【懶人包】ChatGPT、Gemini、Claude誰最強？5款最夯AI工具優缺點一次看

2026-02-22

記者鄧天心／綜合報導

回顧生成式AI發展初期，大眾對其應用多停留在簡易問答或趣味創作，然而邁入2026年，AI技術已顯著躍升，轉型為具備視覺、聽覺、程式撰寫及生活管理能力的智慧助理。

面對OpenAI、Google、Anthropic等科技大廠競相推出新功能，市場上的AI工具琳瑯滿目，為了釐清各平台的優勢與適用情境，《科技島》綜合各家分析帶你一次看ChatGPT、Google Gemini、Claude、Perplexity以及新興模型DeepSeek到底好用在哪裡？

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一、功能全面的通用助理：OpenAI ChatGPT (GPT-4o)

ChatGPT目前在市場上仍保有領先地位，其優勢在於均衡的綜合能力與日益成熟的擬人化體驗，

1. 多模態功能

GPT-4o模型強調流暢的互動性，除了文字輸入，用戶可直接進行語音對話，其反應速度已接近真人對談；同時具備視覺辨識能力，能透過鏡頭理解用戶當下的環境，例如在駕駛途中，用戶可直接透過語音查詢地圖或規劃路線，無需手動操作。

2. 個性化記憶

這是ChatGPT顯著的差異化功能，它能記憶用戶過往提供的資訊與偏好（如家庭成員、職業、飲食禁忌等），無需在每次對話中重複設定，在實測中，ChatGPT能依據用戶過往習慣自動過濾不喜歡的食材，並主動提供符合用戶背景的建議。

ChatGPT在處理突發狀況與生活雜務上表現優異，能迅速歸納通訊軟體中的對話重點，或在行程變更時提供即時協助，適合做為全方位的個人助理，適合重視語音互動、需要處理多元生活雜務、追求個人化體驗的用戶。

二、Google生態系深度整合：Gemini (Gemini 2.5 Pro)

Google的策略在於發揮其龐大的軟體生態系優勢，Gemini 2.5 Pro不僅是聊天機器人，更深度整合至Gmail、Google Drive與Maps等服務中。

1. 跨平台超方便

Gemini能直接讀取用戶授權的Email與雲端文件，解決了「資訊分散」的問題。用戶可直接指令搜尋特定的會議紀錄或行程資訊，這是其他獨立AI平台較難以企及的功能。

2. 結合即時搜尋數據

依託Google搜尋引擎，Gemini對即時資訊的掌握度極高。實測中，它能掃描冰箱食材並結合即時資訊判斷是否過期，或搜尋當下的育兒建議。它能將數位資料與現實生活場景有效連結。

儘管在創意生成的表現上較為中規中矩，但在整理雲端資料與查詢即時生活資訊（如公車動態、食譜）方面，具備不可替代性，適合Android用戶、Google服務重度使用者、不想一直查找雲端檔案的人。

三、邏輯與文字的專家：Claude (Claude 4 Sonnet)

由Anthropic開發的Claude，在市場定位上更側重於文字生成的細膩度與邏輯推理的深度。

1. 擬真的文案撰寫能力

相較於其他模型可能產出較為制式的回應，Claude生成的文本在語氣拿捏、同理心展現上更為精準。特別適合撰寫需要細膩情感或正式禮儀的信件與文章。

2. 程式輔助與長文閱讀

Claude的「Artifacts」介面能即時預覽程式碼或網頁效果，大幅提升開發效率。此外，其長文本處理能力優異，能閱讀並分析長篇合約或小說，且邏輯保持連貫。

實測發現，Claude在即時導航等生活功能上支援較弱，但在處理職場郵件摘要、擬稿及專業文書工作上表現出色，更適合在桌機環境下進行深度工作，適合文字工作者、行銷企劃、程式開發者、重視文筆流暢度之用戶。

四、對話式搜尋引擎：Perplexity AI

Perplexity的定位介於聊天機器人與搜尋引擎之間，主要解決生成式AI容易產生「幻覺」（提供錯誤資訊）的問題。

1. 標註引用來源

針對用戶提問，Perplexity提供的答案皆會附上註腳與原始連結，確保資訊的可追溯性與正確性。這對於需要精確數據的查找任務至關重要。

2.高效的資訊整合

它能自動閱讀多個網頁並彙整成表格或摘要，例如進行產品規格比價或新聞事件整理，大幅節省用戶自行瀏覽多個分頁的時間。

雖然缺乏像聊天機器人的個性化互動，但在資料查詢、新聞檢索與比價等任務上，其效率與準確度最高，適合研究人員、學生、記者、需快速彙整客觀資訊者。

五、高性價比的推理工具：DeepSeek (深度求索)

DeepSeek為近期備受關注的新興模型，以高性價比的運算能力在數理邏輯與程式開發領域展現競爭力。

1. 優異的視覺辨識與分類

實測中，DeepSeek能精準辨識手寫且污損的購物清單，並自動將項目依購買通路分類及估算價格，展現了強大的視覺推理能力。

2. 結構化的邏輯分析

在面對如寵物健康諮詢等問題時，它能提供結構完整、條理分明的分析建議，風格偏向理性的技術分析，而非感性的安慰。

在一般閒聊上可能顯得較為生硬，但在解決具體技術問題、數學運算或邏輯分析任務時，表現相當可靠，適合程式開發者、理工科系學生、需處理結構化數據分析者。