「哪个模型最好」是个错问题。正确的问题是「做这件事，用哪个更稳」。本文把办公场景拆成三类任务分别看。
选取三类日常办公中出现频率最高的任务：长文档摘要（把一份数十页材料压缩成要点）、公文改写（把一段表述调整为规范公文语气）、数据归纳（从一段文字中提取结构化信息）。
评价维度不看「回答得漂不漂亮」，只看三项：结果是否稳定（同样输入多次运行差异有多大）、格式是否遵循（要求输出表格就输出表格）、事实是否可靠（有没有添油加醋）。
长文摘要上，长上下文能力强的模型优势明显。输入超过一定长度后，部分模型会出现「只记住开头结尾、中间丢失」的情况，表现为摘要内容明显偏向文档前段。
公文改写上，中文语料充足的模型表现更稳，语气调整自然；部分模型容易把公文改成新闻稿或营销文案的语气。
数据归纳上，格式遵循能力成为分水岭——要求输出结构化信息时，能稳定遵循格式的模型可以节省大量后期整理时间，不遵循的则基本要人工重做。
第一，按任务分工具，不要找一个全能模型。长文档处理、公文写作、结构化提取，分别选各自表现最稳的。
第二，重要输出交叉验证。同一份材料让两个模型分别处理，对比差异点，差异处就是需要人工重点核查的地方。
第三，把格式要求写进提示词。明确要求「用表格输出，三列：问题、原因、建议」，能显著提高格式遵循率。
第四，不要忽略成本。处理量大时，单次调用成本差异会被放大，需要结合使用量评估。
测试中表现最好的组合不是「最强模型单打」，而是「模型初稿 + 人工审改」。把 AI 定位成初稿生产者而不是成品交付者，实际效率反而更高——因为审改一份结构完整的初稿，比从零写要快得多。
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