過去幾年，每逢有新 AI 推出，大家第一句通常都係：「邊個 AI 最勁？」有人支持 ChatGPT，有人話 Gemini 資料多，亦有人覺得 Claude 寫文最好。
但去到 2026 年，這條問題已經開始問錯方向。就像你不會問「菜刀、較剪、螺絲批邊樣最勁」，因為它們本來就是用來完成不同工作。揀 AI 亦一樣：真正重要的不是邊個永遠排第一，而是邊個最適合你現在要做的任務。
TL;DR｜三十秒睇重點
- 2026 年揀 AI，不應只看品牌、排行榜或一次性的 benchmark。
- 寫作、搜尋資料、處理 Office 文件、整理自己的資料及寫程式，可以用不同工具。
- 如果你長期使用 Google Workspace 或 Microsoft 365，整合程度可能比模型排名更重要。
- 最可靠的比較方法，是拿同一件真實工作讓 2 至 3 個工具完成，再比較所需修改時間。
1｜2026 年以前：大家都在追「最強 AI」
AI 剛普及時，工具選擇不多，大家自然會用考試排名的方式比較：誰答題最高分、誰推理最強、誰寫程式最好。這些排行榜可以幫我們快速認識新模型，但亦很容易令人產生一個錯覺——只要訂閱最強的一個 AI，就可以處理所有工作。
現實往往不是這樣。同一個工具可能很懂寫文章，但未必最方便讀取你公司的 Google Drive；另一個工具可能很適合做 PowerPoint，卻不是你查新聞來源時最順手的選擇。模型再強，如果你每次都要下載、複製、轉格式及重新整理，實際上未必最省時間。
舊問題：邊個 AI 最勁？
新問題：我現在要完成甚麼？哪個 AI 可以讓我用最少轉手、最少修改完成？
2｜不是選冠軍，而是替工作配對
以下配對不是「永久排名」，而是一張讓一般上班族容易起步的地圖。每項建議都應該再用自己的語言、文件及工作要求測試。
寫文章、改語氣：可先試 Claude 或 ChatGPT
如果工作是把零散資料整理成通順文章、改寫電郵、調整語氣或一起腦震盪，Claude 及 ChatGPT 都是容易上手的選擇。兩者都可處理一般文字、文件及多輪修改。真正的分別通常不在「識唔識寫」，而在於哪個較容易跟到你的品牌語氣、格式要求及修改習慣。
簡單測試：把同一篇舊文章及同一份寫作要求交給兩者，計算哪一份需要你改得最少，而不是只看第一眼哪篇寫得較華麗。
查最新資料、要清楚來源：可先試 Perplexity 或 Deep Research
如果你要做市場資料搜集、比較產品或整理一個有來源的題目，重點不是答案寫得多漂亮，而是能否指出資料來自哪裡，方便你打開原文核實。Perplexity 以搜尋及來源連結作主要使用方式；ChatGPT 的 Deep Research 則適合把多個網頁、文件及連接來源整合成較完整報告。
要留意：有引用不等於一定正確。真正重要的數字、條款及報價仍應打開原文查看日期與上下文。
日常工作在 Gmail、Docs、Sheets：可先試 Gemini
如果你的公司主要使用 Google Workspace，Gemini 的優勢未必只是模型本身，而是它可以在 Gmail、Docs、Sheets、Slides、Drive 及 Meet 等你本來已經使用的環境協助工作。Google 官方列出的用途包括整理電郵、建立文件初稿、處理試算表、製作簡報及從 Drive 找出資料。
對這類用戶而言，「不用搬資料去另一個平台」本身已經是一項很大的效率優勢。
日常工作在 Word、Excel、PowerPoint、Teams：可先試 Microsoft 365 Copilot
如果公司的文件、會議及電郵主要在 Microsoft 365，Copilot 較容易在原本的工作環境內幫你總結、草擬及整理內容。與其把 Excel 表格複製去聊天工具再貼回來，不如先測試可以直接在 Office 工作流程內完成的方案。
有一堆自己的 PDF、筆記及教材：可先試 NotebookLM
