最近很多朋友问我：
Codex、GPT、Claude、Gemini、DeepSeek、GLM，这些东西到底有什么区别？

说实话，如果不是天天接触 AI，很容易被这些名字绕晕。

有的是模型，有的是工具；有的是国外厂商，有的是国产模型；有的适合写代码，有的适合做多模态，有的适合低成本 API 调用。表面看都叫 AI，实际上定位完全不一样。

我用朋友聊天的方式，尽量把这件事讲清楚。

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一、先把一个概念说清楚：Codex 和 GPT 不是一类东西

很多人会把 Codex、GPT、Claude、Gemini 放在一起比较。

但严格来说，Codex 和其他几个不是同一个层级的东西。

GPT、Claude、Gemini、DeepSeek、GLM，本质上是 大模型 / 模型家族。

而 Codex 更像是一个 编程 Agent 工具。

OpenAI 官方对 Codex 的定位是：面向软件开发的 coding agent，可以帮助开发者写代码、理解代码、修改项目，甚至在终端或开发环境里协助完成工程任务。([OpenAI开发者][1])

换句话说：

GPT 是大脑，Codex 是拿这个大脑去干编程活的工具。

这就像你不能简单比较“发动机”和“汽车”。
GPT 更像发动机，Codex 更像装了发动机之后可以上路干活的车。

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二、GPT：最典型的全能型选手

GPT 是 OpenAI 的模型家族，也是很多人接触 AI 的第一站。

它的特点是：综合能力很强。

写文章、写代码、做产品方案、分析数据、理解图片、调用工具、做复杂推理，GPT 基本都能覆盖。OpenAI 目前也在持续推进 GPT 系列和 Codex 相关模型能力。([OpenAI][2])

如果你不知道该用哪个模型，GPT 通常是一个比较稳的默认选择。

它不一定在每个单项上都永远第一，但它的优势在于：

能力均衡、生态成熟、工具链完整、开发者文档完善。

对普通用户来说，GPT 适合聊天、写作、方案、学习。
对开发者来说，GPT 适合接 API、做智能客服、做 Agent、做数据分析、做代码辅助。

所以我一般把 GPT 理解成：

AI 世界里的“通用型工作台”。

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三、Claude：更像一个稳重的代码和文档专家

Claude 是 Anthropic 的模型家族。Anthropic 官方也把 Claude 定义为一组先进的大语言模型。([Claude Platform][3])

Claude 给人的感觉和 GPT 有点不一样。

它通常更“稳”、更谨慎，尤其是在长文档理解、代码重构、复杂文本分析方面，体验很好。

很多程序员喜欢 Claude，不只是因为 Claude 模型本身强，也因为它有 Claude Code 这样的开发者工具。你可以把它理解成 Claude 生态里的编程助手。

Claude 比较适合这类场景：

读一份很长的文档，帮你总结关键点；
看一整个项目结构，帮你分析架构问题；
重构代码，尽量保持逻辑不乱；
写严谨一点的方案、报告、说明书。

如果说 GPT 像全能顾问，那 Claude 更像：

一个耐心、严谨、适合处理复杂资料的高级同事。

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四、Gemini：Google 生态里的多模态选手

Gemini 是 Google 的模型家族。

它最大的特点是背靠 Google 生态：搜索、Android、Workspace、YouTube、云服务、多模态能力，这些都是它天然的优势。

Google 官方的 Gemini API 文档里，模型覆盖文本、音频、实时对话、语音等多种方向。([Google AI for Developers][4])

Gemini 适合什么？

如果你的业务和 Google 生态有关，比如 Google Cloud、Google Workspace、Android 应用、搜索增强、多模态理解，那 Gemini 很值得关注。

它不像 GPT 那样只给人一种“聊天助手”的感觉，而是更像 Google 在把 AI 塞进自己的完整生态里。

所以 Gemini 可以理解为：

Google 生态里的 AI 基础能力。

尤其是多模态、长上下文、语音、视频、搜索结合这些方向，Gemini 的存在感会越来越强。

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智谱 Coding Plan，国内顶流编程大模型，20+ 主流工具全适配，性价比拉满：

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五、DeepSeek：高性价比和开放路线的代表

DeepSeek 是国产模型里非常有代表性的一个。

它的特点很明显：性价比高、代码能力强、推理能力强、开放路线影响大。

DeepSeek 官方 API 支持兼容 OpenAI / Anthropic 的调用格式，这对开发者来说非常友好，因为很多系统不用大改，就能切到 DeepSeek。([DeepSeek API Docs][5])

DeepSeek-R1 发布时，官方强调了推理能力和开源路线，代码和模型采用 MIT License，允许自由使用和商业化。([DeepSeek API Docs][6])

