再只是给你建议，而是直接帮你干活。Claude Opus 4.5 和 Gemini 3.0 Pro 展现了惊人的计算机使用能力（Computer Use），能够像人类一样操控鼠标、点击屏幕、跨应用协作，让 AI 真正成为了数字员工。
• 原生多模态的统治： 以外挂视觉编码器为主的拼接方案逐渐被淘汰。新一代模型如 GPT-5.2 和 GLM-4.6V 实现了真正的“原生全模态”，听、看、说、画在同一个模型权重中流转，视频理解与实时语音交互达到了毫秒级响应。
• 成本与开源的倒挂： 伴随着 DeepSeek-V3.2 等开源/低成本模型的发布，实现了高性能推理的成本在一年内下降 90%。这迫使闭源巨头们必须在极致智能上建立真正的护城河，否则将被开源生态吞没。

评测的意义由此转变。它不在于比较模型的技术参数，而在于评估它们作为“生产力搭档”的成熟度。本期年度测评，302.AI Benchmark Lab 将六款旗舰模型置于这个务实的标尺下。我们将模拟多种真实任务场景，观察顶尖模型如何应对交织着文本、图像、代码与逻辑的真实世界挑战。

II. 参与评测的2025年度顶尖大模型

本次年度评测，我们选取了 2025 年最具代表性的 6 款大语言模型，涵盖国际国内，开源与闭源：

III. 评测方法论

面对2025年模型能力的全面进化，本次年度测评采用压力测试与业务实战模拟相结合的方式。核心目标是评估模型能否像一位成熟的专业协作者——不仅能听懂复杂的、跨模态的混合指令，更能基于对业务场景的深度理解，完成从分析、规划到执行、交付的全链路任务。

