大语言模型（LLM）到2026年已经成熟了，OpenAI、Anthropic和Google三巨头称霸。我根据LMSYS Arena、GPQA和SWE-bench基准，比较了顶级选手，帮你挑适合AI编码和日常任务的LLM。GPT-5.2 (OpenAI)综合王者，Elo 1483，幻觉率降到6.2%。强在深度研究和多模态（文本+图像）。编码上SWE-bench 80.9%。缺点是上下文窗400K，价格高（输入$3.44/M tokens）。企业级首选。Claude Sonnet 4.5 (Anthropic)编码高手，GPQA 91.9%，专注写作和复杂逻辑。比GPT冗余少，工具用得溜。价格输入...

看到过两个人面试，应该是测试岗位的，全程端着个手机卡在摄像头下面，开语音，面试官问问题，首先嗯嗯呃呃呃呃呃卡半天，然后“我需要时间思考一下”，现场开搜问AI，有点绷不住，我寻思技术问题不应该是问出来脑子里就应该有思路了吗，顶多几秒钟组织一下语言（后来还发现她们为了方便作弊把我电脑充电器拔了😃）难怪说现在的工作不好找，原来是自己压根什么都不会，仔细想想这种人还挺多的

产品追求性价比，员工也追求性价比，挣的钱都去哪里了😂😂 算法连20都开不上🤣🤣 我是真没招了

很多人对大公司有滤镜，觉得流程成熟、高手云集。但真正待过才会发现，大公司里同样是草台班子。有些人技术水平并不高，对业务理解也很浅，却能靠一纸学历混进核心岗位。代码质量一般，问题解决能力有限，更多时候是在流程里“站住位置”，而不是创造价值。项目一复杂，问题就开始暴露，只能靠少数真正能干活的人兜底。学历很重要，但它不该是免检通行证。真正让系统跑得起来的，从来不是名校背景，而是责任心、学习能力和长期积累。再大的公司，也离不开那些默默把事做对的人。