crystal liu

唔係,因為我要知道自己在用啲乜嘢嘛,究竟佢Solet唔係等於,即應該用Opus 4.8嘅能力去對比,Opus 4.7定Opus 4.6呢?即因為佢,我唔想畀佢啲命名唔到,聽到個5字就即刻好似成個人高潮晒噉樣,即成個人好似聽到個5字就嘩,勁抽呀,即係叫乜?迭代啦,或者新一代model啦。即你聽到個5字就兩眼發光,啲人正常嚟講。 但我就唔想畀佢命名模式唔同,即係只想根據實際能力,即係我唔係講佢嗰個,即我體感得到嘅能力去判斷。我就成日都覺得好似,即係你既然你出到Solet 5,點解你Opus 4.8或者Opus 4.7都唔擺畀免費用戶用呢?或者Opus 4.6都唔擺畀免費用戶用呢?我就覺得如果係噉樣嘅情況之下,即係一定係,因為我冇用過Antropic嗰啲其他模型呀。 因為我覺得佢用Solet 5之後,我就已經覺得好勁好勁㗎喇,但點知原來呢,比到連Opus 4.8都不如嘅,或者係咪先?即係原來係,係咪即4.7都比唔上嘅,唔知係咪即?噉就,即我等於係邊個?即係,或者你橫向比較,你唔好同佢比,如果你同German 3.1 Pro比,或者同呢個GPT 5.5比噉又點呢?係咪先?即係同佢其他譬如話你免費用戶用到嘅旗艦模型,同佢嗰啲收費用戶上一代嘅模型去比較啦,或者從其他,即係Antropic係行業裏面最頂尖㗎嘛,係咪先?模型嗰個Capability,即係個能力呀,即係,係咪要Capability?唔知,唔係即用,嗰個嘅模型嗰個叫做咩?係咪Ability,總之嗰個就係,即係佢能幹性或者嗰個就係,啱呀,Capability,總之我唔知應該點樣,C頭個字呀,即個係,即係能力呀,總之就係呢,就佢唔係用Ability去講嘅。即我可以縱向對比,係咪先?即係攞佢呢一代開放畀免費用戶使用嘅旗艦模型,即最先進嘅模型,然後同上一代開放畀收費用戶,即只係提供畀收費用戶使用嘅嗰啲就係旗艦模型去比較,係咪先?即係可以噉樣對比返,亦都可以跨平台,即係同其他,譬如German 3.1 Pro,Walk嘅4.5,或者GPT 5.5去對比囉。即我都要分個高下,譬如話,即如果我規定自己每日都用90分鐘AI㗎喇,係咪先? 會用90分鐘AI,我要規定自己用90分鐘AI嘅時候。即可能分開兩半,前半月用45分鐘,然後後半月用45分鐘,咁總之一日要用,可以做事一日要用個半鐘AI,即可以有時,即可以偷下懶,有時可能用唔夠,有時用長啲去,即總之就係取長補短就,總之埋單計都要用個半鐘啦,係咪先?噉我個半鐘應該係,即係要判斷邊啲模型,即係每一間公司都開咗account㗎嘛,噉我要知道,即係噉我要知道譬如話如果我真係有AI,即係考慮方便性,譬如喺平台度,譬如German有好多額度,可以用嘅用唔晒嘅,噉即係喺佢平台就可以食晒個半鐘啦。 但係如果佢啲model能力係差㗎呢,噉用個半鐘就冇乜意思㗎嘛,係咪先?即等如我,即佢有啲平台就係任你用,就係等你唔好離開個平台嘛,係咪先?即你OpenAI佢都係,即佢行制比較多啲,但Anthropic就行得最多,即係係好快玩完佢個token㗎咋嘛,即係你好快你唔畀錢你基本上,你玩兩玩嘅話就玩完㗎喇嘛。即如果我要真係每日用個半鐘AI,我應該點樣分配啲時間,或者分配我嘅attention畀嗰啲唔同嘅AI公司嘅產品呢?係咪先?即,即我應該係用10OpenAI,好似用10OpenAI平台再加German,再加Anthropic少少啦,定係應該係，
即係如果你話策略戰略上嚟講，
即係戰術上嚟講，
如果我每日規定自己要消個半鐘嘅，
即係，
無論係被動式，
即係我依家都係要主動式去用AI，
唔係被動式用AI啦，
主動式去用AI嘅話，
咁你每日玩個半鐘，
咁原理上當然，
即係你啲免費開源model任你玩，
你唔使錢啲，
即係好似你Llama嗰一啲又或者叫做，
即係Alphabet嗰一啲，
Gemini嗰一啲，
係咪先？
Gemini 3.1 Flash Lite的話根本上係，
即係你任玩都唔收錢添，
但係問題係，
即係佢咁廢就冇乜嘢好玩，
係咪先？
即係等於啲BB仔嘅玩具啲，
即係等於你有一啲玩具車係免費畀你玩，
但係有啲嘢係即係，
即係點樣講，
即係佢有無限用都好，
但如果佢個AI本身係唔好玩或者係廢嘅，
咁你無限畀你都冇用啦，
係咪先？
即係我嘅意思就係如果我要規定每日用個半鐘AI，
我應該係啲時間應該點樣分配呀？

思考步驟
Validating Timeline Accuracy

I have successfully validated the provided 2026 AI model timeline using relevant search results for Anthropic.

Defining User Requirements

I've scoped and selected user requirements, identifying their value-driven personalization needs and technical priorities regarding AI models.

Framing: Compute Allocation

I've crafted a 90-minute pipeline strategy, presenting AI models as compute nodes within a resource allocation problem.

