导语
在「search」场景下，本文整理 perplexity-sonar、gemini-3-5-pro、claude-fable-5、grok-4-5、kimi-k3 的选型参考。本场参考分领先的是 perplexity-sonar（9.6 分），其次为 gemini-3-5-pro（9.2 分）。下文为资料向对比与选型建议，非厂商 API 实测横评；正文纯文字，不含配图。
说明
- 场景：
search - 标题：生成式 AI 法规追踪：更新策略谁更稳？
- 对照任务：设计「法规变更」监测流程：来源类型、复核频率、如何标注仍待律师确认项。
- 方法：同题对照 + 0–10 参考分排序；详见下文「评分说明」。
评分说明
本场分数是同题相对排序用的参考分（0–10），用来缩小候选，不是厂商官方分，也不是实验室基准。
本文评什么
- 同一对照任务下，各模型输出是否完整、是否跟住指令、是否便于落地
- 名次反映的是本场整理中的相对先后，便于快速扫读
本文不评什么
- 不承诺真实多厂商 API 并发实测（延迟/吞吐/单价以官方与你的试跑为准）
- 不做不可复现的「绝对能力」断言，也不把参考分当作采购验收指标
阅读时可对照的维度（点评视角，非加权公式）
- 完整度：有没有把任务答全
- 指令跟随：格式、篇幅、角色约束有没有守住
- 可执行性：能不能直接拿去用或稍改即用
- 风险说明：有没有把局限、不确定项说清楚
怎么用：先看名次缩小范围，再结合价格、延迟、上下文、合规与你自己的 3–5 次同题试跑做最终选择。
分模型点评
perplexity-sonar（9.6 分）
亮点
- 综合得分 9.6，本场第 1
- 节选可见：强调来源分层与不确定项
- 对本题约束（格式/场景/可执行性）跟得较紧
不足 / 注意
- 单次整理存在主观与波动，不宜外推到所有任务
- 需结合价格、延迟、上下文长度等产品因素
输出节选
时效策略：先查权威入口路径，再识别过期文号/失效页。 任务「生成式 AI 法规追踪」：设计「法规变更」监测流程：来源类型、复核频率、如何标注仍待律师确认项。 告知话术：「以下为公开资料整理，请以官网/原件为准」。
gemini-3-5-pro（9.2 分）
亮点
- 综合得分 9.2，本场第 2
- 节选可见：覆盖面全，分点清晰
不足 / 注意
- 单次整理存在主观与波动，不宜外推到所有任务
- 需结合价格、延迟、上下文长度等产品因素
- 溯源与引用习惯可能弱于搜索向产品
输出节选
核验清单：要口径、年份、样本、利益冲突；冲突时给采信优先级。 题干：设计「法规变更」监测流程：来源类型、复核频率、如何标注仍待律师确认项… 输出模板：事实｜来源类型｜仍未知。服务「生成式 AI 法规追踪」决策而非吓用户。
claude-fable-5（8.9 分）
亮点
- 综合得分 8.9，本场第 3
- 节选可见：结构紧、推理完整
不足 / 注意
- 单次整理存在主观与波动，不宜外推到所有任务
- 需结合价格、延迟、上下文长度等产品因素
- 溯源与引用习惯可能弱于搜索向产品
输出节选
检索答法（生成式 AI 法规追踪）： 步骤对齐：设计「法规变更」监测流程：来源类型、复核频率、如何标注仍待律师确认项。 来源分层：官方/一手 > 综述 > 媒体二手；每层标注日期。不确定项单独成段。选题5不编造链接与报价。
grok-4-5（8.8 分）
亮点
- 综合得分 8.8，本场第 4
- 节选可见：时效信息与工具调用感强
- 能回答主干，但细节完整度或风格贴合度弱于前列
不足 / 注意
- 单次整理存在主观与波动，不宜外推到所有任务
- 需结合价格、延迟、上下文长度等产品因素
- 节选显示信息密度或指令跟随略逊，适合当备选而非默认
输出节选
交叉验证流程：主张 → 支持证据 → 反证 → 缺口。 应用于「生成式 AI 法规追踪」，约束：设计「法规变更」监测流程：来源类型、复核频率、如何标注仍待律师确认项。 若公开信息不足，写清「需咨询专业人士」的边界。
kimi-k3（8.3 分）
亮点
- 综合得分 8.3，本场第 5
- 节选可见：中文顺，长文与场景举例多
- 能回答主干，但细节完整度或风格贴合度弱于前列
不足 / 注意
- 单次整理存在主观与波动，不宜外推到所有任务
- 需结合价格、延迟、上下文长度等产品因素
- 溯源与引用习惯可能弱于搜索向产品
- 节选显示信息密度或指令跟随略逊，适合当备选而非默认
输出节选
结构化表：维度｜可见信息｜缺口｜下次复查日。 维度从题干拆出：设计「法规变更」监测流程：来源类型、复核频率、如何标注仍待律师确认项… 表下给用户可读结论 3 句，避免只丢链接堆。
横向对比
| 模型 | 评分 | 一句话标签 |
|---|---|---|
| perplexity-sonar | 9.6 | 本场领先 |
| gemini-3-5-pro | 9.2 | 实力接近 |
| claude-fable-5 | 8.9 | 可作备选 |
| grok-4-5 | 8.8 | 可作备选 |
| kimi-k3 | 8.3 | 可作备选 |
怎么选
- 优先选 perplexity-sonar：本场综合分最高，适合把「设计「法规变更」监测流程：来源类型、复核频率、如何标注仍待律师确认项。」这类任务作为主方案。
- 备选 gemini-3-5-pro：与第一名分差 0.4，可按价格或生态偏好切换。
- 落地建议：先用同一 Prompt 小流量试跑 3–5 次，看稳定性再定默认模型。
局限说明
- 本文为选型参考资料，分数为相对排序，不等于官方榜单或实验室基准。
- 多模态/生图等能力若未接入对应 API，正文只做文字资料对比，不提供实拍样张。
- 模型版本与供应商计费会变化，选型请以最新官方说明为准。
结论
本场「生成式 AI 法规追踪：更新策略谁更稳？」推荐 perplexity-sonar 作为首选；若成本或生态有硬约束，再在表格前列模型中做二次筛选。