这也是为什么很多开发者、创业团队、API 中转站、私有化项目会关注 DeepSeek。

因为它解决了一个很现实的问题：

不是所有场景都需要最贵的模型。很多业务真正需要的是稳定、便宜、够用。

比如批量生成内容、客服问答、代码解释、简单 Agent、内部知识库问答，大量调用时成本非常关键。

DeepSeek 在这些场景里就很有吸引力。

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六、GLM：国产企业级和 Agent 场景的重要玩家

GLM 是智谱 / Z.ai 的模型家族。

它在国内企业服务、Agent、多模态、国产化场景里存在感很强。Z.ai 官方也在主推 GLM-5、GLM-4.6V 等模型，强调多模态、高性能模型服务和 Agentic Engineering 能力。([智谱AI][7])

GLM 的优势不只是模型本身，还有它在国内市场的适配能力。

对企业来说，很多时候选择模型不只是看 benchmark，还要看：

能不能合规；
能不能私有化；
有没有国内服务支持；
API 是否稳定；
中文业务理解是否好；
能不能和企业系统集成。

GLM 在这些场景里就比较有优势。

如果说 DeepSeek 更容易让人想到“高性价比、开放、开发者友好”，那 GLM 更容易让人想到：

国产企业级 AI 能力和 Agent 落地。

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七、真正选型时，不要只问“哪个最强”

这是很多人容易犯的错误。

一上来就问：
GPT、Claude、Gemini、DeepSeek、GLM，谁最强？

这个问题其实不太对。

更合理的问题应该是：

我要拿它干什么？

如果是写公众号文章、产品方案、商业分析，GPT 和 Claude 都不错。

如果是改代码、修 bug、理解项目，Codex、Claude Code 这类工具比单纯聊天模型更合适。

如果是接 API、大规模调用、控制成本，DeepSeek、GLM 可能更适合。

如果是 Google 生态、多模态、语音、视频、搜索结合，Gemini 更值得看。

如果是国产化、私有化、企业项目，DeepSeek 和 GLM 都应该纳入考虑。

所以不要只看模型名字，也不要只看排行榜。

AI 选型不是选“最聪明的”，而是选“最适合当前业务的”。

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八、我自己的理解：它们像不同类型的同事

为了方便理解，可以这样类比：

GPT 像一个全能型顾问。
什么都能聊，什么都能做一点，综合能力强，适合大多数通用场景。

Claude 像一个严谨的高级工程师或文档专家。
适合读长文、改代码、做复杂分析，表达相对稳。

Gemini 像一个背靠 Google 生态的多模态助手。
适合搜索、语音、图像、视频、Google Cloud 等生态场景。

DeepSeek 像一个高性价比的技术型选手。
适合大量 API 调用、代码任务、推理任务、成本敏感型业务。

GLM 像一个更贴近国内企业落地的 AI 方案。
适合中文业务、国产化、Agent、企业服务和私有化方向。

Codex 则不是一个普通聊天模型，而是一个编程工具。
它更像一个能进入你项目目录、帮你改代码、跑任务的 AI 程序员。

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九、普通人怎么选？

如果你只是普通用户，建议很简单：

日常聊天、写作、学习：优先 GPT。
长文档、代码、严肃分析：试试 Claude。
多模态、Google 生态：看 Gemini。
中文、低成本、API 调用：看 DeepSeek 或 GLM。

如果你是开发者，建议分两层看：

第一层，看模型。
也就是 GPT、Claude、Gemini、DeepSeek、GLM 谁更适合你的业务。

第二层，看工具。
比如 Codex、Claude Code、Cursor、Gemini CLI、OpenAI Compatible API、中转服务、私有部署方案。

很多时候，真正提升效率的不是模型本身，而是模型和工具链结合之后的结果。

比如你在网页里问 GPT 写代码，和你在项目目录里用 Codex 直接改代码，体验完全不一样。

前者是“问答”。
后者是“干活”。

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https://blog.csdn.net/qq_40374604/article/details/161234205

十、最后总结一句

如果只用一句话概括：

GPT 是全能型模型，Claude 是严谨型模型，Gemini 是 Google 生态型模型，DeepSeek 是高性价比国产技术模型，GLM 是国产企业级模型，而 Codex 是基于模型能力做出来的编程 Agent 工具。

未来大家用 AI，可能不会只用一个模型。

写文章用 GPT，
改代码用 Codex 或 Claude Code，
做低成本 API 用 DeepSeek，
做企业国产化用 GLM，
做多模态和 Google 生态用 Gemini。

这才是更现实的用法。

AI 不是一个工具打天下，而是进入了一个“多模型、多工具、多场景组合”的阶段。

谁能把这些东西组合好，谁就能真正把 AI 用起来。

https://www.cnblogs.com/JavaPub/p/19792273