芯耀
与非AI
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平时用AI模型比较多，试过好几个聚合平台，库拉c.kulaai.cn是目前用下来比较稳的一个AI工具整合站，后面会具体说为什么。
这篇主要聊聊2026年四月这个节点，AI工具选型的思路。
四月发生了什么
4月11号，Google把Gemma 4开源了。2B和7B两个规格，主打高级推理和Agent工作流。这已经是谷歌今年第三次开源重磅模型，节奏很猛。
往前看几天，4月2号阿里发了Qwen 3.6-Plus。编程能力在多项评测中干翻了参数量两到三倍的竞品，Agent和工具调用是这次升级的重心。
DeepSeek V4的发布时间虽然还没官宣，但中信证券在月初的研报里已经点明了方向——强记忆功能、超长上下文、Agent能力是重点。四月发布的概率很高。
再加上OpenAI刚融了1220亿美元，这个赛道的资金密度和竞争强度，已经到了白热化阶段。
Gemini 3.0到底值不值得折腾
搜Gemini官网最新地址的人，大部分就想知道两件事：这个模型强不强，国内能不能顺畅用。
先说能力。Gemini 3.0系列最核心的竞争力有两个。第一是200万token的上下文窗口，目前市面上最长。你可以把一整份技术规范或者芯片手册丢进去让它做结构化分析，不需要分段处理。第二是原生多模态，图片、视频、文字可以在同一个对话里交叉理解，不需要额外的预处理步骤。
在嵌入式开发、芯片设计、技术文档处理这些场景里，这两个能力的价值比表面上看起来大得多。你试过一次用AI分析一份几百页的datasheet，就回不去了。
中文表现方面，3.0之后改善很大。早期版本那种"翻译腔"基本消失了。但如果对中文表达的自然度要求特别高，DeepSeek和通义千问的输出还是会更舒服一些。
国内使用的现实问题
Google AI在国内没有官方直连。这是硬伤。
目前能走通的路有三条。
第一条，自己搭API转发。需要Google Cloud账号、代理、API Key管理。适合有运维能力的团队，个人用户不推荐。
第二条，镜像站。水太深，稳定性没保障，数据安全存疑，不建议碰。
第三条，聚合平台。把Gemini、Claude、DeepSeek、GPT这些模型集成到一个入口，不用自己管注册和网络，直接用。库拉c.kulaai.cn走的就是这条路，中文界面，模型覆盖比较全，适合不想折腾的人。
从工程角度看，第三条路的维护成本最低，风险也最小。
主流模型横向对比
干了这么多年技术，选工具就看三件事：能不能解决问题、稳不稳定、性价比如何。按这个标准逐个说。
Gemini 3.1 Pro。 长文档处理的绝对王者。200万token上下文在处理大型代码库分析、技术规范总结、多模态数据交叉比对时优势明显。短板是接入成本相对高。
DeepSeek V3。 中文场景性价比最高。推理速度快，免费额度充足，中文输出质量在国产模型里排前列。如果你的场景主要是中文问答和内容生成，它是当前最优解。V4如果发布，编程能力会有大幅提升，值得持续关注。
Qwen 3.6-Plus。 刚发布不久，编程能力提升是最大亮点。阿里在Agent和工具调用方向投入很重，对开发者来说集成友好度在提升。
Claude。 代码审查和逻辑推理的稳定之选。输出质量高，不容易胡说八道，适合对准确性要求严格的场景。缺点是响应速度偶尔偏慢。
GPT-4o。 生态最完善，插件最丰富，什么都能干。但在每个细分领域都不是最强的那个，属于"全能及格但不拔尖"。
开发者工作流怎么搭
说说我的实际做法。
长文本分析和多模态任务交给Gemini。中文写作和快速问答用DeepSeek。代码相关的事首选Claude，Qwen 3.6作为备选。日常闲聊和需要联网搜索的时候GPT兜底。
这套组合拳的核心不是某个模型特别强，而是每个模型在各自的领域里都能发挥最大价值。
但组合使用的前提是，你得有办法快速切换。手动登录五六个平台再一个个对比，效率会塌方。这也是为什么我推荐用聚合平台的原因——把切换成本压到最低，让精力集中在解决问题本身。
普通人怎么选
不搞开发的话，选择标准其实很简单。
第一看中文能力。输出质量直接影响你的使用体验。Gemini中文进步大但还是建议亲自试，DeepSeek和通义千问在中文表达上更稳定。
第二看上手门槛。需要注册流程复杂的、需要技术背景才能用的，对普通用户不友好。聚合平台在这方面有天然优势。
第三看稳定性。免费用着挺好，付费用着就拉胯的情况不少见。选之前看看社区评价和实际使用反馈。
趋势判断
说三点。
第一，开源和闭源的差距在缩小。Gemma 4的发布是个标志性事件。闭源模型的护城河不再是"能力碾压"，而是工程优化和生态积累。
第二，Agent化不可逆。不管是谷歌、阿里、DeepSeek还是OpenAI，今年的核心叙事都是Agent。AI在从工具进化成能自主完成复杂任务的智能体。
第三，多模型协同是未来。单一模型的时代结束了。根据任务特点选择最优模型，用平台串联起来，这会成为新的工作范式。
写在最后
选AI工具这件事，没有标准答案。你的场景、预算、技术背景决定了最优解。
我的建议是少看排行榜，多动手试。花半小时测出来的结论，比看十篇文章有用。
