用可复现的方法横向对比主流大模型在代码、推理、长文本等场景下的实际表现，数据说话。
Gemini 和 ChatGPT 没有“谁绝对更强”，更多取决于两点：你用它干什么，以及你用到的具体版本。
我先把话说在前面：我没法替你“站队吹/站队黑”。这类新架构最怕两件事——只看概念不看数据，以及只看榜单不看代价。下面我按“它到底想解决什么、亮点在哪、坑可能在哪、怎么判断是不是噱头”来聊，尽量用人话（主要依据论文原文与媒体解读，链接放文末）
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Hacker News 上的一条高赞评论引发了激烈争论：
Genie 3 的演示视频看起来惊艳：720p 实时交互，画面一致性保持几分钟，森林、海洋、火山什么场景都能生成。
网上很多人把 Genie 3 和 Unity、Unreal 放在一起比。"AI 要取代游戏引擎了"这种标题满天飞。
很多人把 Google 的 Genie 3 和 OpenAI 的 Sora 放在一起比较。这种比较其实有点问题。
2025-2026 年，三个团队在"AI 生成世界"这个方向上引人关注：Google DeepMind 的 Genie、OpenAI 的 Sora、以及 Fei-Fei Li 创立的 World Labs。
每次大模型发布，厂商都会贴一张 benchmark 表：我们在 X 上得了多少分、在 Y 上赢了谁。Opus 4.6 的发布也不例外——Terminal-Bench 第一、Humanity's Last Exam 第一、GDPval-AA
2 月 5 日 Anthropic 发了 Opus 4.6，同一天 OpenAI 放出了 GPT-5.3-Codex。加上去年底发布的 GPT-5.2 和 Gemini 3 Pro，2026 年初的旗舰模型格局已经很清楚了。
说实话，看到 Opus 4.6 定价的时候，我第一反应是 Anthropic 的产品经理脑子进水了。
今天，2026 年 2 月 5 日，大概会被载入 AI 编程史册。
今天早上起来刷推特，我人都傻了。
选视频模型跟选手机一样，没有"最好"，只有"最适合你"。