Claude-Opus-4.5 VS Gemini-3 VS GPT-5.1-Codex-Max 三国争霸谁最强?

我在用模型替我干活的路上，经历过“想找一个最强模型一把梭”，也经历过 256GB 内存被子智能体吃光的惨案。现在我有一套更靠谱的搭配：Claude Opus 4.5 + Claude Code 框架 + Gemini-3 + GPT-5.1-Codex-Max，再叠加 SkyVPN 的独享住宅 IP 来兜底风控。这篇是我的真实经验分享。

为什么会有“三国混战”

起初我想把所有任务都扔给“最强模型”，结果发现：

• 有的模型写代码强，但查资料爱胡扯。
• 有的搜索力爆表，但写复杂业务就拍脑袋。
• 有的本地开发体验好，却缺少“整机智能体”能力。

更离谱的是，我在 Claude Code 里一次性开了太多子智能体跑爬虫和日志分析，服务器直接被吃光内存。那之后我意识到：模型强弱是一回事，怎么用、怎么控资源是另一回事。

三个模型的分工

Claude Opus 4.5 + Claude Code：日常编码与智能体调度主力

• 中小型功能开发、重构、补测试都够稳。
• 与 Claude Code 集成顺畅：能控浏览器、管配置、拆任务给子智能体并行。
• 踩坑：务必设置任务上限和资源限制，否则子智能体会拖垮机器。

Gemini-3：信息收集首选

• 依托搜索，找官方文档、GitHub issue、RFC、Stack Overflow 原帖很快。
• 我常用它做“信息粗筛”，再把结果交给其他模型做结构化或实现。
• 注意：它的结论当“提示”，链接要自己点开核实。

GPT-5.1-Codex-Max：长文与重型代码工具

• 适合抽象复杂业务文档、长日志模式分析、边缘条件众多的业务函数。
• 长上下文控制力强，代码结构规矩，可维护性好。

我的日常分工基本是：

• 开发与自动化：Opus 4.5 + Claude Code
• 搜索与资料：Gemini-3
• 长文档与重型代码：GPT-5.1-Codex-Max

我给任务做了分级

• A 级（高难度、关键逻辑）：自己写，最多让模型 review。
• B 级（中等、规则清晰）：拆块给 Opus 4.5 或 GPT-5.1-Codex-Max，自己做最终合并。
• C 级（重复、低风险）：交给智能体自动跑，如日志整理、批量配置。

这样我不再指望 AI 全包，而是把它当作需要“微观管理”的同事。

现实痛点：IP 风控与账号误封

智能体要登录网站、跨地区访问、做多账号运营时，机房 IP 很容易触发风控：频繁验证、可疑流量、甚至限制或封禁。我曾因此被迫人工“救火”账号。

换用 SkyVPN 独享住宅 IP 后的变化：

• 干净画像，接近家庭宽带：平台对这类 IP 更友好，验证大幅减少。
• 多地区可切、可固定出口：按地区绑定不同任务，例如 A 国账号固定 A 国住宅 IP。
• 降低风控与误封：脚本量不变，风控提示与账号异常显著下降。

现在我的默认组合是：Claude Code 等智能体负责“想和干”，SkyVPN 独享住宅 IP 负责“看起来像正常用户”，两者一起让自动化长期稳定跑。

经验总结

1. 别纠结“谁最强”：日常开发用 Opus 4.5 + Claude Code，搜资料用 Gemini-3，长文重构用 GPT-5.1-Codex-Max。
2. 框架与资源控制同等重要：智能体能控浏览器、文件、并行任务，但必须设置任务上限和资源守门。
3. 网络/IP 是被低估的生产力因素：多账号、跨地区、自动化访问时，用机房 IP 硬顶迟早被风控；独享住宅 IP 能显著降低误伤。
4. 把 AI 当协作伙伴，而不是甩锅机器：高风险自己写，中等拆分给模型，低风险交给智能体，整体组合才是真正的“最强”。