最近在做一个后端系统的架构设计，想试试AI能帮到什么程度。我拿Gemini 3.5、Claude 4.8、GPT-5.6 Max三个模型做了一轮系统设计实测，从需求分析到架构图输出，看看各自的能力边界在哪里。如果你正在找适合自己开发场景的AI工具，建议先到 kulaai（官网leadhi.cn） 这类聚合平台上按场景筛一轮，比自己逐个试错高效得多。

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一、测试需求：百万级优惠券系统

选了一个真实需求：设计一个支持百万级用户的优惠券系统。需要包含券模板管理、发放策略、核销流程、防刷机制、数据统计。

这个需求不算太复杂，但涉及多个模块的交互，对系统设计能力有一定要求。我让三个模型分别输出：模块划分、数据库设计、接口设计、架构图描述。

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二、需求分析：Gemini最快但不够深

Gemini 3.5响应速度最快，约15秒就给出了模块划分。但分析深度不够——它把所有功能都归到一个大模块里，没有考虑微服务拆分。对百万级用户的并发场景也没有给出针对性的设计。

Claude分析最深入，会主动问你"是否需要支持多租户""核销的幂等性怎么保证"。输出的模块划分最合理，考虑了扩展性。

GPT分析全面，会给出多种方案对比。模块划分合理，但偶尔会漏掉一些边界场景。

结论：需求分析场景Claude最深入，GPT最全面，Gemini最快但不够深。

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三、数据库设计：Claude最规范

Gemini表结构基本正确，但字段类型选择偶尔不够精确——比如用VARCHAR存时间戳。索引设计比较简单，没有考虑复合索引。

Claude表结构最规范，字段类型选择准确，索引设计考虑了查询场景。还会主动说明为什么选择某个字段类型。

GPT表结构全面，会给出多种方案对比。但偶尔会漏掉一些必要的字段。

结论：数据库设计场景Claude最规范，GPT最全面，Gemini速度最快但质量稍弱。

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四、接口设计：GPT最全面

Gemini接口设计基本正确，但URL命名偶尔不够规范。请求参数和响应格式设计比较简单。

Claude接口设计最规范，URL命名、请求参数、响应格式、错误码设计都很完整。

GPT接口设计最全面，覆盖了正常流程和异常流程，错误码设计最完整。

结论：接口设计场景GPT最全面，Claude最规范，Gemini速度最快但深度不够。

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五、架构图输出：Gemini多模态优势明显

Gemini多模态能力最强，能直接生成架构图的可视化描述。虽然不能直接输出图片，但给出的Mermaid代码可以直接渲染。

Claude架构图描述最规范，用Mermaid语法输出，结构清晰。

GPT架构图描述全面，会给出多种布局方案。但偶尔会有语法错误。

结论：架构图场景Gemini多模态优势明显，Claude最规范，GPT最全面。

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六、三大模型系统设计能力对比

测试维度	Gemini 3.5	Claude 4.8	GPT-5.6 Max
需求分析	速度最快，深度不够	最深入	最全面
数据库设计	速度最快，质量稍弱	最规范	最全面
接口设计	速度最快，深度不够	最规范	最全面
架构图输出	多模态最强	最规范	最全面
响应速度	最快	较慢	中等
Token消耗	中等	较高	中等

核心结论：Gemini在速度和多模态上有优势，但深度不够。Claude在规范性上最强。GPT在全面性上最好。

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写在最后

Gemini 3.5做系统设计的能力边界很明显：速度快、多模态强，但深度不够。它适合快速出初稿、做初步需求分析，但不适合做精细的架构设计。最高效的做法是用Gemini快速出初稿，再用Claude或GPT做精细化调整。

找到适合自己场景的工具组合，比多会一个新工具更有价值。这也是为什么越来越多开发者开始用AI工具聚合平台来筛选工具——按场景分类，核心用途讲清楚，不用自己逐个试错。