能预测你体验的五件事
比较它对你自己最困难问题的回答、拒绝行为、数据政策、限制，以及离开的代价。不要比较模型名字、基准分数、功能清单，或用户数量：这四项，和产品实际如何对待你的工作，相关性都很弱。
大多数比较文章，都是用容易制成表格的东西搭建起来的。易于制表和实际有用，是两回事，而这两者之间的落差，解释了许多失望的由来。
你自己最困难的问题
保留三个来自你实际工作的问题，其中一个你已经知道答案。把它们拿去问每一个候选产品。仅这一个做法，就胜过任何已发表的比较文章，因为它衡量的是你实际会做的事，而不是所有人平均会做的事。
在你的话题上的拒绝行为
如果你的工作涉及医学、法律、安全，或任何相邻领域，过滤器比模型更重要。用来自你工作的真实例子，而不是挑衅性的问题，来刻意测试它，因为挑衅测量的是极端情况，而你的工作处于中间地带。
数据政策与限制
数据留存、训练、账号要求、消息上限。这四样都是明文写下来的，都能在十分钟内比较完，也都每天影响着你。这是任何一份比较文章里，价值最高的阅读内容。
离开的代价
你能导出吗？你的历史记录可移植吗？你搭建的任何东西，会不会把你锁定在里面？在加入之前就问这些问题，而不是等到离开的时候，因为答案是一样的，而时机决定了它是否还有用。
转投之前，人们通常会问
为什么不比较功能？
在这个品类里，功能清单几个月内就会趋同。一个今天只在一个产品里出现的功能，到下个季度，可能就出现在所有产品里了。
用户数量毫无意义吗？
它们能在一定程度上预测存活率，但完全预测不了质量。对判断「它明年还在不在」这个问题有用，对判断「它适不适合你」毫无用处。
一次比较应该花多长时间？
用你自己的问题花二十分钟，胜过读两个小时的文章。阅读更轻松，这就是为什么人们会选择阅读来代替。
带上你自己最困难的问题，用它来做比较。
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