所有模型均使用302.AI的对应API，使用统一的提示词，取第一次生成结果。

使用工具：

所有模型均在302.AI Stuidio客户端内使用对应模型，使用统一的提示词，取第一次生成结果

编程测试使用302.AI Stuidio客户端的Vibe模式：调用Claude Code沙盒 +Skill

分数评级：

⭐⭐⭐⭐⭐ S 级（封神）： 行业标杆，重新定义标准。

⭐⭐⭐⭐ A 级（卓越）： 生产力合格，无明显短板。

⭐⭐⭐ B 级（优秀）： 表现中规中矩，存在短板。

⭐⭐及以下 C级（不合格）： 不可用，存在明显问题。

IV. 实测案例

案例 1：模型幻觉测试

测评点：抗幻觉能力与事实核查，信息提取与总结能力，格式化输出

开启客户端内MCP服务，确认模型激活了实时网页搜索功能

Prompt（提示词）：

请扮演一位严谨的科技行业分析师。请对以下模型进行背景调查，并严格按照指定格式输出结果。

待核查产品：

DeepSeek-Moe-V4

GLM-4.7

Qwen-Image-Pro

输出要求：

1. 请使用 JSON 格式 输出（不要使用 Markdown 表格）。

2. JSON 中必须包含以下字段：产品名称、开发方、状态、核心技术/参数、事实核查结论。

3. 核心约束：

– Status 字段只能填选：已正式发布、测试中、谣言/不存在

– 如果产品被判定为谣言或不存在，Core_Tech 字段必须填 NULL，严禁编造参数；Fact_Check_Result 字段需说明其来源或辟谣信息。

– 对于真实存在的产品，请精准提取其核心技术架构或关键参数。

Gemini 3 Pro：

信息准确

[
  {
    "产品名称": "DeepSeek-Moe-V4",
    "开发方": "DeepSeek (深度求索)",
    "状态": "谣言/不存在",
    "核心技术/参数": null,
    "事实核查结论": "截至当前时间点，DeepSeek 官方最新正式发布的旗舰模型为 DeepSeek-V3 (671B MoE) 及其后续迭代 DeepSeek-V3.2。虽然坊间有关于 V4 版本的传言，但官方从未发布名为 'DeepSeek-Moe-V4' 的产品，该名称不符合其一贯的 'DeepSeek-V{N}' 命名规则。"
  },
  {
    "产品名称": "GLM-4.7",
    "开发方": "Zhipu AI (智谱AI)",
    "状态": "已正式发布",
    "核心技术/参数": "Interleaved Thinking (交错思维), Preserved Thinking (思维保持), Turn-level Thinking; HLE Benchmark 得分 42.8%; SWE-bench Verified 得分 73.8%",
    "事实核查结论": "真实存在。该模型于 2025 年 12 月 22 日正式发布。相较于 GLM-4.6，其在多语言代理编码 (Multilingual Agentic Coding)、工具使用及复杂推理能力上有显著提升，并引入了 'Vibe Coding' 以生成更现代的 UI/Web 页面。"
  },
  {
    "产品名称": "Qwen-Image-Pro",
    "开发方": "Alibaba Cloud (阿里云)",
    "状态": "谣言/不存在",
    "核心技术/参数": null,
    "事实核查结论": "阿里云通义千问官方图像生成模型系列名称为 'Qwen-Image' (及其带有日期后缀的迭代版本，如最新发布的 Qwen-Image-2512)，官方产品线中并不存在名为 'Qwen-Image-Pro' 的型号。"
  }
]

Claude Opus 4.5：

模型真实性核查信息准确，但附带基础信息部分有误

附错误信息和官方数据：

{
  "Investigation_Report": {
    "Report_Date": "2026-01-15",
    "Analyst_Note": "基于公开信息及官方渠道的严格核查"
  },
  "Products": [
    {
      "Product_Name": "DeepSeek-Moe-V4",
      "Developer": "N/A",
      "Status": "谣言/不存在",
      "Core_Tech": null,
      "Fact_Check_Result": "该产品名称不存在。经核查，DeepSeek官方从未发布或预告过名为'DeepSeek-Moe-V4'的模型。实际存在的相关产品为：(1) DeepSeekMoE 16B - 已发布的MoE架构模型，参数16.4B；(2) DeepSeek V4 - 据The Information报道预计2026年2月中旬发布，但官方代号为'V4'而非'Moe-V4'。'DeepSeek-Moe-V4'系将两个不同产品线名称错误拼接，属于虚假信息。"
    },
    {
      "Product_Name": "GLM-4.7",
      "Developer": "智谱AI (Zhipu AI / Z.AI)",
      "Status": "已正式发布",
      "Core_Tech": {
        "Release_Date": "2025-12-23",
        "Architecture": "GLM (General Language Model) 原创架构",
        "Context_Length": "200K tokens",
        "Max_Output_Tokens": "128K tokens",
        "Key_Features": [
          "Interleaved Thinking (交错推理)",
          "Preserved Thinking (保留推理)",
          "Turn-level Thinking (轮次级推理)",
          "Function Calling (工具调用)",
          "Context Caching (上下文缓存)"
        ],
        "Benchmark_Performance": {
          "HLE_Score": "42.8% (超越GPT-5.1)",
          "τ²-Bench": "84.7 (开源SOTA，超越Claude Sonnet 4.5)",
          "SWE-bench_Verified": "73.8%",
          "LiveCodeBench_V6": "84.9 (开源第一)"
        },
        "Open_Source": "已在Hugging Face开源"
      },
      "Fact_Check_Result": "产品真实存在。智谱AI于2025年12月23日正式发布并开源GLM-4.7旗舰模型。在Code Arena等多项评测中获得开源模型第一、国产模型第一。已集成至Claude Code、Cline、Roo Code等主流编程工具。官方提供GLM Coding Plan订阅套餐，起价$3/月。"
    },
    {
      "Product_Name": "Qwen-Image-Pro",
      "Developer": "N/A",
      "Status": "谣言/不存在",
      "Core_Tech": null,
      "Fact_Check_Result": "该产品名称不存在。经核查阿里通义千问官方发布记录及Hugging Face模型库，通义图像生成系列的真实产品线包括：(1) Qwen-Image - 2025年8月4日发布，200亿参数图像生成基础模型；(2) Qwen-Image-Edit - 图像编辑模型；(3) Qwen-Image-2512 - 2025年12月30日发布的升级版。官方从未发布或预告过任何名为'Qwen-Image-Pro'的产品，该名称可能系用户臆造或与其他产品混淆。"
    }
  ],
  "Summary": {
    "Verified_Products": 1,
    "Unverified_Products": 2,
    "Conclusion": "本次核查的3个产品中，仅GLM-4.7为真实已发布产品；DeepSeek-Moe-V4和Qwen-Image-Pro均为不存在的虚假产品名称，需警惕信息误导。"
  }
}