NotebookLM 特別適合圍繞你提供的來源工作。例如你可以放入公司手冊、課程筆記、研究報告或會議文件，再要求它整理主題、比較內容及指出答案根據哪一份來源。Google 把 NotebookLM 定位為以你的來源為基礎，把複雜資料轉成可分享洞見的研究工具。
如果你的問題是「請根據我這 20 份文件回答」，它往往比一個沒有看過這批資料的通用聊天工具更對題。
寫程式、修改網站、處理多個檔案：可先試 Codex
一般 ChatGPT 可以解釋一小段程式，但當任務涉及閱讀整個專案、修改多個檔案、執行測試及持續修正，專門的 coding agent 會更適合。OpenAI 把 Codex 定位為軟件工程 coding agent，可處理功能開發、程式碼問題及其他工程任務。
這亦是為甚麼「識問 AI 寫 code」與「識用 AI 完成一個可運作專案」是兩個不同層次。
3｜2026 AI 工具推薦：10 大類、50 個工具任務地圖
如果只介紹幾個最出名的平台，讀者仍然很容易以為 AI 等於聊天機械人。以下 50 個工具按主要使用模式分成十類，涵蓋對話與搜尋、任務執行、Dify workflow、MuleRun、研究、寫作、圖像、影片、語音、coding 及 no-code 商業應用。目的不是叫你全部訂閱，而是先找到與工作最接近的類別，再試一兩個。
01｜對話與搜尋入口：問答、分析、研究及日常工作
- ChatGPT：適合日常問答、寫作、資料分析、圖像及工作文件等廣泛任務。
- Claude：適合長文閱讀、寫作改稿、拆解複雜問題及知識工作。
- Gemini：適合 Google 生態用戶，以及文字、圖片、文件與網頁等多模態任務。
- Microsoft Copilot：適合想用通用助手並銜接 Microsoft 服務的用戶。
- Perplexity：以搜尋問答及來源連結作為常見入口，亦具備深入研究及 agentic 任務能力；放在本欄只代表多數人的起步用法，並不表示它不是 Agent。
02｜任務執行與 Workflow 平台：由目標到交付成果
- Manus：適合把一個目標交給 AI，再由它分步執行，例如做 research、整 slides、建網站、設計及操作瀏覽器。它與普通聊天工具的分別，是更強調由計劃到交付成品。
- Genspark：適合在同一 AI workspace 產生報告、簡報、網站、試算表及不同工作成果。
- Lindy：適合電郵整理、會議安排、記錄、跟進及日常行政助理工作。
- Dify：Dify 本身不是 RAG，而是一個用來建立 AI 應用、Agent、RAG 知識庫及多步 workflow 的平台；RAG 是它其中一個核心用途。完成後亦可把應用發布成網頁或 API。Ad-Linkage 的人工智能應用課程會教授使用 Dify，讓學員由 prompt 進一步做到可運行的 RAG 及 AI workflow。
- MuleRun：阿里巴巴相關 AI 生態中的工具之一，適合想了解及試用其 AI 任務應用的企業用戶。AD-Linkage 作為阿里巴巴合作夥伴，會配合官方及合作渠道跟進實際應用與最新功能；產品資料以 MuleRun 繁體中文官網及合作夥伴發布為準。
03｜研究與知識：論文、來源、自己的文件
- NotebookLM：根據自己上載的 PDF、筆記、網站及教材整理重點。
- Elicit：搜尋、篩選及比較研究論文。
- Consensus：用自然語言了解某個問題的學術研究與證據。
- Scite：查看論文如何被後續研究支持、質疑或引用。
- SciSpace：閱讀、解釋及查找相關研究論文。
04｜寫作與營銷：文字、品牌內容、Campaign
- Grammarly：適合英文文法、語氣與表達修正。
- Notion AI：適合在 Notion 筆記、專案及知識庫內整理內容。
- Jasper：適合品牌語氣、營銷內容及多渠道 campaign。
- Copy.ai：適合銷售及 go-to-market 團隊建立內容與流程。
