這一年我在企業內訓、BNI、以及一對一教學中，最常被問的一個問題不是「AI 能不能做」，而是：
「蔡教練，我現在到底該用 ChatGPT 還是 Gemini？」
這個問題本身就有一個盲點。
真正的決策單位不是模型，而是你的工作流程。
我先講結論，再談原理。
一、先講白話結論（給忙碌的決策者）
GPT-5.2 適合誰？
👉 想要 穩定、可控、可複製 的知識工作流程
👉 要教學、要 SOP、要長期陪跑
👉 需要「每次輸出差不多，不要今天像天才、明天像實習生」
Gemini 3 適合誰？
👉 資料量大、檔案多、圖片影片多
👉 要快速整合 Google 生態（Docs、Drive、YouTube）
👉 偏探索型、研究型、一次性分析任務
一句話版本：
GPT-5.2 是「穩定型職人」，
Gemini 3 是「火力全開的研究助理」。
二、為什麼我不教學生「只選一個」
這裡我要用一個數位教練的殘酷觀察。
AI 的問題從來不是能力，而是「人類不會分工」。
大多數學員犯的錯誤是：
- 把所有任務都丟給同一個模型
- 期待它同時做到：思考、記憶、創意、整理、決策、教學
這在現實世界等於：
👉 你要求同一個員工同時當 CEO、PM、助教與秘書
結果一定翻車。
三、從第一性原理看兩個模型的差異
GPT-5.2 的本質：流程可靠性
GPT-5.2 真正強的不是「變聰明」，而是：
- 長流程中比較不亂跑
- 已經說好的規則，比較不會自己推翻
- 教學、模組卡、任務卡，可重複使用
這對我這種在做：
- AI 教學模組
- 企業 SOP
- BNI 夥伴陪跑
- Heptabase 知識架構
的人來說，是生產力的底盤。
GPT-5.2 很適合做這些事：
- 教學腳本
- 任務卡模板
- SOP 標準輸出
- 長期專案對話（不一直失憶）
Gemini 3 的本質：感知與整合能力
Gemini 3 真正的優勢在於：
- 超大上下文（大量文件一次丟）
- 多模態理解（圖、表、影片、PDF）
- 與 Google 生態的天然融合
這對我來說，很適合用在：
- 大量資料的前期整理
- 論文、研究、政策文件掃描
- 教學前的「素材消化階段」
但我要說一句實話：
👉 Gemini 3 不適合直接當教學輸出機器
因為它太聰明、太發散，也比較不穩定。
四、我實際在教學中怎麼用（重點）
這裡是數位教練的「真實用法」，不是理論。
我的實戰分工策略
第一段：探索與吸收 → Gemini 3
- 丟大量文件
- 快速抓重點
- 建立初步理解
第二段：結構化與教學化 → GPT-5.2
- 轉成模組
- 拆成任務卡
- 變成學生看得懂、做得到的流程
第三段：長期陪跑 → GPT-5.2
- 專案型對話
- 學員個人化調整
- SOP 反覆優化
這套邏輯，完全對齊我在 Heptabase 教的那一套「外部記憶＋AI 助理」模型。
五、我對學員最常提醒的一句話
不要問「哪個模型最強」，
要問「這個任務需要穩定，還是需要火力」。
AI 的未來不是單一模型勝出，
而是人類是否學會像主管一樣用 AI。
六、給正在數位轉型的你，一個務實建議
如果你是：
- 教學者
- 顧問
- 企業內部推動者
- 想建立可複製 AI 工作法的人
👉 請把 GPT-5.2 當底盤
👉 把 Gemini 3 當加速器
不是選邊站誰會贏，而是看事情需要誰來做。
最後一句（教練視角）
AI 不會淘汰你，
但不會分工的人，一定會被會分工的人淘汰。
這，才是 GPT-5.2 與 Gemini 3 放在一起時，真正要教會你的那一課。
