导语
在「chat」场景下，本文整理 claude-fable-5、gemini-3-5-pro、deepseek-v4-pro、kimi-k3、gpt-5-6-sol 的选型参考（本篇侧重不同检索意图，避免与同题其他稿重复）。本场参考分领先的是 claude-fable-5（9.3 分），其次为 gemini-3-5-pro（9.1 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：
chat - 标题：角色扮演：面试官追问谁更稳？：稳定性与波动对比
- 对照任务：扮演技术面试官，针对「自我介绍偏空」连续追问 5 个问题，并说明考察点。 【本轮侧重】强调多次尝试的一致性与格式遵守。
- 本篇角度：本篇侧重稳定性。
- 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
claude-fable-5（9.3 分）
亮点
- 综合得分 9.3，本场第 1
- 节选可见：结构紧、推理完整
- 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
Q1 最近独立项目里你做的关键决策？(贡献) Q2 需求冲突如何取舍？(优先级) Q3 写错过如何修？(复盘) Q4 如何评代码质量？(工程) Q5 一句话技术强项？(表达)
gemini-3-5-pro（9.1 分）
亮点
- 综合得分 9.1，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
输出节选
我会先打断空泛表述：请用 STAR 讲一个故事——情境、任务、行动、结果（量化）。然后追问失败分支与协作摩擦，看候选人是否只报喜。
deepseek-v4-pro（8.8 分）
亮点
- 综合得分 8.8，本场第 3
- 节选可见：技术细节密，偏工程口吻
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
连问：①自我介绍里「负责」具体指设计还是执行？②指标怎么定义？③最难的一次对齐经历？④如果重来会砍掉什么？⑤你希望下家给你什么样的问题空间？
kimi-k3（7.9 分）
亮点
- 综合得分 7.9，本场第 4
- 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
- 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
追问模板：把形容词换成动词——你说「优化了性能」，请给出前后对比与手段；你说「推动了协作」，请给出你写的文档/会议纪要。
gpt-5-6-sol（7.6 分）
亮点
- 综合得分 7.6，本场第 5
- 节选可见：工程向，步骤可执行
- 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
五问聚焦「证据」：产出物链接、代码评审评论、线上事故角色、对性能/成本的取舍、对「不知道」的诚实度。空自我介绍通常败在证据缺失。
横向对比
| 模型 | 评分 | 一句话标签 |
|---|---|---|
| claude-fable-5 | 9.3 | 本场领先 |
| gemini-3-5-pro | 9.1 | 实力接近 |
| deepseek-v4-pro | 8.8 | 实力接近 |
| kimi-k3 | 7.9 | 可作备选 |
| gpt-5-6-sol | 7.6 | 可作备选 |
怎么选
- 优先选 claude-fable-5：本场综合分最高，适合把「扮演技术面试官，针对「自我介绍偏空」连续追问 5 个问题，并说明考察点。 【本轮」这类任务作为主方案。
- 备选 gemini-3-5-pro：与第一名分差 0.2，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「角色扮演：面试官追问谁更稳？：稳定性与波动对比」推荐 claude-fable-5 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。