各位同仁好，我是七哥。一个在高校里从事人工智能相关领域研究，钻研用大模型AI实操的学术人。可以和七哥交流学术写作或Gemini、GPT、Claude 等大模型 学术实操相关问题，多多交流，相互成就，共同进步。模型更新得太快，也带来了一个新的麻烦：选择越来越多，究竟哪个更适合手头的科研工作？榜单当然能提供参考，但那些抽象的分数，离真实任务往往还有一段距离；过去的使用经验也未必可靠，毕竟模型几个月就可能换一代。尤其到了科研场景，真正重要的不是聊起来是否顺手，而是能不能把事情做对、做稳。所以七哥打算暂且放下谁更强的结论，把GPT-5.6 Sol、DeepSeek V4 Pro 和 Gemini 3.5 Flash放到同一张考桌上。从基础能力出发，再用一篇论文拆出几个小任务，看看面对真实科研问题时它们各自会交出怎样的答卷。首先看下纸面跑分：从参数表现来看，三款模型各有侧重：GPT 更偏向复杂分析与多步骤推理，但响应时间相对较长；Gemini 输出效率突出，更适合高频处理与连续修改；DeepSeek 启动响应较快，在强调即时反馈的场景中更具优势。不过，榜单数据只能作为参考，真实体验仍需通过相同任务进一步验证。科研任务实测