- DeepL Write：適合改善英文及其他支援語言的寫作、用字與語氣。
05｜簡報、會議與協作
- Gamma：由大綱快速建立簡報、文件或簡單網頁。
- Beautiful.ai：適合團隊製作版面較一致的商業簡報。
- Otter.ai：適合會議錄音、轉錄、摘要及行動項目。
- Fireflies.ai：適合會議記錄、搜尋對話及連接 CRM 工作流程。
- Miro AI：適合腦震盪、流程圖、工作坊及團隊視覺協作。
06｜圖像與設計：社交媒體、廣告、品牌視覺
- Canva Magic Studio：非設計師製作社交圖片、海報、簡報及品牌模板。
- Adobe Firefly：生成及修改圖片、影片與 Adobe 創意素材。
- Midjourney：探索風格感強的概念圖及廣告視覺。
- Ideogram：製作海報、標題字及較重視圖像內文字的視覺。
- Leonardo.Ai：生成及編輯圖片、角色、遊戲素材與不同風格。
07｜影片生成：短片、廣告與視覺素材
- Google Veo：由文字或圖片生成具電影感的影片片段。
- Runway：AI 影片生成、視覺效果及創意影片流程。
- Dreamina：由文字或圖片快速產生視覺及影片素材。
- CapCut AI：Reels、短片、字幕、剪輯及社交媒體輸出。
- Kling AI：適合文字或圖片生成影片，以及需要較多鏡頭動作的創作。
08｜語音、音樂與剪輯
- ElevenLabs：AI 旁白、語音生成、配音及多語言音訊。
- Descript：像修改文字一樣剪影片與 Podcast，亦可做轉錄、字幕及聲音修正。
- HeyGen：適合 AI avatar、講解影片、翻譯及企業影片。
- Suno：用文字生成歌曲、配樂及音樂概念。
- Udio：生成及延伸音樂作品，適合音樂創意探索。
09｜Coding 與製作產品：程式、網站、App
- Codex：由理解專案、寫 code、測試、review 到完成軟件工程任務。
- GitHub Copilot：在 GitHub 及編程環境取得建議並處理開發工作。
- Cursor：在 AI-first code editor 內閱讀及修改整個 codebase。
- Replit：以自然語言建立及部署網站或 App。
- Lovable：讓非技術創業者把構思快速變成網站或應用原型。
10｜No-code 商業應用與網站
- Airtable AI：在資料庫與工作流程中分析、分類及產生內容。
- Figma AI：協助 UI／UX 構思、設計及產品原型流程。
- Bubble AI：不用傳統 coding 建立可運作的網頁應用。
- Glide AI：由業務資料建立內部工具及 AI-powered business apps。
- Webflow AI：建立網站、頁面、文案、CMS 內容及改善 SEO／AEO。
最重要的用法：不要由第 1 個試到第 50 個。先找出你的任務屬於哪一類，再選 2 個工具用同一份真實資料測試，已經足夠作出第一輪選擇。
4｜揀 AI 前，先問自己 4 條問題
純文字、最新網頁、自己的文件、試算表、程式碼，還是圖片與影片？
如果每天都在 Google 或 Microsoft 生態工作，原生整合通常能減少大量搬運。
資料沒有來源、語氣不合、格式混亂、計算錯誤，還是敏感資料處理不當？
不要只看月費；要看它每星期能否真正省下時間，以及你是否會持續使用。
5｜最適合你的 AI，要用真實工作試出來
網上評測通常使用統一試題，但你的工作未必是考試題。你可能需要寫香港廣東話社交媒體文案、整理公司獨有格式的 Excel，或根據內部文件回答客戶。這些差異，排行榜通常不會替你測試。
最簡單的方法，是揀一件你每星期都會做的工作，使用完全相同的資料與要求，讓 2 至 3 個工具各做一次。然後記錄五件事：
- 準確度：有沒有明顯錯誤或遺漏？
- 來源：需要查證時，能否找到原文？
- 語氣與格式：結果是否符合公司需要？
