现在的几档模型，我认为是这样划分：

Opus 5.5 —— 全能之神。她好像知道解决一切问题的最优途径，直接下手就做（或者下发计划给 DeepSeek），然后一切都对了。抽象提炼能力极强，文档整理能力极高，你会发现文档里都是能看懂的人话，而不是各种代码字面量。

K3.1 Pro / GPT 6.1 Sol —— 便宜代餐（仅限订阅或中转）。未必能一步到位最优解，但大差不差。90% 的情况可用代替 Opus 行使主模型的计划权，剩下 10% 会烧掉比 Opus 还多的费用也未必解决。但你不知道这 10% 短板在哪，好在遇到的时候让 Opus 介入还能挽回。Kimi 需求理解能力还行，中文能力吊打 GPT，但文档能力依然不如 Opus。GPT 做审查任务很认真负责，但审查完的结果报告我不想读。GPT 随机降智，以至于我很难说这把抽奖下去是比 K3.1 强还是弱。

DeepSeek V4.1 Flash —— 干活主力。没有任何方案计划能力（参数量是硬伤），永远不要问她“怎么做”。但经过高等模型指点，把方案和口径规范到位，可以完全遵守执行。报告废话连篇，分不清主次重点，全是代码黑话，完全没法读。让高等模型总结需求传话给 DeepSeek 执行，最后清洗 DeepSeek 的报告再给答复，是目前最省钱又高效的组合方案。

我目前的用法就是，先让 K3.1 或 GPT 6.1 Sol 指导 DeepSeek 干活，基本上主体选型不会出太大问题，但是疑难杂症是让她们试一晚上也试不出来的。就只好压缩上下文，然后切换至 Opus 5.5 收尾，马上解决。Opus 可能还顺手修了些别的小问题。相当于批改作业了。