AI 模型是什麼？GPT-4、GPT-5 到 GPT-5.6 差在哪？該怎麼選？
數字越大不代表每件事都更適合，先看任務再選模型
先講結論
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ChatGPT 是產品，GPT 才是背後使用的模型家族。Claude、Gemini 也各自有不同版本與用途的模型。
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版本比較新，通常代表部分能力有所提升，但不等於每一項任務都一定更好。速度、推理能力、使用成本和可用工具也要一起看。
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免費版和付費版的差別主要是模型權限、功能與使用額度，不是付費後每一句回答都一定比較好。
AI 模型到底是什麼？
AI 模型可以先想成 AI 服務背後負責處理任務的核心系統。
它經過大量資料與訓練程序，學會從輸入內容中找出規律，接著產生文字、圖片、聲音或其他結果。把模型說成 AI 的「大腦」很好懂，但只是比喻，它不是真的像人一樣理解、記憶和思考。
最容易搞混的是「產品」和「模型」：
| 你使用的產品或服務 | 開發公司 | 官方模型例子 |
|---|---|---|
| ChatGPT | OpenAI | GPT-5.5 Instant、GPT-5.6 Sol |
| Claude | Anthropic | Claude Fable 5、Claude Mythos 5 |
| Gemini | Gemini 3.6 Flash、Gemini 3.1 Pro |
表中的名稱依各公司在 2026 年 7 月 28 日可查到的官方文件整理，不代表每個地區、方案或產品介面都能使用全部模型。
資料來源：
查閱日期：2026 年 7 月 28 日
用房仲工作的情境來說
把 AI 公司想成仲介公司，模型就像公司裡不同專長、不同工作節奏的經紀人。
ChatGPT 是你走進去使用的服務，GPT-5.5 Instant、GPT-5.6 Sol 則像裡面負責不同任務的人。
有人接電話快、處理例行工作有效率；有人比較慢，但遇到複雜案件時，願意花更多時間分析。你不會因為某位同事資歷比較新，就把所有工作都交給他。AI 模型也是一樣。
以 OpenAI 在 2026 年 7 月公布的 ChatGPT 說明為例：
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Instant由 GPT-5.5 Instant 驅動，適合快速、日常的問題。
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Medium、High、Extra High由 GPT-5.6 Sol 驅動，差別在於投入的推理程度。
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Pro使用 GPT-5.6 Sol Pro，定位在困難任務與較長時間的工作流程。
同一個 GPT-5.6 家族裡，也還有不同定位。OpenAI 將 Sol 定位為旗艦模型，Terra 強調能力與成本的平衡，Luna 則主打速度與較低成本。
所以，模型不能只看版本數字，還要看後面的名稱、模式和任務定位。
資料來源：
查閱日期：2026 年 7 月 28 日
GPT-4、GPT-5 和 GPT-5.6 差在哪？
GPT-4、GPT-5、GPT-5.6 可以理解為 OpenAI 不同時期推出的模型世代或版本名稱。
新版本通常會在某些能力、速度、工具使用、安全機制或運算效率上更新。不過，這不代表版本數字越大，所有任務的結果就一定全面勝過舊版本。
而且模型會持續更換。OpenAI 已在 2026 年 2 月將 GPT-4o、GPT-4.1、GPT-4.1 mini、o4-mini，以及早期的 GPT-5 Instant 和 Thinking 從 ChatGPT 退役。到了 2026 年 7 月，ChatGPT 的日常快速回答主要由 GPT-5.5 Instant 負責，符合資格的方案則可使用 GPT-5.6 Sol 的推理模式。
這也是為什麼不要只背版本號。今天記住的名稱，幾個月後可能就換了。
更實用的方式是看三件事：
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這個模型擅長什麼？
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回答速度與推理深度如何？
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你的方案能不能使用，額度是否足夠？
資料來源：
查閱日期：2026 年 7 月 28 日
免費版一定比較差，付費版一定比較好嗎？
不能直接這樣說。
依 OpenAI 目前的方案說明，GPT-5.5 Instant 仍是 ChatGPT 的日常預設模型；Free 和 Go 目前不包含 GPT-5.6 Sol 的 Medium、High 推理選項，Plus 則包含 Medium 與 High。
這代表付費方案在複雜任務上通常有更多模型和推理選擇，但不代表簡單任務一定會出現明顯差距。
請 AI 把客戶訊息改得客氣一點、整理地址或調整標點，快速模型通常就能處理。若是比較政策差異、分析長篇資料、檢查多項條件是否衝突，推理能力較強的模型才比較有發揮空間。
而且 OpenAI 官方也明確說明，大型語言模型的輸出具有非決定性。即使模型和指令完全相同，不同次執行仍可能產生不一樣的答案。
所以，看到同事的答案比較好，先別急著認定是他用了更貴的模型。差異也可能來自：
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使用的模型或推理模式不同
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指令寫法不同
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前面對話提供的上下文不同
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上傳的資料不同
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模型這一次產生了不同結果
