2025 AI模型大評比

（2025年12月30日 更新）2026倒數兩天，今年各大模型商推陳出新，模型經過了多次迭代，令人目不暇給，眼花撩亂。因此，歲末年終，由專業的AI 服務商 EgentHub為各位整理各主流模型商的旗艦/輕量模型，提供各位讀者選擇的依據吧！(還沒看過各模型介紹文章的可以參考文末的延伸閱讀喔！)

參賽者如下：

• Anthropic：Claude Opus 4.5 、 Claude Sonnet 4.5
• Google：Gemini 3 Pro、Gemini 3 Flash
• Open AI：GPT 5.2
• xAI：Grok 4.1 thinking、Grok 4.1 fast
• AWS：nova 2.0 pro、nova 2.0 Lite

以我們在《企業用戶選擇 AI 模型 的七個關鍵指標》一文中提到的幾項指標作為依據，給各位讀者不同的參考向度：

1. 模型能力
2. 使用體驗
3. 模型規格

模型能力

首先使用Artificial Analysis提供的Intelligence參數來看整體專業能力表現

• Claude Opus 4.5 ： 70
• Claude Sonnet 4.5 ：63
• Gemini 3 Pro ：73
• Gemini 3 Flash ：71
• GPT 5.2 ：73
• Grok 4.1 thinking ：（無數據）
• Grok 4.1 fast ： 64
• nova 2.0 pro ：62
• nova 2.0 lite：58

整體而言，Gemini 與 GPT 系列的旗艦模型皆取得 73 分的最高成績，顯示其在通用推理與專業能力層面具備領先優勢；Claude Opus 4.5 雖位居其後，但 70 分的表現仍屬第一梯隊，顯示其在整體能力面向上依然具備高度競爭力。相較之下，Grok 與 Nova 系列則在此指標中呈現出較為明顯的落差。

值得注意的是，Gemini 3 Flash 作為定位偏向速度與成本效率的輕量模型，仍取得 71 分的 Intelligence 成績，顯示其在縮減模型規模的同時，依然保有相當水準的通用推理與知識處理能力，表現相對亮眼。

進一步聚焦 Claude Opus 4.5、Gemini 3 Pro 與 GPT-5.2 的 benchmark 表現，可觀察到即便在相近的 Intelligence 分數下，各旗艦模型的能力取向仍存在差異：

• Claude Opus 4.5：更適合 長流程任務與工程型 Agent，在多步推理、上下文一致性與長時間任務穩定度上具備優勢。
• Gemini 3 Pro：在 科學推理與長內容理解方面表現領先，適合研究分析、技術文件與高複雜度知識任務。
• GPT-5.2：則展現出高度 平衡的通用能力，在企業工具整合、多任務切換與實務應用場景中具備良好適應性。

使用體驗

從LMArena Leaderboard 中Text的Elo分數來評估使用者的模型使用體驗。

Text

• Claude Opus 4.5 ： 1469
• Claude Sonnet 4.5 ：1450
• Gemini 3 Pro ：1490
• Gemini 3 Flash ：1478
• GPT 5.2 ：1443
• Grok 4.1 thinking ：1477
• Grok 4.1 fast ： 1430
• nova 2.0 pro ：(無數據)
• nova 2.0 lite：1334

整體而言，Gemini 3 Pro 與 Gemini 3 Flash 在 Text Elo 排名中分別取得第一與第二名，顯示其在使用者盲選情境下，具備高度一致且直覺的互動體驗；

Grok 4.1 thinking 則以些微差距位居第三，反映其在偏推理導向的回覆中，仍能維持良好的可讀性與使用體感；其後則為 Claude Opus 4.5，整體表現穩定但相對偏理性與結構化。

值得注意的是，GPT-5.2 儘管在多項 benchmark（如推理能力、工具使用與任務完成度）中展現不俗表現，但在使用者盲選情境下僅取得 1443 的 Elo 分數，與多數競品存在明顯差距。此一結果顯示，benchmark 所衡量的能力指標，未必能直接轉化為使用者在真實互動中的主觀體驗。在缺乏任務脈絡、工具配置與流程設計的情況下，使用者往往更重視回覆的即時可讀性、語氣自然度與「一眼可用」的完成感，而非模型在複雜任務場景下才能完全展現的深層能力。

