李想播客点醒我：不存在万能通用大模型，选对才是效率关键

最近使用大模型，我主要用 Gemini 和 ChatGPT 的深度思考模式。但我内心始终有个疑问：是不是任何问题都需要深度思考？它真的适用于所有领域吗？真的能实现效率最大化吗？

每当这样反问自己时，你就会发现答案可能并不是那么的绝对。但受海量信息影响，尤其是官方宣传中宣称自己模型的深度思考模式是最强大的。在这种潜移默化的影响下，我们很容易陷入 “所有事情都用深度思考模式来解决” 的误区 。但这很大程度是是对方为了快速广泛传播自己产品所使用的简化表述。

从本质来说，并不是所有的任务，我们都需要去运用深度思考模式。

李想播客点醒我：R1 与 V3 模型，各有适配的应用场景

今天晚上健身的时候，听了张小珺对李想的播客访谈。李想在谈到Deepseek的 R1 模式和 V3 模式时，有个观点我非常赞同。

R1 模型更强调对问题任务本身原有逻辑的深度研究，它会质疑你提出的问题和目标是否合理，再基于研究分析后，针对你的问题与目标进一步拆分，最终输出答案；

V3 模型则是纯粹的应用型模型，它不会纠结问题是否合理、目标能否达成，只会基于你的需求直接给出 1、2、3、4、5 式的行动清单。

两个模型适用的领域完全不同，没必要什么都用 V3，也不用什么都问 R1。你需要根据当下的任务问题和目标判断，该选 R1 还是 V3，这样才能真正实现效率最大化。

举例印证：不同需求，选对模型才出彩

举个简单的例子

若要写一篇命题作文，直接用 V3 模型更合适 —— 它的产出速度和语言创造力比 R1 更优。因为命题作文答案相对确定，V3 能直接根据命题进行创造性创作；

若把同样的命题丢给 R1，它会先拆分命题是否合理，分析可能存在的局限与漏洞，最终给出的文章虽面面俱到、逻辑严谨，但出彩度远不如 V3。因为 R1 的全面性会削弱文章的个性，而 V3 创作的内容更具个性化，在传播逻辑层面更像人写的文章。逻辑间可能存在的漏洞，正是人类写作的普遍现象，这也是我们所说的 “人的味道”。

延伸：不同大模型，各有自己的专属王牌领域

我们把视野拉高到全球大模型来看，不同的大模型各有擅长的领域

编程领域：Claude 是毫无疑问的王者，Claude的定位本身就侧重编程，实力极为强大；

深度研究：ChatGPT 的 Deep Search 功能堪称顶尖；

可视化与交互体验：Gemini 更具优势，谷歌的 Gemini 在这方面表现更出色。

核心结论：拒绝通用幻想，适配当下才靠谱

今晚听完李想的播客访谈，我越发确认了一个点。永远不要指望出现一个通用型大模型能解决所有问题，这不现实。同理来说，我们的工作生活中也不要奢望一套方案、一种方法能走遍天下，这同样不现实。

一切都要根据当前的环境、当下的时空节点，去做对应的合适选择。