- 修改時間：你最後花了多少時間執漏？
- 價錢與整合：是否值得長期放入現有工作流程？
第一名不是產出最長、用字最厲害的工具，而是能夠穩定完成任務，而且讓你修改得最少的工具。
6｜需要只選一個 AI 嗎？
對初學者而言，先熟習一個通用工具是合理的；否則同時開七個帳戶，只會令學習更混亂。但當你開始清楚自己的工作，可以建立一個很簡單的組合：
- 一個通用助手：用於日常問答、寫作、分析及腦震盪。
- 一個工作平台助手：按你使用 Google Workspace 或 Microsoft 365 選擇。
- 一個專門工具：例如研究用 NotebookLM／Deep Research，coding 用 Codex。
這樣比每個月追逐「最新最強 AI」更實際。想了解模型使用量及企業如何按成本、速度和任務分流，亦可閱讀本站的 2026 最多人用的 5 大 LLM：OpenRouter 排名解讀。
7｜真正值得學的，是選擇與組合能力
AI 工具會繼續更新，今日的功能及排名未必等於半年後的結果。如果學習內容只教你記住某一版介面或一條「神 prompt」，工具一改版便很容易失效。
比較耐用的能力，是先拆解工作、判斷需要甚麼資料與輸出、選擇合適工具，再把結果放回實際 workflow。當你掌握這套方法，就算日後換了模型，仍然知道如何重新評估。
唔係背工具排名，而係學識將 AI 放入工作
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涵蓋 ChatGPT、Gemini、Perplexity、NotebookLM、Copilot、Deep Research、Dify AI workflow、AI 圖像影片及 Vibe Coding，重點是按工作需要選工具並完成實際 workflow。
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常見問題
2026 年邊個 AI 最好用？
沒有一個工具在所有任務都必然最好。一般文字工作可先比較 ChatGPT 與 Claude；Google Workspace 用戶可試 Gemini；Microsoft 365 用戶可試 Copilot；以自己的文件為主可試 NotebookLM；coding 專案可試 Codex。最後應以自己的真實工作測試。
初學者應該先學 ChatGPT 還是 Gemini？
如果未有特定工作平台，可以先選一個通用助手熟習提問、提供背景及修改結果。如果日常高度依賴 Gmail、Docs、Sheets 及 Drive，Gemini 的整合可能較方便；選擇重點是你實際在哪裡工作。
免費 AI 是否已經足夠？
如果只是偶爾寫短文、腦震盪或整理簡單資料，免費版本可能已足夠。若需要較高用量、長文件、深入研究、工作平台整合或專業 coding 功能，才考慮付費。先記錄實際節省的時間，再決定是否升級。
是否需要同時訂閱多個 AI？
不一定。初學者可先集中熟習一個通用工具，遇到清晰而重複的專門任務，再加入一個專門工具。不要因為怕錯過新功能而同時付費訂閱大量未有固定用途的平台。
Dify 是否就是 RAG？
不是。RAG（檢索增強生成）是一種先從指定知識庫找出相關資料，再交由模型回答的做法；Dify 則是一個建立 AI 應用的平台。你可以在 Dify 內建立 RAG 知識庫，也可以設計 Agent、多步 workflow、外部工具連接及 API，因此 RAG 是 Dify 的重要功能之一，但不是它的全部。
產品資料來源：ChatGPT 官方功能概覽、OpenAI Deep Research 說明、OpenAI Codex、Claude 官方產品概覽、Google Workspace AI、Google NotebookLM、Microsoft 365 Copilot、Dify 官方網站、MuleRun 繁體中文官網。工具功能、價格及方案會更新；本文的配對是起步建議，不構成永久排名。