模型規格

以 上下文窗口、價格、輸出速度 進行評估。

• Claude Opus 4.5 ： 200k；$5.00/$25.00；48.3 tps
• Claude Sonnet 4.5 ：1000k；$3.00/$15.00；63.3 tps
• Gemini 3 Pro ：1000k；$2.00/$12.00；131.5 tps
• Gemini 3 Flash ：1000k；$0.50/$ 3.00；218.7 tps
• GPT 5.2 ：400k；$1.75/$ 14.00；115.5 tps
• Grok 4.1 thinking ：（無數據）
• Grok 4.1 fast ： 2000k；$0.20/$0.50；151.7 tps
• nova 2.0 pro ：256k；$1.25/$10.0；131.2 tps
• nova 2.0 lite：1000k；$0.30/$2.50；247.8 tps

整體而言，旗艦模型的Gemini 3 Pro與輕量模型的Gemini 3 Flash 、Grok 4.1 fast與 nova 2.0 lite 在「長上下文窗口 × 輸出速度 × 單位成本」三者之間取得了相對均衡的配置。這類模型能承載百萬等級長文本，具備高輸出吞吐量與親民的價格結構，適合高頻互動、長文件理解、即時摘要、客服知識查詢與批次內容生成等情境。

相較之下，GPT-5.2 則位於一個相對「中間帶」的位置。其上下文窗口、輸出速度與價格水準皆維持在合理區間，在多數企業應用中具備良好的通用性與穩定性，但未在單一規格面向形成壓倒性優勢，因此，GPT-5.2 更適合作為多任務通用型模型，若部署目標聚焦於極長文本處理或極致成本效率，未必是最具優勢的選擇。

Grok 4.1 fast 則展現出截然不同的取向。其在上下文窗口、價格與輸出速度上具備明顯優勢，特別適合即時回應、高併發、低延遲的應用場景，例如即時助理、互動式查詢或需要快速反饋的情境。這類配置顯示其設計重心更偏向「即時效能」，在長時間任務狀態維持與複雜多步推理上的穩定度，仍需透過額外的系統設計補強。

至於 Claude Opus 4.5，其規格配置則呈現出明顯不同的設計取向，相對較高的單位成本與較低的輸出速度，使其並非高頻、即時型應用的最佳解，而是在於長時間任務的穩定性、上下文一致性，以及多步推理過程中的可靠度。這使得 Claude Opus 4.5 更適合部署於長流程任務、企業級 AI Agent、跨步驟決策與工具編排等場景。

綜合觀察

綜合 模型能力、使用體驗與 模型規格 三個面向觀察，可以看出 2025年 各主流模型依其設計取向，形成各自明確的適用場景。

• Gemini 3 Pro 與 Gemini 3 Flash 是今年整體表現最為均衡的一組，兼具高模型能力、良好使用體驗與具競爭力的部署成本，特別適合高頻互動、長文本處理與大規模實務應用。
• GPT-5.2 則呈現出典型的通用型旗艦特徵，能力與規格穩定成熟，但其優勢較難在單輪、無脈絡的互動中被直觀感知，更仰賴系統流程與工具整合來發揮價值。
• Claude Opus 4.5 的取向鮮明，並非為即時互動而設計，而是著重於長流程任務中的穩定性與多步推理可靠度，適合處理企業級 AI Agent 的推理任務。
• Grok 4.1 fast 與 Nova 2.0 lite，則明確走向效能與成本導向，適合即時回應與成本敏感型應用，但在長時間任務與高複雜度推理上，仍需額外的系統設計支撐。

模型迭代快速，與其盲目追求最新的模型，不如與專業的AI Agent服務商 EgentHub 合作，除了定期更新各模型商的最新模型讓用戶自由替換， EgentHub 也擁有支援 MCP串接的企業級 AI Agent 管理平台，能協助企業員工無痛自建 AI Agents ，幫助企業將流程、知識與角色轉化，亦提供完整的權限管理機制，真正協助企業讓 AI 落地。

延伸閱讀
《Claude Opus 4.5 全解析：目前最強編碼模型》
《Claude Sonnet 4.5 震撼登場：AI Agent 與編碼模型新標竿》
《Google Gemini 3 Pro 正式上線：重點更新與新功能完整懶人包》
《Gemini 3 Flash介紹：我用小招打你的大絕》
《GPT 5.2 亮點整理，OpenAI 急了？》
《Grok 4.1 全面分析：最短暫的冠軍，聰明且具有高情商》
《Amazon 參戰！Nova 2 模型全面解析》

延伸閱讀
《Egenthub：受AI推薦的企業級 AI Agent 平台》