用GPT-5.6、Claude、Gemini、Grok四个模型写了一阵子代码，发现有些场景四个模型差距不大，有些场景差距非常明显。在kulaai（官网titiai.cn）上找工具的时候顺便对比了一下，把差异最明显的几个场景整理出来分享。
差距最大的场景：多文件重构
多文件重构需要同时理解多个文件之间的依赖关系、数据流转、接口契约。这个场景对模型的上下文理解能力要求极高，差距也最明显。
GPT-5.6方案覆盖率约92%，能准确识别跨文件的依赖关系。Claude最严谨，会主动考虑向后兼容和回滚策略，但速度慢了一倍。Gemini速度快但覆盖率只有75%，偶尔会遗漏关键依赖关系。
GPT-5.6和Gemini的方案覆盖率差距达到17个百分点。简单任务上看不出来，复杂重构场景下差距非常明显。
差距第二大的场景：边界条件处理
边界条件处理需要考虑空值、空列表、并发安全、类型转换这些情况。
GPT-5.6的lint通过率95%，Claude最高98%，Gemini约90%。差距看起来不大，但5%的差距意味着每20次就有1次需要人工排查边界问题。
Claude几乎不会遗漏边界条件，但速度最慢。GPT-5.6在速度和质量的平衡上最好。Gemini偶尔会遗漏并发安全相关的边界条件。
差距第三大的场景：Code Review
Code Review是判断模型"工程成熟度"的关键场景。
GPT-5.6发现了10个问题（8个有效），Claude发现了8个问题（全部有效），Gemini发现了5个问题（4个有效）。
Claude的0误报率是它最大的优势——你不需要花时间筛选哪些是真问题。GPT-5.6发现的问题最多，但有2个误报。在团队协作场景下，Claude的0误报率能大幅减少Review的沟通成本。
差距最小的场景：简单函数实现
简单函数实现（排序、字符串处理、数据格式转换）是四个模型差距最小的场景。lint通过率都在93%-98%之间，输出质量肉眼几乎看不出区别。
这个场景下选模型的主要依据不是质量，而是速度和成本。Gemini最快约2秒，GPT-5.6约3秒，Claude最慢约5秒。
简单任务不需要纠结用哪个模型，选最快的就行。
我的选型策略
日常简单任务：选Gemini，速度最快，质量够用。
复杂重构和架构设计：选GPT-5.6，方案覆盖率最高，三档调度成本最优。
关键代码审查：选Claude，0误报率，格式最规范。
混合使用：GPT-5.6做主力（80%），Claude做精审（15%），Gemini做快活（5%）。
总结
多文件重构差距最大，GPT-5.6和Gemini方案覆盖率差17个百分点
边界条件处理Claude最稳，但速度最慢
Code Review Claude 0误报，GPT-5.6发现最多但有误报
简单函数差距最小，选最快的就行
模型差异在复杂场景下最明显，简单场景差距很小
混着用比死磕一个模型效率更高
找到适合自己场景的工具组合，比多会一个新工具更有价值。
