GPT vs 通義千問

GPT（4.3）：程式設計能力在主流模型中排名前三。GPT-4o 在日常程式設計任務上表現穩定，o3 在演算法設計方面更強。生態最完善。

通義千問（4.2）：程式設計能力中等偏上，常見開發任務可以勝任。開源版本可微調以適應特定場景。

GPT（3.8）：中文能力可用但不如國產模型。GPT-4o 的中文輸出有時會出現不自然的表達方式。

通義千問（4.5）：中文理解和生成品質優秀，在阿里的大量中文語料訓練下表現穩定。

GPT（4.3）：英文寫作能力一流，中文寫作也在線。格式把控和文體切換能力不錯。

通義千問（4.3）：中文寫作能力不錯，但有時輸出比較「範本化」。

GPT（4.5）：o3 推理模型在數學和邏輯推理方面是目前最強的，在 IMO 級別數學問題上有突破性表現。

通義千問（4.2）：推理能力中等偏上，Qwen3-Max 在複雜推理方面有不錯的表現。

GPT（4.0）：GPT-4o 回應速度適中，4o-mini 很快。o3 因為推理鏈的原因延遲較高。

通義千問（4.3）：速度較快，尤其是 Flash 系列。阿里雲的基礎設施保證了較低的延遲。

GPT（3.0）：價格中等偏上，但 4o-mini 極具性價比（$0.15/M 輸入）。o3 的推理成本較高。

通義千問（4.5）：模型線豐富，從高到低價位都有涵蓋。Flash 系列價格極具競爭力。

GPT（4.3）：OpenAI 的基礎設施非常可靠，服務中斷很少。API 版本管理和向後相容性做得不錯。

通義千問（4.2）：依託阿里雲基礎設施，穩定性在國產模型中屬於上游水準。

GPT（4.0）：幻覺率中等偏低。GPT-4o 在事實性回答中偶爾會「自信地犯錯」。

通義千問（3.8）：幻覺率偏高，是千問需要改進的方面之一。長輸出中尤為明顯。

GPT（4.8）：生態最完善，第三方工具和文件最多。API 設計成熟且穩定，新手上手最容易。

通義千問（4.2）：透過 DashScope 平台使用，API 設計合理。阿里雲使用者整合成本很低。