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这个问题非常引人深思，也是我在过去几个月频繁使用 AI 工具时关注的一个重要方面。首先，我的结论是：在处理简单任务时，只有短小提示的情况下，用户体验几乎没有明显差异；但在涉及复杂领域或需要深入推理的应用环境中，英语提示词的效果明显优于中文。
从基本原理来看，这一结论也不难理解。就大型语言模型（LLM）的预训练、指令微调及强化学习的对齐而言，网上存在的英文语料量远远超过中文（这里指的是优质的内容）。此外，无论是编程还是学术研究，相应的语料如代码片段、学术论文和各类文档，主要以英文为主。这种数据上的自然偏差使得 LLM 在这些领域的深度推理能力，以及大多数有研究性质的推理任务中，英语的表现更为优越。这一点与我的日常体验相吻合。
接下来谈谈我的实验背景。我使用最多的工具包括 Gemini 2.5 Pro 以及 GPT-5 Thinking 或 GPT-5 Pro 模型。最近在使用 GPT- 5 时，我发现，在复杂任务中，中文的交互指令遵循性明显逊色于英文。
我的需求主要集中在调研和论文分析以及编程问题的解决上，对返回的信息有一定的结构要求。当使用英文提示时，GPT 的回复逻辑基本上遵循提示的顺序。这与撰写提示的思维过程相符，自然提升了用户体验。而当使用中文提示时，虽然某些细节也能覆盖，但内容的整体质量却略有欠缺。同时，模型的回复往往不遵循提示的顺序，而是倾向于给出一些通用的回应，如最小可行清单、可复制代码或行动计划等。我认为这可能与系统提示中的特定设置以及不同语言能力间的差异有关，导致模型在遵循指令时，英文的表现确实更佳。
因此，如果你需要在复杂推理任务中寻求建议，我个人认为在确保可读性的基础上，优先选择英语提示词会更为有效。如果你对用英语撰写提示感到困难，可以先用中文编写，然后让 GPT 帮助翻译，最后再将提示交给 GPT 完成任务。这一工作流在我实际验证中效果相差无几，供你参考。
