这三款模型在芯片和参数上的公开程度差异很大：GPT-6 Astra 的训练芯片规模有明确披露，Claude Opus 5.5 和 Gemini 4 Argon 的芯片信息基本未公开；三者的具体参数量都没有官方确认，目前流传的数字均为传言或推测。
️ 训练芯片与算力· GPT-6 Astra：明确使用约 10 万颗 NVIDIA Grace Blackwell NVLink72 系统完成训练。英伟达 CEO 黄仁勋公开证实了这一规模，并透露后续还将上线 40 万颗新 GPU。
· Claude Opus 5.5：未披露。网上有传言称其限制了对华为 950DT 和亚马逊 Trainium3 芯片的某些开发支持，但这只是用户推测，并非官方确认的训练芯片信息。
· Gemini 4 Argon：未披露。仅知其依赖谷歌自有的 TPU 算力优势来压低成本，但具体训练规模没有公开数据。
参数规模· GPT-6 Astra：无官方数据。目前有传言称其参数规模可能达到 10 万亿，是 GPT-4 的五倍以上，但 OpenAI 从未证实过这一数字。
· Claude Opus 5.5：未披露。官方文档明确将参数数量、架构列为“未公开”信息。有推测认为它可能由 Anthropic 内部更大的“教师模型”蒸馏而来，所以规模可能比旗舰版更小，但这也只是未经证实的猜测。
· Gemini 4 Argon：未披露。此前网络流传的“2 万亿参数”说法已被辟谣，没有任何可靠来源证实。
适合的任务· GPT-6 Astra：主打计算机操作与复杂专业任务。官方定位是能直接操控软件、独立完成编程、科研、金融建模等工作，并宣称在网络安全和科学数学基准上达到顶尖水平。
· Claude Opus 5.5：主打长时间运行的智能体编码与知识工作。它被设计用于处理需要数小时甚至整天的编码迁移任务（如 68 万行代码迁移），同时在财务分析、商业报告撰写等任务上表现出很强的严谨性，能在内部测试中做到零虚构数据。
· Gemini 4 Argon：主打超长输出与大规模工程迁移。其最大的特点是单次输出上限高达 100 万 Token（远超竞品的 12.8 万），适合需要一口气完成的大型任务，比如将 80 万行 C/C++ 内核代码迁移至 Rust。它也被用于分析海量遥测日志、识别数据中心内存泄漏。
如果你需要 “能直接操作电脑干活”，看 GPT-6 Astra；如果任务是 “需要反复推敲、耗时很久的编码或分析”，Claude Opus 5.5 更对路；如果要 “一口气吞下并处理超大规模代码或日志”，Gemini 4 Argon 的超长输出是独特优势。