Claude Opus 4.6 与 GPT-5.3 Codex 同日开战：能力差异与国内实操判断

入口先放在最前面：chat.aimirror123.com 和 chat.write360.cn。这篇聚焦一个最近非常密集的讨论点：Claude Opus 4.6 与 GPT-5.3 Codex 几乎同日亮相，很多人看了榜单却不知道该怎么选。我会把这件事拆成可执行判断：Claude Opus 4.6 到底强在哪里、哪些结论不能直接横比、在国内怎样把能力真正接进工作流，而不是只看热闹。¹

最后更新时间：2026-02-08

同一夜发布，真正变化不在“谁先发”

那一晚最容易被记住的是节奏感：前后脚发布、互相对标、社交媒体热度直接拉满。可如果把视角只放在“谁先出牌”，你会错过更重要的部分。真正影响日常工作的，是两家把模型能力推到一个新阶段后，产品形态开始明显收敛：不仅要会回答，还要能在长链路任务里持续推进。

Claude Opus 4.6 这次给我的第一感受是“耐力感”更强。它不是某一轮问答突然更聪明，而是在多轮任务里更少跑偏，尤其是长上下文、复杂约束、跨步骤输出这三类场景。对写代码、做分析、出汇报的人来说，这种连续性比单轮惊艳更有价值。

读基准成绩时，先把口径差异摆在前面

我看到最多的误判，是拿不同评测口径直接横比。比如都叫桌面任务、都叫工程任务，但数据集版本、评测规则、样本类型可能并不一致。你把不同口径硬拼在一张“谁更强”海报上，结论通常会失真。

看 Claude Opus 4.6 的成绩时，我更关注它在长任务与复杂流程里的稳定性指标；看 GPT-5.3 Codex 时，我更看终端执行与工程迭代节奏。两者都很强，但发力点并不完全重合。要做选择，先问自己任务结构是什么，再看对应指标。

这张表不是宣判谁赢，而是帮你把“强”拆成可用维度。你任务偏哪边，就优先看哪边。

Claude Opus 4.6 的三点关键变化

长上下文不只是“窗口更大”

很多人提到 Claude Opus 4.6 的时候第一句是“上下文更长”。这句话没错，但还不够。真正难的不是把窗口数字做大，而是塞满之后还能保持定位能力。你在真实任务里遇到的麻烦通常是：信息很多、约束很多、时间很紧，模型一旦中途失焦，返工成本会迅速放大。

Claude Opus 4.6 在这类场景里的改进，是能在更长链路里维持较好的信息追踪。你让它处理多份文档、跨段引用和多轮修订时，体感会更稳，尤其在“先读后写”的任务中更明显。

输出上限提升带来的实际收益

第二个变化是长输出场景的完成度提升。以前常见情况是生成到后段开始塌，或者需要分段拼接。Claude Opus 4.6 在这一点上的改善，直接影响端到端交付。你写长报告、生成技术说明、输出多段代码时，能少掉很多“拼接修复”动作。

与工具链结合后的工作流价值

第三点是它和办公链路的结合越来越实用。不是“会做一个好看的 demo”，而是能把分析、整理、表达串成一条连续流程。你把原始材料喂进去，再要求它按固定格式输出，Claude Opus 4.6 比过去更像一个稳定执行者。

工程视角：什么时候更该看 GPT-5.3 Codex

如果你的核心场景是终端执行、仓库调试、跨语言修复，GPT-5.3 Codex 的工程导向会更直观。它在“不断试、不断修、不断验证”的循环里节奏很快，适合那些需要频繁迭代、重视执行反馈速度的团队。

我通常不会让团队把它变成“二选一”。更常见的做法是按任务链路分工：前段分析和长文档理解用 Claude Opus 4.6，后段工程执行与回归验证按项目习惯选择。这样既保留各自优势，也避免盲目站队。

这个分工不是理论推演，是为了减少返工。你把每个环节放到更合适的模型上，整体交付会明显更稳。

国内落地：别把路径问题当模型问题

讨论再热，落地还是要回到路径。国内场景里，很多“模型不稳定”其实是入口和会话管理问题。你没有主备入口、没有固定设备、没有模板化输入，再强的模型也会被用得很碎。

建议你把这三条先做掉：

1. 固定主入口与备用入口，避免临时找路。
2. 固定登录设备和浏览器，减少会话漂移。
3. 固定三套高频模板，让任务结构一致。

如果你要一个可直接执行的起点，我还是建议从 AIMirror GPT 中文站 开始，备用用 chat.write360.cn。这套组合能覆盖绝大多数日常需求，尤其适合连续任务。

