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      一個接口測了 N 個模型,DeepSeek V3.2 把我的頭給想禿了。。。

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      ★ 設為星標 | 只講人話,帶你玩轉AIGC。

      這兩天,社交媒體上比過年還熱鬧。

      DeepSeek-V3.2 突然發布,那參數強得離譜……基本上把 GPT-5 都按在地上摩擦了。


      圖:國外網友瘋狂研究 DeepSeek 3.2

      Benchmark 數據直接拉滿,而成本更是暴擊一堆海外頂尖模型。價格只有 GPT-5 的約 20%,輸出 Token 甚至只有它的 1/24。


      圖:DeepSeek V3.2 參數

      大家都嗨了。

      而且這玩意還完美適配 Claude 生態,只需要改名成“deepdeek-reasoner”就好了。

      作為一個有“模型收集癖”的老玩家,我當時的反應和大家一樣:“扶我起來,我要測它!”

      但剛坐到電腦前,我就萎了。

      01| 以前測模型的“勸退”流程

      你們有沒有算過,以前我們要想對比測試幾個模型,得掉多少根頭發?

      想測 DeepSeek?去官網。想測 Claude?去外網。想測阿里通義?去阿里云。

      每個平臺都得注冊賬號,綁手機,填發票信息,還得先充值(哪怕我只測幾毛錢)。

      最崩潰的來了。

      每家的 API 文檔都長得不一樣!這家的參數叫 max_tokens,那家非要叫 max_output_tokens。

      為了兼容這堆亂七八糟的接口,我得寫一堆 if-else 的“屎山代碼”。


      圖:傳統的模型使用流程

      累不累啊?

      我就想簡單的問一句:“DeepSeek V3.2 和Claude Opus 4.5 到底誰寫代碼更好?”

      結果這還沒開始測,我已經被“配環境”給勸退了。

      02|降維打擊:一個接口,通吃所有

      我實在不想再這么折騰了,還好有朋友給我推薦了一個神器。

      它把市面上幾乎所有叫得上名字的頂尖模型(DeepSeek-V3.2、Opus 4.5、Gemini 3 Pro...),全部封裝成了一個標準的 OpenAI 兼容接口。


      市面上做模型中轉的工具不少,但能以云廠商的底座做到如此絲滑封裝的,還真不多。

      這就是七牛云。

      它不僅僅是省事,這是玩法的降維打擊。

      這意味著,在我的視角里,DeepSeek 和 Claude 不再是兩個需要分別配置的龐然大物,它們只是兩個不同的“字符串名字”而已。

      我要做的,就是配置一次七牛云的 Key。

      然后? 然后我就擁有了整個 AI 世界。

      03| 極致偷懶:Vibe Coding 實現“模型自由”

      既然接口統一了,我甚至連代碼都懶得自己寫了。

      我打開了 Google AI Studio,然后開啟了 Vibe Coding(氛圍感編程) 模式。

      不到 10 分鐘,我擼了一個模型競技場出來:


      圖:模型競技場

      我一口氣把市面上的主流模型全擼了進來,想測哪個測哪個。

      這感覺,太 tm 爽啦!

      放在代碼里也一樣,以前我的代碼(一堆亂七八糟的 import):

      # 此處省略50行惡心的配置代碼

      現在我的代碼:只需要改 model 參數,其他全都不用動

      response = client.chat(model="qwen-turbo", messages=format_task)

      這就很舒服了。

      下次有新的模型一上,我不需要改邏輯,改個字符串就能無縫升級。

      比如我突發奇想寫一個賽博朋克風的俄羅斯方塊,DeepSeek V3.2 Speciale 號稱宇宙無敵,先拿它來試試。

      結果它整整思考了 453 秒....


      圖:DeepSeek V 3.2 Speciale 思考時間很長

      然后寫了這玩意。。。


      圖:DeepSeek V3.2 Speciale 生成的游戲

      接著我再試試 Gemini 3 Pro,我只需要在這里換個模型名字就可以了。這回它不到 2 分鐘就完成了,快到飛起。


      圖:模型競技場中選擇模型

      而且這個效果也是碾壓啊。。 所以,模型好不好,不要光看跑分,實際跑一下吧。。。


      圖:Gemini 3 Pro 生成的游戲

      整個過程非常絲滑,畢竟他們是做云的,這速度非常流暢,不管模型在哪,延遲都很低。

      但不得不說,DeepSeek V3.2 這個最牛逼的模型(Speciale),也是真的慢。

      04 最后的碎碎念:小孩子才做選擇

      這個模型競技場對我這種博主來說,太有用了。

      在這個“三天一個新模型”的瘋狂時代,效率就是生命。我是真的不想再把時間浪費在注冊賬號和配環境上了。

      很多人問我到底哪個模型好?

      說實話這個問題沒有答案,模型各有千秋,我也會同時使用多個模型。

      下一步我還想做一件事兒,就是把多個模型放在一塊組成一個委員會,就是所謂的 LLM Council。


      圖:設想中的 LLM Council

      這也是有了七牛云這個“萬能插座”后才能實現的玩法。

      你想想,每次你問一個問題,背后是一整個“復仇者聯盟”在給你出謀劃策。這才是 AI 正確的打開方式。

      小孩子才做選擇,成年人當然是全都要!

      最后的最后,薅羊毛時間(這個必須沖):

      DeepSeek 雖然把價格打下來了,但七牛云更狠。

      不管你是想測最新的 DeepSeek-V3.2,還是想對比 GPT-5,建議先去七牛云注冊占個坑。

      他們最近為了推這個服務,搞了“百億 Token 補貼”。

      我現在就在用送的額度跑測試,基本等于白嫖算力。


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