GPT-5.6 Sol
GPT-5.6 Luna
DeepSeekV4 Flash实测分享
QC有个词叫"平行实验"——同一个样品，两台仪器、两种方法同时跑，互相验证。数据对上了，这个结果才可信。选AI模型也一样：不能只看单次输出质量，还得看持续调用的稳定性。DeepSeek V4 Flash公测完我立刻接入了，最直接的感受——月账单比GPT-5.6 Luna少了一半。它的杀手锏不是便宜，是98%缓存命中率。Agent场景下同一个任务反复调用相似上下文，别的模型每次都重新算，V4 Flash直接走缓存。这在长任务链里是碾压级的差距。实测：跑整份技术文档的交叉引用分析，51万token消耗，费用0.53元。换GPT-5.6 Sol，同样的活要贵三倍不止。当然它有短板：复杂数学推理还是不如GPT-5.6 Sol，创意写作也比不过Opus 4.8。但日常工程场景——日志摘要、数据打标、报告生成——这些"跑量的活"，V4 Flash已经足够。不是所有任务都需要请专家来干。助手能做的，何必让教授来做。
发布于 江苏
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