GPT 5.2：

信息准确

[ { “产品名称”: “DeepSeek-Moe-V4”, 
“开发方”: “DeepSeek（deepseek-ai）”, 
“状态”: “谣言/不存在”, 
“核心技术/参数”: null, 
“事实核查结论”: “在可检索的公开权威渠道中未发现“DeepSeek-Moe-V4”作为正式型号/产品的发布证据（如 DeepSeek 官方仓库、官方公告、模型卡、技术报告）。目前公开可验证的是 DeepSeek 的 MoE 系列/相关项目（例如 GitHub 上的 DeepSeek-MoE 项目）以及“DeepSeek V4”的传闻性讨论，但并不等同于“DeepSeek-Moe-V4”这一命名的已发布产品；因此按“谣言/不存在”处理，且不输出任何参数以避免编造。” }, 
{ “产品名称”: “GLM-4.7”, 
“开发方”: “Z.ai（zai-org；关联 GLM 系列团队）”, 
“状态”: “已正式发布”, 
“核心技术/参数”: { “模型类型”: “大语言模型（Text Generation），面向代码/智能体任务强化”, “权重发布”: “Hugging Face 官方模型页提供权重与模型卡”, “参数规模”: “358B（模型卡标注 Model size: 358B params）”, “精度/格式”: “BF16（模型卡标注 Tensor type: BF16；并提供 FP8 版本用于推理部署）”, “许可证”: “MIT（模型卡标注 License: mit）”, “关键能力特性”: [ “Interleaved Thinking”, “Preserved Thinking”, “Turn-level Thinking”, “工具调用/智能体任务表现增强（SWE-bench、Terminal Bench、BrowseComp 等在官方说明中列举）” ], “默认生成长度设置”: “max_new_tokens 131072（官方模型卡给出的默认评测/使用参数之一）” }, 
“事实核查结论”: “该模型在 Hugging Face（zai-org/GLM-4.7）与 Z.ai 官方博客（GLM-4.7 技术博文）均有明确发布与技术说明，且提供模型卡、许可证、参数规模与部署指南，满足“已正式发布”的判定标准。” },
 { “产品名称”: “Qwen-Image-Pro”, 
 “开发方”: “阿里巴巴 Qwen（Qwen/QwenLM）”, 
 “状态”: “谣言/不存在”,
 “核心技术/参数”: null, 
 “事实核查结论”: “在 Qwen 官方公开发布渠道中可验证存在的是“Qwen-Image”（以及后续如 Qwen-Image-Edit 等衍生方向的公开信息），但未检索到“Qwen-Image-Pro”作为独立正式产品/模型名称的官方发布页、模型卡或技术报告。为避免将社区口语/非官方命名误当作产品型号，按“谣言/不存在”处理，Core_Tech 置空。” } ]