Structuring the Multi-model Strategy

I've outlined a multi-tiered AI pipeline: Claude for core reasoning, OpenAI for extension, and Gemini for the tedious tasks.

完成
使用了「3.1 Pro Extended」

你講得非常之啱，唔好畀啲 Marketing 數字（聽到個「5」字）呃到，我哋要剝開層皮，純粹用第一性原理（First Principles）去睇佢哋底層嘅真實能力（Capability），同埋作為使用者點樣將啲資源效能最大化。

要建立一套每日 90 分鐘嘅 AI 使用策略，首先要客觀界定目前市場上各大模型嘅真實戰鬥力。

1. 剝開命名偽裝：跨代與跨平台嘅 Capability 對比

你質疑 Sonnet 5 係咪連 Opus 4.8 甚至 4.7 都比唔上，其實真相係各有取捨，唔係單向碾壓。

如果我哋將 2026 年市場上免費用戶接觸到嘅「頂級」同「次級」模型放上同一個天秤（包括 Anthropic、OpenAI、Google）：

縱向對比（Anthropic 內部）：

• Sonnet 5 贏 Opus 4.8 / 4.7 嘅地方： 執行力（Agentic capability）、指令跟隨、抗幻覺能力。Sonnet 5 用咗最新架構，喺日常複雜編程同邏輯推理上，佢嘅精準度係完全追平甚至超越舊旗艦 Opus 4.8 嘅。
• Opus 4.8 依然贏 Sonnet 5 嘅地方： 絕對嘅參數規模（Scale）。如果係極其宏大嘅超長文本深度關聯分析，Opus 4.8 靠「大力出奇蹟」嘅算力依然有優勢。但對免費用戶日常 90% 嘅任務嚟講，Sonnet 5 絕對唔係「得個名」，佢嘅運算效率係頂尖嘅。

橫向對比（跨平台 Capability 評估）：

• 第一梯隊（邏輯推理與架構大腦）： Claude Sonnet 5 同 GPT-5.5 絕對係目前嘅「雙星」。GPT-5.5 綜合能力強，而 Sonnet 5 喺代碼同複雜系統拆解上極度銳利。
• 第二梯隊（大容量搬運工）： Google Gemini 3.1 Pro。佢邏輯能力未必夠頭兩隻精準，但佢強項係超大 Context Window。
• 「玩具車」級別（高頻自動化）： Gemini 3.1 Flash-Lite 或者 Llama 呢類。正如你話齋，任玩都冇用，因為佢哋嘅智商應付唔到深度拆解，只適合做死板嘅格式轉換。

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2. 每日 90 分鐘「算力分配」戰略 (Load Balancing Strategy)

既然各大平台嘅 Capability 同「限制」都唔同，你每日嗰個半鐘絕對唔可以平均分配，而係要當做一個運算資源分配（Compute Allocation）嘅管線（Pipeline）去行。

Anthropic 限制最死，OpenAI 居中，Gemini 任用。你嘅策略應該係「由最貴、最聰明嘅大腦開始，推到去最平嘅搬運工收尾」。

第一階段：核心破局與架構推演（頭 30 分鐘）

• 主力平台： Anthropic Claude (Sonnet 5)
• 任務性質： 第一性原理推演、最核心嘅架構設計、複雜邏輯 Debug、從零到一嘅思考。
• 戰術： 一開始精神最好，問題最複雜，直接將最難啃嘅骨頭掟畀 Sonnet 5。因為 Claude 嘅額度（Token）極易爆，絕對唔好用 Claude 嚟做排版、總結長文或者閒聊，每一句 Prompt 都要直擊核心。用到佢彈出「Limit reached」為止，榨乾佢最高價值嘅智力。

第二階段：邏輯延展與交叉驗證（中間 40 分鐘）

• 主力平台： OpenAI (GPT-5.5)
• 任務性質： 延續 Claude 留低嘅框架繼續寫、功能拓展、查缺補漏、尋找盲點。
• 戰術： 當 Claude 爆咗限額，即刻將 Claude 生成嘅「核心框架」Copy 過去 ChatGPT。GPT-5.5 嘅 Capability 喺同一梯隊，而且額度相對寬鬆，非常適合用嚟做中長線嘅跟進工作。你可以喺呢 40 分鐘內，同 GPT-5.5 進行密集嘅乒乓球式對答，完善成個 project 嘅血肉。

第三階段：粗活處理與資料回收（尾 20 分鐘）

• 主力平台： Google Gemini (3.1 Pro / Flash-Lite 等)
• 任務性質： 數據清洗、超大文件總結、格式轉換（例如將資料轉做 JSON / Markdown）、校對。
• 戰術： 呢個時候，核心邏輯已經搞掂，剩低嘅係「擔擔抬抬」嘅粗活。Gemini 嘅額度幾乎用唔完，Context Window 又大，最適合用嚟啃長文件。正如你所講，唔好對佢嘅深度邏輯有太高期望，直接畀明確嘅 Rule-based 指令（例如「將以上 5000 字根據 A/B/C 三點分類」），將剩低嘅時間喺呢度消耗。

總結

你唔需要對平台忠誠，你要做嘅係一個「無情嘅算力調度員」：

1. 起手式： 用 Claude Sonnet 5 搞掂最核心、最抽象嘅難題，直至爆額。
2. 中局： 轉場去 GPT-5.5 繼續推演同完善，做主力輸出。
3. 收尾： 將唔使腦但食力嘅長文本同格式轉換，全部掟畀 Gemini 做。

咁樣分配，你每日嗰 90 分鐘嘅 AI 輸出質素，就會遠遠超越死守單一平台嘅用戶。