判断一：单模型在多模态项目里，真的不太行
一开始我们还是很“传统”的思路：
找一个最强的模型，统一搞定。
但多模态一上来（图 + 文 + 文档），问题马上就暴露了：
理解、推理、生成混在一起
输出结构经常漂
下游系统接结果很痛苦
后来才意识到一个事实：
多模态项目，本身就不是“一个模型”的问题。
判断二：GPT 很强，但不太适合当“中枢”
OpenAI 的 GPT，能力是真的强，用起来也顺手。
但在项目里跑久了，会有一个很明显的感觉：
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表达很好
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生成很灵活
但在“中间分析层”不够稳定
尤其当输出不是给人看，而是给系统继续处理时，这种不确定性会被无限放大。
结论不是 GPT 不好，而是：
它更像“终点”，不太适合当“中转站”。
判断三：Claude 很稳，但边界感也很强
Anthropic 的 Claude，在稳定性和长文本上，确实让人安心。
但在实际用的时候，也能明显感觉到：
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很守规矩
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很少乱跑
但在多模态组合任务上，灵活度有限
我们后来更多把它放在：
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长文本处理
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高一致性要求
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兜底场景
当一个“稳态模块”，而不是全能选手。
判断四：Gemini 更像一个“工程模型”
Google DeepMind 的 Gemini，给我的最大感觉不是“多聪明”，而是比较工程化。
具体体现在几件事上：
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多模态输入不是简单拼在一起
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推理路径相对固定
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输出结构更容易被程序接
在项目里，它更多承担的是：
理解 + 推理 + 给出中间结论
而不是负责最终表达。
这一点在系统里反而非常重要。
判断五：真正麻烦的，其实不是模型，而是“怎么管模型”
当项目里同时用到 Gemini、GPT、Claude 之后，真正头疼的事情才出现：
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API 不一样
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限流策略不一样
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模型一波动，业务就跟着抖
后来我们干脆不让业务代码直接关心“用哪个模型”，而是抽了一层统一接入。
在这个过程中，用到了像 PoloAPI（poloapi.cn） 这种聚合接口，把不同模型统一成一套调用方式，对上层来说只区分“这是分析”“这是生成”“这是兜底”。
省事是真的省事。
判断六：2026 年可能真的不再是“选模型”的问题了
现在回头看，这几个模型谁强谁弱，其实已经不是最关键的事。
更关键的是：
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你有没有拆清楚系统里的“能力角色”
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模型能不能被替换
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系统能不能长期跑、不怕模型波动
从这个角度看，Gemini 并没有“赢” GPT 或 Claude，
但它让我第一次意识到：
模型开始像基础设施组件，而不是主角。