DeepSeek V4 Pro 跟 Claude Fable 只差 0.3%,又赶上新一轮融资,colaos.ai 的六倍 DeepSeek 额度还能撑多久真不好说。
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OpenRouter按真实花费给模型排名,DeepSeek V4 Pro拿下Shell执行第一,Kimi K3拿下工具调度第一,开放模型领先。
LG开源了韩国最大的K-EXAONE 2.0,750B参数,跑分比初代高10%,长上下文和工具调用还压过了GLM-5.1。
阿里云发了个 2.4T 参数的开源模型 Qwen 3.8 max preview,性能接近 Fable 5,首月才 4 美元,还能在 Claude Code 里用,可以试试。
Mira Murati团队开源了多模态模型Inkling,975B参数,比Nemotron和Kimi K2.5强,指令遵循甚至超Claude,值得一试。
想选行业AI模型?Claude Fable 5 碾压全场,但成本是 DeepSeek V4 Pro 的百倍,性能只多 12 分,性价比得掂量。
腾讯Hy3开源模型295B参数,比GLM-5.2小一半却和GPT-5.5打平,还超过DeepSeek V4 Pro,免费API两周,智能体应用很香。
智谱发了 GLM 5.2,Benchmark 接近 Opus,成本才一毛八,还有更便宜的 M3 和升级的 Kimi 2.7,做浏览器智能体有得选了。
Together AI 把 DeepSeek V4 Pro 调到了速度与延迟双第一,还公开了优化方法,搞推理部署的值得看看。
GLM5.2在开源模型排名拿了第一,而且有人说用起来感觉像Opus 4.6,你要是想换掉Deepseek V4 Pro可以试试。
OpenRouter用多个便宜模型拼出顶级效果,成本砍半但性能追上Claude Fable 5,预算有限又想用好模型可以试试。
安全团队和AI开发者可以直观看到不同模型在真实漏洞利用任务中的性价比——GPT-5.5最可靠但贵,DeepSeek V4 Pro成本极低但成功率有限,做自动化安全测试的团队值得参考这个对比。
想用 AI 做游戏开发的团队,这个对比直接告诉你:省钱不一定省心——Deepseek 便宜但质量差一截,GPT-5.5 贵但成品更靠谱,建议根据预算和品质要求选模型。
DeepSeek V4 Pro在长上下文推理和编程任务上的表现达到SOTA,同时其高效服务技术栈的公开分析对AI部署实践有重要参考价值。