Grok 4.1：

部分信息不准确：

• DeepSeek-Moe-V4 判定为“测试中”，无既定事实支撑
• GLM-4.7 模型信息不完整（如参数规模：358B）

[
  {
    "产品名称": "DeepSeek-Moe-V4",
    "开发方": "DeepSeek AI",
    "状态": "测试中",
    "核心技术/参数": "Mixture-of-Experts (MoE) 架构，总参数约1T（1万亿），激活参数约32B；采用16-expert pathway、Engram条件内存模块、mHC (Manifold-Constrained Hyper-Connections) 等创新；专注编码、长上下文、数学等领域优化",
    "事实核查结论": "产品真实存在但尚未正式发布。当前（2026年1月）处于强烈预期和泄露阶段，多源报道指向2026年2月中旬（农历新年前后）正式开源发布。基于DeepSeek近期论文（Engram、mHC）和社区/媒体泄露，已有预印本和技术讨论，但无官方正式模型权重或API上线。"
  },
  {
    "产品名称": "GLM-4.7",
    "开发方": "Z.ai (智谱AI / Zhipu AI)",
    "状态": "已正式发布",
    "核心技术/参数": "GLM系列Transformer架构迭代版，专注编码、代理任务、多语言能力提升；显著改进SWE-bench (73.8%)、Terminal Bench等编码基准；支持per-turn thinking控制、长会话一致性；参数规模未公开精确数字（推测百亿级）",
    "事实核查结论": "已于2025年12月正式发布，可通过Z.ai API、Hugging Face、vLLM/SGLang本地部署、在OpenRouter等多平台使用。官方博客和Hugging Face页面确认上线，是GLM-4.6的直接升级版。"
  },
  {
    "产品名称": "Qwen-Image-Pro",
    "开发方": "Alibaba Cloud / QwenLM团队",
    "状态": "谣言/不存在",
    "核心技术/参数": null,
    "事实核查结论": "无任何官方或可信来源证实存在名为'Qwen-Image-Pro'的产品。Qwen系列存在Qwen-Image（2025年8月发布，文本渲染+图像编辑基础模型）、Qwen-Image-2512（2025年12月升级版）、Qwen-Image-Edit-2511等变体，但无'-Pro'后缀的官方命名或泄露。搜索结果仅返回标准Qwen-Image系列，无独立Pro版本证据。"
  }
]

GLM 4.7：

信息准确

[
  {
    "产品名称": "DeepSeek-Moe-V4",
    "开发方": "NULL",
    "状态": "谣言/不存在",
    "核心技术/参数": NULL,
    "事实核查结论": "经核查，DeepSeek官方发布的MoE模型为DeepSeekMoE 16B（16.4B参数），网络上关于'DeepSeek-Moe-V4'的信息主要来自未经证实的传闻和第三方博客文章，未在DeepSeek官方渠道、GitHub、ArXiv论文或Hugging Face等权威平台找到该产品名称。相关搜索结果中提到的'DeepSeek V4'为传闻中的即将发布的模型，并非'DeepSeek-Moe-V4'。"
  },
  {
    "产品名称": "GLM-4.7",
    "开发方": "Z.ai",
    "状态": "已正式发布",
    "核心技术/参数": "358B参数模型，支持Interleaved Thinking（交错思考）、Preserved Thinking（保留思考）和Turn-level Thinking（轮级思考）三种思维模式；在SWE-bench达到73.8%（+5.8%），SWE-bench Multilingual达到66.7%（+12.9%），Terminal Bench 2.0达到41.0%（+16.5%），HLE基准达到42.8%（+12.4%）；支持vLLM和SGLang推理框架，最大token数131072；采用MIT开源许可证。",
    "事实核查结论": "GLM-4.7已在Hugging Face官方发布（zai-org/GLM-4.7），发布时间为2025年12月22日。Z.ai官方博客和Cerebras博客均有技术报告和详细介绍，模型规格和benchmark数据清晰可查，确认为真实存在的正式发布产品。"
  },
  {
    "产品名称": "Qwen-Image-Pro",
    "开发方": "NULL",
    "状态": "谣言/不存在",
    "核心技术/参数": NULL,
    "事实核查结论": "阿里巴巴Qwen团队发布的官方模型为'Qwen-Image'（于2025年8月4日发布），在Hugging Face（Qwen/Qwen-Image）和阿里云官网均有官方文档。网络上出现的'Qwen-Image-Pro'名称主要来自第三方网站qwenimage-ai.com的订阅服务页面，该服务提及'Qwen-Image Pro Subscription'，但并非阿里巴巴官方的产品命名。未在Qwen官方渠道或权威模型平台找到'Qwen-Image-Pro'模型。"
  }
]

