先看结论
如果你更需要通用生态和多场景统一基线，GPT 更容易成为默认选项；如果你的重点是中文业务字段、国内接入环境和企业场景适配，通义千问更值得优先评估。
左边更适合
GPT
右边更适合
通义千问
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这组对比放在什么专题里看更有价值
从模型比较、结构化输出、成本估算、部署方式到团队级治理，回答“怎么选、怎么算、怎么控风险”。
Compare Table
对比明细
这部分负责把关键维度摆平。先看建议列，再回头对照左右两边的差异，阅读速度会更快。
维度
GPT
通义千问
建议
结构化输出稳定性
适合做统一接口基线和多任务共用能力。
适合中文字段说明更细、业务语境更本土化的场景。
先用你的真实 JSON 样本做解析成功率测试。
工具与生态
生态面更广，适合多工具、多平台联动。
更适合国内业务和企业生态整合。
如果已经在国内企业体系内落地，通义千问更顺手。
中文字段约束
需要更明确的字段定义和示例来稳输出。
在中文业务描述上更容易贴近本地表达习惯。
中文字段复杂的业务可重点测通义千问。
FAQ
常见问题
是不是结构化输出只能看模型品牌？
不是。Prompt 设计、字段约束、解析兜底和上游 SDK 兼容同样决定最终稳定性。
怎么选才不容易踩坑？
拿三到五组真实业务样本做 AB 测试，统计解析成功率、缺字段率和修复成本，比主观印象更可靠。
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对比页负责帮你做选择，真正落地时还是要回到实战页和具体问题页，所以这里直接给你下一步阅读顺序。
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