技术特点：与 Fable 5 本质为同一模型，但针对网络安全场景设置不同安全护栏。内部蛋白设计专家借助 Mythos 5 将部分流程提速约10倍，在14个蛋白目标中已有9个产出强候选方案。假设盲测中，科学家约80%的时间更偏好其结果。命中安全分类器时自动降级至 Opus 4.8 响应。

优势场景：网络安全攻防、药物/分子设计、基因组学研究、科学假设生成。

技术特点：Anthropic 公开可用能力最强的模型。在执行更长时间、更复杂任务时优于 Opus 系列，自主运行时间比以往任何 Claude 模型更长。金融推理、文档分析、图表理解、网页应用重建（仅靠截图即可重建源码）均为高分项。

优势场景：软件工程全流程自主执行、知识工作自动化、金融分析、科学研究、Agent 长时任务。

技术特点：Opus 系列的成熟迭代，代码质量和工程任务完成度持续领先。Extended Thinking 先规划再编码，结构化输出稳定。亦是 Fable/Mythos 安全降级的后备模型，可靠性极高。

优势场景：日常编码助手、工程任务交付、Agent 自动化、作为安全关键系统的后备推理引擎。

技术特点：原生多模态推理模型，支持文本、图像、音频、视频四模态输入。1M token 上下文窗口为实测可用的真实能力（MRCR v2 1M 评测中独有数据）。LiveCodeBench Pro Elo 2887 为编码竞赛级最强。MCP Atlas 工具调用 69.2% 领先。

优势场景：视频理解、超长文档/代码库处理、科学推理、多模态学术研究、预算友好的全能型场景。

技术特点：中国AI模型排名历史最高（全球#5）。竞赛级数学能力独步天下，HMMT 2026 以 97.1% 刷新纪录。完成35小时自主编码会话（1,158次工具调用），实现GPU内核10倍加速——自主运行时间为行业最长记录。多语言覆盖55种语言。需注意输出冗长问题（约4倍于同类模型）。

优势场景：数学密集型工作、长时自主编码、多语言/跨语言场景、金融建模、科学计算。

技术特点：首次将推理、编码、工具调用、搜索与原生电脑操控五大能力统一到一条主线模型。OSWorld-Verified 75.0% 首次超越人类基准（72.4%）。MMMU-Pro 94% 为多模态理解最高分。内置 GPT-5.3-Codex 编码能力。Tool Search 基于 MCP Atlas，降低 47% token 消耗。幻觉率比 GPT-5.2 减少33%。

优势场景：电脑自动化操控、多模态学术推理、复杂工作流自动执行、需要视觉理解+操作结合的Agent任务。

技术特点：OpenAI 综合推理最强的旗舰模型，AA Intelligence Index 以60分居首。SimpleBench 综合推理达90%，超越人类83%基准。Terminal-Bench 2.0 以82.7% 刷新 SOTA。GPT-5 系列生态最完善，工具链最丰富。

优势场景：通用推理、终端Agent任务、企业级AI平台集成、全栈开发工具链。

技术特点：Gemini 3 Pro 的深度推理变体，上下文窗口达2M tokens——为Top 10中最大。Deep Think 模式专注于数学与复杂推理，MATH基准达89.7%。采用分层存储 + 实时压缩 + 按需检索（InfiniteAttention）架构，可一次性处理整套维基百科级别的信息。

优势场景：复杂推理/数学、超长文档处理、需要最大上下文窗口的知识密集型任务、全量代码库理解。

技术特点：2M token 上下文窗口与极低定价是其核心差异化优势。支持视觉输入、工具调用、函数调用。但智能指数（23.6）和编码指数（19.5）远低于顶级模型，指令跟随能力（IFBench 36.5%）低于平均水平。在创意、情感和协作交互方面表现出色。

优势场景：批量摘要、超长文档检索、成本敏感型流水线、创意/情感交互、高吞吐量场景。

技术特点：与 GPT-5.4 Pro 共享核心能力（原生电脑操控、五合一主线模型），但价格仅为 Pro 的 1/12。BenchLM 评价"在所有类别中稳居第2"，是排名靠前但成本更低的性价比之选。GDPval 知识工作评估83.0%，投行建模87.3%。幻觉率比 GPT-5.2 减少33%。

优势场景：日常编码+推理+电脑操控的综合型场景、预算受限但需高质量输出、知识工作自动化。