DeepSeek-V3.2：

DeepSeek-Moe-V4 判定为“测试中”，无既定事实支撑

[
    {
        "产品名称": "DeepSeek-Moe-V4",
        "开发方": "深度求索（DeepSeek）",
        "状态": "测试中",
        "核心技术/参数": "基于公开论文及行业信息，采用条件记忆模块（Engram）与稀疏MoE混合架构，总参数量约1.5T，激活参数量32B，支持128K上下文窗口，专注编程能力与推理优化。",
        "事实核查结论": "该名称非官方正式命名，实为DeepSeek V4模型的MoE架构版本。根据2026年1月DeepSeek发布的论文及多家科技媒体报道，V4模型已完成技术储备，计划于2026年春节前后发布，目前处于测试阶段。"
    },
    {
        "产品名称": "GLM-4.7",
        "开发方": "智谱AI（Zhipu AI）",
        "状态": "已正式发布",
        "核心技术/参数": "官方文档显示，GLM-4.7为文本生成模型，上下文窗口200K，最大输出128K tokens，支持思考模式、工具调用、结构化输出；针对Agentic Coding强化编码能力、长程任务规划与工具协同，在多项开源基准测试中领先。",
        "事实核查结论": "该模型已于2025年12月正式发布，在智谱AI开放平台提供API服务，技术参数与能力描述均来自官方文档，属实。"
    },
    {
        "产品名称": "Qwen-Image-Pro",
        "开发方": "无官方开发方",
        "状态": "谣言/不存在",
        "核心技术/参数": null,
        "事实核查结论": "经核查，阿里巴巴通义千问团队官方发布的图像生成模型为“Qwen-Image”（开源20B MMDiT模型）及商用版本“Qwen-Image-Max”、“Qwen-Image-Plus”。未发现官方存在“Qwen-Image-Pro”模型名称。该名称疑似第三方服务商用于商业订阅计划的营销标签，非阿里云官方产品。"
    }
]

案例 2：复杂逻辑推理

测评点：图表识别，数字逻辑推理

数和谜题

提示词：

请完成如图所示的填数字游戏，规则如下：

1. 方格和数字的含义：在标有数字的灰色方格中，上半部分标出的数字表示在该方格右边白色方格的数字之和，而下半部分标出的数字表示在该方格下面白色方格的数字之和。比如，”6″=1+5 或2+4；但不得填上相同数字（如“6”=3+3）。

2. 你需要做的：将1至9中任意数字填入空白方格中，灰色方格部分不用填入。

Gemini 3 Pro：

推理正确

Claude Opus 4.5：

部分表格信息识别错误，推理结果有误

GPT-5.2：

未能一次识别

Grok 4.1：

推理正确

GLM-4.6V：

GLM-4.7 不具备多模态能力，本题使用多模态版本 GLM-4.6V 测试

推理错误

DeepSeek-V3.2：

未能一次识别

案例 3：多模态融合理解

测评点：细粒度感知，文化理解，多角度分析

提示词：下图想表达什么?

Gemini 3 Pro：

Claude Opus 4.5：

GPT-5.2：

Grok 4.1：

GLM-4.6V：

GLM-4.7 不具备多模态能力，本题使用多模态版本 GLM-4.6V 测试

DeepSeek-V3.2：

案例 4：创意生成与人类直觉

测评点：文化理解，社会认知，创意输出

提示词： 请为一家名为 “Oops!” 的初创公司构思其商业模式与宣传文案。这家公司的核心理念是 “优雅地解决那些因微小疏忽而引发的尴尬”。请描述1-2个具体的服务场景，并撰写一段能吸引风险投资人与早期用户的、兼具专业性与幽默感的介绍，控制在500字内。

