Vertex AI Model Garden上的Gemini vs Llama vs Claude：按使用场景选择模型
Vertex AI Model Garden提供200+模型。Gemini 2.5、Claude（通过Anthropic）、Llama 4、Mistral——每个场景用哪个？从质量、成本、延迟和治理角度进行实践对比。
Fabiano Brito
CEO & Founder
“哪个模型更好？“是错误的问题。正确的问题是”哪个模型用于哪个场景？“——答案因维度而异。这篇文章汇集了我们在2025-2026年在Autenticare项目中运行所有这些模型所学到的经验。
目录（摘要）
| 模型 | 提供商 | Vertex可用性 | 差异化优势 |
|---|---|---|---|
| Gemini 2.5 Pro / Flash | 原生 | 顶级多模态，100万token上下文，Workspace集成 | |
| Claude Sonnet 4.6 / Opus 4.7 | Anthropic | Vertex Model Garden | 推理 + 长文本写作 |
| Llama 4（多种规格） | Meta（开放权重） | Vertex + 自托管 | 开放、可定制、可本地部署 |
| Mistral Large 3 | Mistral AI | Vertex Model Garden | 成本优势，欧洲多语言 |
| Codestral | Mistral AI | Vertex Model Garden | 代码专用 |
其他模型也在目录中（旧版PaLM、垂直模型），但这5个覆盖了95%的企业场景。
4个候选模型，一览
🟢 Gemini 2.5
Pro / Flash
80%的场景。原生多模态，100万token上下文，唯一通向Workspace的路径。
🔵 Claude 4.6 / 4.7
Sonnet / Opus
长文本写作、法律推理、品牌文案。经常是第二选择。
🟠 Llama 4
开放权重
本地部署、真实微调、不能离开的数据。国防、政府、敏感医疗。
⚪ Mistral / Codestral
Large 3
大批量便宜30-50%。Codestral用于开发智能体。法/德/意/西语很强。
Gemini 2.5 Pro / Flash——何时选择
- 原生多模态：同一次调用中处理PDF、图像、音频、视频。
- 100万token上下文：无需费力分块即可读取完整知识库。
- Workspace集成——企业Gmail/Docs/Drive智能体的唯一路径。
sa-east1，模型在该区域运行。- 竞争力价格，尤其是大批量Flash。
- 稳健的函数调用。
- 在长篇叙事写作中，Claude的语气仍然更自然。
- 在复杂代码中，Codestral / Claude有时表现更好。
何时选择： Gemini Enterprise的默认选择。场景：企业智能体、RAG、多模态、Workspace集成。是任何新场景”首先尝试的模型”。
Claude Sonnet 4.6 / Opus 4.7——何时选择
- 长文本写作，语气自然，尤其是讨论性内容。
- 长链推理：法律分析、技术意见、详细比较。
- 稳健的工具使用，尤其是多步骤链式任务。
- Constitutional AI：保守拒绝，在企业环境中有用。
- 没有原生视频多模态（仅图像）。
- 无法原生访问Workspace。
- Opus大批量成本高。
- Opus延迟高于Gemini Pro。
何时选择： 写作或深度推理占主导的场景——起草意见书、长篇对比分析、技术写作智能体、品牌文案。
Llama 4——何时选择
- 开放权重：可在本地、专用VPC、自有GPU上运行。
- 可定制：真实微调（LoRA、full）。
- 限制性行业合规：数据不能离开自有基础设施的场景。
- 可预测成本：基础设施许可，无按token计费。
- 复杂推理质量低于Gemini Pro / Claude（取决于所选规格）。
- 运营需要成熟的MLOps团队。
- 多模态有限。
何时选择： 国防、政府、关键基础设施、有数据不出境要求的敏感医疗。密集微调项目。有闲置GPU想利用的企业。
Mistral Large 3 / Codestral——何时选择
- 成本：同质量范围内通常便宜30-50%。
- Codestral专为代码优化，适合开发智能体。
- 欧洲多语言：法语、德语、意大利语、西班牙语表现强劲。
- 小规格开放权重：本地部署选项。
- 中文流畅度略低于Gemini/Claude。
- 多模态处于初级阶段。
何时选择： 大批量且对成本敏感、“足够好”可接受的场景。持续开发智能体。欧洲市场运营。
按使用场景决策
| 使用场景 | 推荐模型 |
|---|---|
| 标准企业RAG智能体 | Gemini 2.5 Pro（路由用Flash） |
| 多模态（PDF + 图像 + 音频） | Gemini 2.5 Pro |
| 长篇法律分析 | Claude Opus 4.7 |
| 品牌文案起草 | Claude Sonnet 4.6 |
| 大批量分类 | Gemini Flash或Mistral Large |
| 代码审查/开发助手 | Claude Sonnet 4.6或Codestral |
| 国防/本地部署强制要求 | Llama 4 |
| 原生Workspace智能体 | Gemini（唯一选项） |
| 密集微调 | Llama 4或Gemini（Vertex tuning） |
Vertex Model Garden的优势
即使选择Claude或Llama，通过Vertex Model Garden使用也是拥有统一治理层与五份分散合同之间的区别。
通过Vertex Model Garden使用带来：
- 统一Google Cloud计费。
- 集中日志和审计。
sa-east1数据驻留。- 应用IAM和VPC服务控制。
- 与Vertex AI Pipelines、Endpoints、Evaluation集成。
与直接从Anthropic/Meta使用相比：您失去了统一治理层。对于企业，这个额外开销是值得的。
2026年相比2024年的变化
- 顶级三模型（Gemini、Claude、GPT）在通用使用上的质量差距缩小——差异化在于特定场景。
- Llama 4在推理上达到了竞争性水平。
- Mistral巩固了”无重大牺牲的成本效益替代品”的地位。
- 真正的多模态成为决定性标准——Gemini领先，其他追赶。
- 整体成本在2年内下降60-80%。“选哪个模型”的决定更多关于适配性，而非预算。
如何在您的公司评估
您产品的真实场景，而非合成示例。没有这个，评估就无法泛化。
Gemini Pro、Claude Sonnet和根据上下文选择的另一个（Llama、Mistral、Codestral）。
忠实性、相关性、完整性、安全性。每个维度0-5分——没有标准，"感觉"就会胜出。
没有绝对的"最好"——有帕累托前沿。所选模型离开它需要有理由。
电子表格成为决策记录。6个月后，当下一个模型"改变一切"时，重新审视同一张表——而非LinkedIn的讨论串。
哪个模型适合您的场景？
在Autenticare的项目中，标准是Gemini Enterprise作为产品层 + 其他模型通过Vertex Model Garden提供额外价值时使用。我们带来评估标准和评估表格。