資料來源：
查閱日期：2026 年 7 月 28 日
房仲常見的兩個使用情境
場景一：同事的文案就是比你好
兩個人看起來用了同一段指令，產出卻差很多。
先確認彼此使用的模型與推理模式，再比較完整指令、前文內容和提供的物件資料。不要只問「你用哪一家 AI」，還要問：
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用的是哪個模型或模式？
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前面有沒有放範本文案？
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有沒有提供客群、賣點和禁止事項？
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是只生成一次，還是挑過三個版本？
模型會影響結果，但不是唯一原因。
場景二：簡單任務不需要最強推理
請 AI 修改一句客戶回覆、整理地址、修正錯字，通常不需要動用最慢、推理最深的模式。
長篇政策比較、複雜銷售策略、多份文件交叉檢查，才適合使用推理能力較強的模型。
模型不是越強就每次都要用。選得剛好，比一律選最強更有效率。
Anthropic 的官方選模指南也採用相同邏輯：選擇模型時，需要在能力、速度與成本之間取得平衡。
資料來源：Anthropic：Choosing the right model（查閱日期：2026 年 7 月 28 日）
實際操作：自己做一次公平比較
如果想比較兩個模型，不要各問一次就下結論。生成式 AI 每次回答可能不同，一次測試很容易剛好抽到特別好或特別差的結果。
可以用同一份虛構案例，分別交給不同模型，每個模型測試 3 次：
你是資深房仲。買方認為房屋已有 30 年屋齡，
希望議價 10%，但屋主兩年前已花費 200 萬元完成全室翻新。
請寫一段 120 字內的回覆：
1. 先理解買方對屋齡的顧慮。
2. 說明翻新對現況與後續支出的影響。
3. 不攻擊買方，也不保證屋主一定不降價。
4. 最後自然引導買方提出可接受的價格。
接著用同一套標準評分：
[table]
每個模型測試 3 次後再比較，比單看一次回答公平得多。
如果使用真實案件，記得先移除客戶姓名、電話、地址、合約內容及其他不必要的個人資料。
（此處可放入不同模型的回答與評分對照截圖）
房仲工作怎麼選模型？
[table]
一句話整理：
簡單任務先求快，複雜任務再增加推理；涉及專業責任時，不管模型多新都要人工確認。
常見問題 FAQ
Q：模型版本越新越好嗎？需要一直追最新版本嗎？
新版本通常會改善部分能力，也可能比較容易按照指令完成任務。但實際表現仍要看工作類型、速度、額度和工具需求。
一般使用者不用背完所有版本號。先確認目前能選哪些模式，再用自己的真實任務測試就好。
Q：一定要挑一家使用嗎？可以同時用幾個 AI 嗎？
可以。
不同公司的產品在介面、模型、工具、額度與回答風格上可能不同。你可以用同一個不含敏感資料的案例測試，再決定哪一個比較適合自己的工作。
但不要因為「多家都能用」，就把客戶個資或完整合約同時上傳到各個平台。使用前仍要確認公司的資料政策與自己的保密責任。
Q：手機 App 和電腦網頁版，模型一定相同嗎？
同一個帳號與方案通常會有相近的使用權限，但不能保證任何時間看到的模型、模式和功能都完全一致。
功能可能分批推出，介面位置也可能不同。OpenAI 官方文件就提到，模型選擇器在手機 App 與網頁版的位置不同，部分功能也會依方案、工作區設定與推出進度提供。
即使確定使用同一模型，同一段指令的答案也可能不同，因為生成式 AI 的輸出本來就有變化。
資料來源：
查閱日期：2026 年 7 月 28 日
Q：怎麼知道自己現在使用哪個模型？
先查看 ChatGPT 輸入框附近或對話上方的模型選擇器。不同方案顯示的選項可能不同，有些情況也會由系統自動切換推理程度。
如果畫面只顯示 Instant、Medium、High 或 Pro，可以到官方說明確認這些模式目前分別由哪個模型提供，不要只靠網路上過期的教學截圖判斷。
資料來源與時效說明
本文依據 OpenAI、Anthropic 與 Google 官方文件整理，最後更新日期為 2026 年 7 月 28 日。
AI 模型名稱、方案權限、使用額度和產品介面都可能調整。如果你是在不同時間閱讀本文，請以各公司官方最新文件及自己帳號實際顯示的選項為準。
主要參考資料：
作者：巫建穎｜AI 研究所教官，專教不動產從業人員 AI 實戰應用。
延伸閱讀：
・[為什麼 AI 聊久了會忘記？上下文（Context）白話解釋]
・[Token 是什麼？為什麼 ChatGPT 免費版會用完額度？]
巫建穎
關於我
我目前在 太平洋房屋員林站前店 擔任副店長。
我為什麼開始接觸 AI？
我真正開始接觸 AI，大約是在今年四月初。
當時會接觸 AI，不是為了追流行，而是工作上真的有需要。身為房仲，我常要快速試算稅務、整理資料，或協助客戶初步判斷問題，但原有工具在外出拜訪、帶看或討論案件時，用起來並不順手。
從不懂程式，到做出自己的網站
我就這樣從完全不懂程式開始，一步一步用 AI 做出自己的稅務試算網站。
現在面對客戶時，我可以更快協助他們了解：
- 房地合一稅
- 土地增值稅
- 其他不動產稅務問題
做完這個網站後，我才真正發現，AI 可以直接成為工作上的助理。原本需要花很多時間重複處理的工作，也能重新整理成比較省事的流程。
把 AI 帶進房仲工作
後來，我開始研究：
- AI 圖片生成
- AI 影片生成
- 提示詞設計
- 內容創作
- 行銷應用
- AI 助理開發
我也開始思考，這些工具可以怎麼真正用在房仲服務、社群經營和教育訓練上。
從使用者，走向種子教官
最近，我通過了 太平洋房屋 AI 種子教官初階考核，也擔任種子教官隊長。
對我來說，通過考核只是第一步。
接下來更重要的是，把自己學到的 AI 工具和實務經驗整理好，變成同仁：
- 看得懂
- 學得會
- 能直接帶回工作上使用
我怎麼看 AI？
我從來不覺得 AI 可以取代房仲。
它比較像是一位助理，幫我們更快整理想法、完成內容，把省下來的時間留給客戶，處理他們真正關心的問題。
我一開始接觸 AI，想解決的問題其實很簡單：
有沒有辦法少做一點重複工作，把時間用在更有價值的事情上？
接下來，我會繼續把 AI 整理成房仲真正學得會、用得上的工作方法。
