停用 ChatGPT 差不多一个月了。

原因挺杂的。政策层面的不确定性是一方面，费用是一方面，另一方面国产的 Agent 和 Harness 产品确实越来越多、越来越能打了，我想认真试一试它们到底能到什么程度。于是干脆把 GPT 暂时放下了，全面切换到国产智能体加国产模型的组合。

这一个月下来，体验其实没有想象中那么痛苦。但现在 GPT6 发布，各种强大的作品展示效果层出不穷，恰逢我的国内免费积分也快用完了，是时候回来再看看了。

切换的过程比想象中顺利

先说结论：从 Codex + GPT5.5 切换到国产智能体 + 国产模型，并没有太多的不适应。

这一点我是真心觉得不错。

说实话，一年前如果让我做同样的切换，体验落差可能会非常明显。但现在，无论是豆包、Kimi 还是其他几家，在代码理解、多轮对话、上下文保持这些方面，确实已经做到了一个相当可用的水平。

尤其是在一些标准化的任务上——比如写一段业务逻辑、生成测试用例、做简单的代码审查——国产模型的表现已经相当稳定。我日常用 Codex 做的事情，换成国产智能体以后，大部分场景都能接住。

从这个角度说，中美 AI 的差距确实在缩小。 这不是客套话，而是过去一个月里我最真实的体感。

具体用了哪些产品

先列一下这一个月用过的东西。

智能体方面，试了一圈：CodeBuddy、WorkBuddy、Trae、Qoder、千问办公。用下来的感受，一言以蔽之——都差不多。 界面设计、交互逻辑、任务完成度，没有谁拉开谁一个身位的感觉。各有各的小毛病，也各有各的亮点，但整体体验高度趋同。

基座模型方面就杂一些了：GLM5.2、GLM5.3、GLM5.3 Flash、Kimi-K3、HY4 Preview、HY3、DeepseekV4 PRO、DeepseekV Flash、QWEN 3.8，能排上号的几乎都跑了一遍。

体感上，推理能力和深度没有想象的差距那么大。 大家在逻辑推理、代码理解、方案生成这些方面的表现，说实话已经非常接近了。倒是执行速度和积分消耗，确实让几个 Flash 模型优势巨大——同样一个任务，Flash 模型可能 10 秒出结果还不怎么耗积分，换一个满血版可能要 30 秒还烧掉好几倍的额度。对于日常高频使用来说，这个差距比模型能力本身的差距更直接影响体验。

但信心是另一回事

话说到这里，但后面还有一个"但是"。

切换过去以后，我发现自己有一个很明显的变化：对国产产品产出的信心不足。

这种信心不足不是说它们回答得不好，而是一种隐隐的担心——会不会哪里有比较大的理解偏差？会不会有一个看起来很合理但实际上是谬误的答案？会不会在某个关键细节上自以为正确但其实是错的？

于是我养成了一个习惯：同一个问题，用多个国产产品交叉验证。

A 产品给了一个答案，我再问一遍 B 产品；B 产品说了一个方案，我再让 C 产品看看有没有问题。表面上看这是在充分利用各家的长处，但实际上，这背后是一种不太敢完全信任的心态。

反过来说，我几乎从来没有对 GPT 产生过这种需要交叉验证的冲动。不是因为它一定不会犯错——它当然也会幻觉——而是长期以来建立的使用信任，让我在大多数场景下愿意直接采纳它的结果。

这种信任不是一天建立起来的，而是在无数次使用中慢慢积累的。每一次它准确理解了我的意图，每一次它给出了合理的方案，每一次它在复杂问题上表现出的稳定性，都在为这种信任充值。

而国产模型目前还处在这个信任充值的早期阶段。

为什么信心差距这么重要

可能有人会觉得，多验证几次也不是什么大事，不就是多花几分钟嘛。

但实际使用中，这种信心差距的影响比看起来要大得多。

当你对一个工具的产出不够信任时，你的使用方式就会发生根本性的变化。你会更保守，更不敢尝试，更倾向于把 AI 的输出当成"参考"而不是"半成品"。你会花更多时间在检查和验证上，而不是让它帮你往前推进。

更关键的是，你不太敢让 AI 深度参与复杂任务。因为一旦涉及多步骤、多文件、需要连贯理解的场景，任何一个环节的理解偏差，都可能像蝴蝶效应一样放大到最后的结果里。

这种谨慎在很多场景下是对的，但它同时也意味着你没有真正释放 AI 的能力。

现在回来，看看 GPT6 到底有多强

GPT6 发布这几天，我看了不少作品展示，确实有一些让人眼前一亮的效果。

但看别人演示和自己实际使用，始终是两回事。所以我不想在没有深度使用之前就下结论。这次回来，我想认真对比几个方面：

这个表格里的"待验证"不是我偷懒不想写，而是我真的觉得，在没有足够使用数据之前，给任何一个方向下结论都为时过早。

说说费用这件事

既然提到了费用，就多说两句。

国产产品的免费积分确实是我这一个月能全面切换的一个重要支撑。但正如前面说的，免费积分总有用完的时候，而一旦开始付费，价格差距就变得很现实了。

GPT Plus 每月 20 美元，这个价格虽然不便宜，但考虑到它能提供的能力上限和稳定性，对于把 AI 当成核心生产力工具的人来说，是一笔算得过来的账。

国产产品目前的定价策略还在探索阶段。有的免费额度给得很大方，有的已经开始收紧。这种不确定性本身也会增加使用时的心理负担——你不知道下个月还能不能像现在这样用。

最后

停用一个月 GPT，最大的收获不是发现国产产品已经能完全替代了，而是让我更清楚地看到了差距到底缩小了多少，以及剩下的差距到底在哪里。

国产模型在标准化任务上的表现已经相当不错，这是事实。但在需要深度信任、复杂推理和长期稳定性的场景下，要追上的路还有不少。

不过话说回来，信任这东西本来就是靠一次又一次的正确积累出来的。国产模型的充值才刚开始，未来的空间还很大。

现在 GPT6 回来了，我想先用一段时间再做更完整的对比。也许到时候会发现差距比想象中小，也许会发现有些差距比我想象中更难追。

无论如何，能有选择本身就是一件好事。 有竞争，才会有进步；有对比，才知道差距；有差距，才有追赶的动力。