可直接复制的两组 Prompt

工程任务（定位 + 最小改动）

你是我的代码审查搭档。
请基于以下仓库背景和报错日志做最小改动修复。
输出顺序：
1) 根因判断
2) 最小改动代码
3) 验证步骤
4) 副作用与回滚建议
仓库背景：
（粘贴）
报错日志：
（粘贴）

知识工作任务（分析到汇报）

请把下面材料整理成汇报草稿，目标受众是业务负责人。
要求：
- 6页以内结构
- 每页包含标题、核心结论、关键数据
- 最后一页输出风险与行动建议
材料：
（粘贴）

这两组模板分别对应“工程执行”和“知识工作”两条链路。你按任务场景切换，效果会比用一套万能提示词稳定得多。

7 天验证法：比争论更有用

如果团队里还在争“到底该用哪个”，最有效办法不是继续辩论，而是跑一个 7 天对照。每天固定两类任务，一类工程、一类文档；固定两个时段，一个白天一个晚高峰。记录四个指标：一次通过率、返工轮次、单任务耗时、是否中途切入口。

一周后你会得到非常清楚的结论：哪些任务用 Claude Opus 4.6 收益最大，哪些任务更适合另一条工程路径，哪些问题根本不是模型而是流程。这个方法最大的价值是把“感觉”变成“证据”。

很多团队就是在这一步完成转折：从“看评测选工具”转成“按任务选路径”。稳定性会显著提升。

上线前 30 分钟：把 Claude Opus 4.6 用成“可验收流程”

要把 Claude Opus 4.6 从“看起来很强”变成“每天都能交付”，关键是上线前半小时的准备动作。很多团队失败，不是因为能力不够，而是没有把输入和验收口径写清楚。你可以按一个很务实的节奏执行：先挑 2 条真实任务，一条工程修复、一条文档产出；每条任务都写明背景、约束、交付格式、验收标准，再分别跑一次主入口和备用入口。这个动作看似朴素，但能提前暴露 80% 的流程问题。

我自己会在这半小时里盯四个点：输入是否有足够上下文、输出是否能直接被下游接住、会话切换后是否还能续接、同任务第二次执行是否稳定。Claude Opus 4.6 在长链路任务里的优势，只有在这四个点都过线时才会真正体现。否则你看到的只是“某一轮答得不错”，并不能说明它已经进入可规模化使用状态。

如果你在团队里推进这件事，建议把“验收标准”单独写成一行，不要藏在描述里。例如工程任务直接写“必须给可执行验证步骤”，文档任务直接写“必须输出可复核的数据出处”。这种写法能减少歧义，也能让 Claude Opus 4.6 的输出更接近你想要的交付格式。

复盘模板：一周后判断 Claude Opus 4.6 是否该当主力

很多文章都在讲模型能力，但真正决定是否主力的是复盘数据。我的做法是周度复盘固定六项：任务类型分布、一次通过率、平均返工轮次、高峰时段波动、入口切换次数、人工修补耗时。你把这六项填满，Claude Opus 4.6 的适配边界会非常清晰，讨论也能从“体感争论”变成“事实判断”。

建议用这个对照表，每周五统一看一次：

这张表真正的作用，是帮你决定“哪些任务继续放在 Claude Opus 4.6，哪些任务要换到工程导向链路”。当你按周执行，路径会越来越稳，团队也不再依赖某一个人“手感好不好”。

我建议在每周复盘会上固定做一个动作：随机抽两条当周返工最多的任务，现场按原始输入重跑一次，再对照当时产出记录偏差原因。这个动作不需要额外工具，但能快速暴露模板缺口和流程漏洞。你只要连做三周，Claude Opus 4.6 在团队里的可用性会从“个体经验”变成“组织能力”。

FAQ

Claude Opus 4.6 现在值得当主力吗

如果你的任务包含长文档、多轮推理、跨步骤输出，值得。它在连续任务里的体感比上一代更稳。

GPT-5.3 Codex 会不会更适合纯开发团队

如果你重度依赖终端执行和工程迭代反馈，通常会更贴合。但仍建议按任务分层，而不是全量替换。

这两条路线能不能同时用

可以，而且这是我更推荐的做法。把不同模型放在各自擅长环节，整体效率通常比单模型硬扛更好。

国内使用最容易忽略什么

主备入口和模板化输入。没有这两项，任何模型都会被用得不稳定。

收尾判断

这一轮发布真正的信号不是“谁赢了谁”，而是模型能力已经从“会回答”进入“能持续做完复杂任务”的阶段。Claude Opus 4.6 在长上下文与知识工作链路上给出了很强的实用价值，GPT-5.3 Codex 在工程执行上也展现了高强度竞争力。

对个人用户和团队来说，最优解通常不是押注单一模型，而是建立可切换、可复用、可复盘的任务路径。你把路径搭好，模型升级才会真正转化成可交付结果。²