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AIGC 的核心演進已從“單模型能力競賽”轉入“多模型協同編排”階段，真正拉開效率差距的不是某一模型在某個 benchmark 上更強，而是能否基於任務分層構建穩定 pipeline：
由 Claude Opus 4.7、GPT-5.4 這類強推理模型負責需求理解、知識組織、策略拆解、程式碼生成與工作流編排，由 GPT-Image-2、Gemini、即夢等多模態模型承擔視覺資產生成、風格對齊、一致性控制與內容表達，再由影片、語音、剪輯和分發系統完成動態化、產品化與規模化交付；
無論是 AI 漫劇、行銷內容、數字人、電商素材還是軟體開發，行業的關鍵變數都已經從“單點生成品質”轉向“任務路由能力、模型協同效率、資產復用率、可控性與端到端交付效率”。