最近大模型圈太卷了，Google 的 Gemini 2.5 Pro 一发布，就有网友喊出：“AI战争进入决赛圈！”

这里整理了一张超全的横评表，对比了 Gemini 2.5 Pro、Claude 3.7 Sonnet、GPT-4.5、DeepSeek R1 等热门模型，看看它们到底在哪些领域表现出众，谁又是真正的“多面手”？

一张图读懂核心数据

（插图：各模型 benchmark 横向对比图）

从图里可以看出：

• Gemini 2.5 Pro 是目前表现最全面的模型，数学、科学、多模态、长文本处理都拉满

• Claude 3.7 Sonnet 在代码能力上强势，Agentic Coding（自动修bug）最稳

• GPT-4.5 在问答场景中依旧精准，是靠谱的“知识助手”

• DeepSeek R1 尽管不是顶配，但有些方面真的是“惊喜之选”！

一、Gemini 2.5 Pro：全场 MVP

• 数学题 AIME 2024：92.0%

• 科学 GPOA：84.0%

• 图文理解 MMU：81.7%

• 长文本处理：128K 情境理解 94.5%，百万 Token 依旧能读懂 83.1%

• 多语言表现 Global MMLU：89.8%

一句话总结：学术型、思维型、理解型全能，像极了未来人。

适合人群：研究者、写作者、多模态内容创作者、重视上下文的高级用户。在这个

二、Claude 3.7 Sonnet：代码界的“靠谱搭子”

• Agentic Coding（SWE Bench）：70.3% 领先全场

• LiveCodeBench（代码生成）：79.4%，也接近满分

• 在代码编辑、bug 修复上表现稳定，逻辑结构非常清晰

一句话总结：一位安静靠谱的技术合伙人，不多话，但很能干。

适合人群：程序员、产品经理、低代码/无代码工作者。

三、GPT-4.5：老将仍稳

• Simple QA 问答能力：62.5%，排名第一

• 回答精准，语言流畅，结构紧凑，适合搜索问答类应用

一句话总结：它不是最全能的，但一定是“最保险的”。

适合人群：问答系统、搜索类产品、知识类创作者。

四、DeepSeek R1：意料之外的黑马

很多人对 DeepSeek 的印象可能还停留在“国产替代”，但这次，它用实力打破了刻板印象。

DeepSeek，不只是性价比，而是意外的惊喜

老实说，我一开始对 DeepSeek V3 的期望并不高。它的定位也挺谦虚：“非推理型模型”。但真正用起来之后，我反倒有点不好意思了。

它居然做出了完整 Hero 页面，细节爆炸，连 testimonials（用户见证）模块都有，简直像极了一个认真上班的设计师+PM的结合体。

当你以为它只是个工具人，结果它把整个产品页面的情绪节奏、视觉逻辑甚至转化路径都安排得明明白白。

我甚至一度以为——这就是冠军了吧？

Snapshot 点评：DeepSeek V3 的高光时刻

非推理型模型，却做出令人惊叹的视觉逻辑编排

内容组织流畅、细节拉满，极富“交付感”

是目前国产模型中最能“落地应用”的代表之一

在 Claude 上场之前，DeepSeek 是我心中的第一名。就像一位不声不响的实力派选手，低调开场，高能收尾。

总结推荐：你适合哪个模型？