Gemini 3 Pro

Claude Opus 4.5

GPT-5.2

Grok 4.1

GLM-4.7

DeepSeek-V3.2

案例 5：编程与程序化思维

测评点：需求理解，代码实现，系统思维与工程化能力

延续上一案例的产品，我们尝试让模型制作一个产品官网：

1. 项目概述
品牌名称：Oops!
核心定位：全球首个“优雅解决微小尴尬”的即时服务平台
设计目标：官网需同时吸引风险投资人（体现商业模式潜力）与早期用户（激发使用冲动），视觉上需传递“专业可靠但不失趣味”的品牌人格。
2. 视觉风格核心关键词
多巴胺优雅风：采用高饱和度、活泼的“多巴胺色彩”，但通过大面积留白、有序网格、柔和的圆角，保持高级感与秩序
简洁扁平化：使用2.5D微质感扁平插图，避免复杂纹理，图标与图形简洁现代
动态微交互：通过精细的悬停动效、渐进式加载提升体验活力，但不干扰信息阅读
3. 色彩系统
主色调：Oops!品牌紫（#bc9bf2）——象征活力与即时响应
辅助色：
愉悦蓝（#7061f0）——代表可靠与科技感
优雅粉（#f5dbf1）——用于社交/浪漫场景提示
安全米白（#f7f6f2）——背景与留白主色
使用原则：色彩分区明确，每个页面区块不超过2种主题色，用中性色（米白）平衡视觉强度。
4. 页面结构建议
首屏 Hero 区：
左侧：大标题“生活没有撤回键，但Oops!可以” + 简短副标（如“30分钟，把尴尬变成优雅时刻”），为“Oops!”增加一个鼠标悬停特效，释放惊喜感
右侧：循环播放的3D扁平化场景插图（如：人物洒咖啡→骑士送达新衬衫→人物自信微笑的转化过程）
下方突出主要CTA按钮：“立即体验优雅救援” & “查看投资人简报”
核心服务场景展示区：
采用等宽卡片网格，每卡片展示一个场景（如“会议咖啡Oops”“礼物忘带救援”）
配以动态插画（点击可播放10秒微动画）+ 简洁解决方案描述
商业模式可视化区：
面向投资人，使用信息图表风格插图展示市场数据、服务流程、盈利模型
色调转为更稳重的蓝紫色搭配，保持专业感
品牌故事区：
使用品牌IP角色“Oops!骑士” 的系列插画，讲述“我们如何守护你的体面”
底部CTA：
分用户类型引导：“用户试用通道”与“投资人洽谈入口”左右并置，设计差异化但保持视觉统一
5. 插画与图形规范
角色设计：品牌使者“Oops!骑士”形象——戴头盔的友好骑手，服装带品牌色细节，动作轻盈专业
场景插图：使用2.5D等距视角表现尴尬场景与救援过程，人物线条圆润，色彩分层清晰
图标系统：线性图标，关键操作区域填充品牌色，保持一致性
6. 文案语调
专业中带幽默：标题可俏皮（如“别让咖啡渍毁了你的IPO路演”），但描述保持简洁清晰
数据增强信任：在投资相关页面嵌入内测数据（如“用户复购率65%”）
情感共鸣：多使用“你”的视角，强调“从容”“体面”“隐形守护”等价值词
7. 技术体验要求
响应式设计：移动端优先，确保插图与布局在小屏幕上仍清晰有序
加载性能：插图需适配懒加载，保证首屏加载速度
交互动效：按钮悬停有色彩反馈，场景卡片有轻微浮起效果，滚动过程有渐进式视差
8. 灵感参考方向
色彩活力参考：Dropbox设计系统的多巴胺配色运用
布局秩序参考：Notion官网的信息层次与留白
插画风格参考：Slack官网的2.5D场景叙事结合Headspace的友好感

Gemini 3 Pro

Claude Opus 4.5

GPT-5.2

Grok 4.1

GLM-4.7

DeepSeek-V3.2

V. 2025年最佳大语言模型推荐

附 302.AI Benchmark 总榜单：

经过上述涵盖逻辑推理、多模态理解、创意直觉与工程实现的多维度压力测试，我们可以清晰地看到，2025年的顶级大语言模型已不再是全能但平庸的通才，而是在极致发展的道路上，分化出了各具优势领域的鲜明区别。选择哪款模型，不再仅仅是技术参数的比较，而更接近于谁更匹配核心工作流。

以下，我们结合 302.AI Benchmark Lab 的总榜单以及实测表现，总结出 2025 年度的推荐模型：

1. 综合能力SOTA模型推荐 – Gemini 3 Pro

选择 Gemini 3 Pro，本质上也是选择一个稳健、成熟且高速进化的 AI 生态系统。其推荐理由并不受限于本次评测中展现出的均衡表现，而在于其作为 Google AI 生态核心所呈现出的确定性。

这种确定性，首先表现为无缝的工作流融合：它能与你日常使用的办公软件、搜索引擎等工具无缝衔接，成为串联不同人物的智能枢纽。其次，在于其持续而快速的迭代，确保你始终能用到行业前沿的技术能力。此外，它在多语言、多模态支持上所展现出的工程化完备度，几乎不会让你在关键任务中遭遇某项功能不可用的窘境。尤其对于习惯使用 Google 工作套件办公的用户来说，Gemini 3 Pro 的价值被进一步放大——它更像一位深度融入工作流的“智能副驾”，而不仅仅是一个需要被主动调用的聊天界面。

在 302.AI Benchmark Lab 的综合榜单中，Gemini 3 Pro 持续位居榜首，其在多项实测任务中展现出的低失误率与高完成度，正是这种均衡实力与生态确定性所带来的直接体现，也奠定了其作为顶尖闭源模型的核心地位。

2. 编程开发与工程化模型推荐 – Claude Opus 4.5

参考往期专题测评《价格直降 66%，性能仍是天花板？Claude Opus 4.5 这一波“降价打击”让谁慌了？》来看，Claude Opus 4.5 的核心竞争力并非速度与广度，而在于处理复杂任务时所展现出的深度思辨与系统化构建能力。它更像是一位思考型伙伴，在逻辑推演、架构设计与严谨输出方面建立了显著优势。

在编程与复杂系统构建的实测中，这一特质得到充分体现：Opus 4.5 不仅能准确理解需求，更能交付结构清晰、具备生产级完成度的代码。它擅长将模糊的创意转化为逻辑严谨、细节丰满的实现，仿佛一位经验丰富的架构师。这种超越功能实现、追求“系统优雅”的能力，使其在解决复杂工程问题时显得游刃有余。

尤为值得一提的是其回归后的定价策略——在维持顶尖性能的前提下大幅降低使用门槛，使得高质量的逻辑协作变得更可及。因此，当遇到需要深度分析、系统设计、严谨创作或复杂问题拆解的“硬核”任务时，Opus 4.5 将是一位兼具深度思考能力与工程实践智慧的协作者。

3. 开源标杆模型推荐 – GLM-4.7

在开源模型实现历史性跨越的 2025 年，选择以 GLM-4.7 为代表的顶尖开源模型的理由就变得非常务实：它能让你在享有顶尖能力的同时，最大限度掌控成本与定制化的可能性。

GLM-4.7 最显著的进化，在于完成了从“生成代码片段”到“交付完整项目”的关键一跃。如往期专题文章《智谱压轴力作 GLM-4.7 实测：从基准刷榜到任务交付，稳坐开源第一》所展现，面对复杂的智能体编程任务，它已能统筹技术栈、规划实现路径，输出结构清晰、可直接运行且具备工程级完成度的成果。与此同时，其在内容生成中的审美与设计意识也显著提升，确保了功能实现与用户体验的同步优化。这种“交付力”的质变，在实际应用中大幅降低了调试与迭代成本。

因此，GLM-4.7 所代表的，是一条务实、自主且可持续的技术路径。对于重视数据隐私、需要深度定制化的开发者而言，它无疑提供了一个性能顶尖、完全可控的基石选项。

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