一句话说清： 不跑分，跑场景。同一个任务分别丢给三个模型，对比输出质量、速度、成本。代码/写作/翻译/摘要各测一遍，帮你省掉自己对比的时间。

国产大模型最近井喷——DeepSeek V4、千问、豆包，每个都说自己很强。但评测文章看了一大堆，你还是不知道「我的场景该用哪个」。

因为评测只看跑分。跑分高≠你的场景好用。

这篇不做跑分。用四个真实场景——写代码、写文章、翻译、长文摘要——每个场景同一个 prompt 丢给三个模型，对比质量、速度、成本。你直接看结果做决定。

为了避免测试环境差异，用 LiteLLM 做统一接口。三个模型都用同一个 Python 脚本调用：

pip install litellm

测试脚本 bench.py：

import litellm, time, os# API Key 从环境变量读取# export DEEPSEEK_API_KEY="sk-xxx"# export DASHSCOPE_API_KEY="sk-xxx" # 千问# export DOUBAO_API_KEY="sk-xxx" # 豆包MODELS = { "DeepSeek V4": "deepseek/deepseek-v4-preview", "千问": "dashscope/qwen-plus", "豆包": "doubao/doubao-pro-32k",}def test(model_key, system_prompt, user_prompt, max_tokens=1000): model = MODELS[model_key] start = time.time() resp = litellm.completion( model=model, max_tokens=max_tokens, messages=[ {"role": "system", "content": system_prompt}, {"role": "user", "content": user_prompt}, ] ) elapsed = time.time() - start content = resp.choices[0].message.content tokens = resp.usage.total_tokens return {"output": content, "time": elapsed, "tokens": tokens}# 使用for name in MODELS: result = test(name, "你是编程助手", "用Python写一个快速排序") print(f"{name}: {len(result['output'])}字, {result['time']:.1f}s, {result['tokens']}tokens")Step 2：场景一 —— 写代码

Prompt：

用 Python 写一个函数 parse_log_file(filepath, pattern)，解析日志文件，提取匹配正则 pattern 的行，返回包含行号和内容的字典列表。要处理文件不存在、编码错误、正则语法错误三种异常。加类型注解和 docstring。

结果对比：

维度

DeepSeek V4

千问

豆包

代码正确性

✅ 正确，异常处理完整

✅ 正确

✅ 正确

类型注解

✅ 完整

✅ 完整

⚠️ 部分缺失

Docstring

✅ Google 风格

✅ reST 风格

✅ 简单

额外亮点

自动加了 compile 预编译正则

加了日志记录

-

耗时

3.2s

2.8s

2.1s

成本

¥0.003

¥0.004

¥0.002

结论：代码场景三者差距极小。DeepSeek V4 和千问略好（更完整的工程实践），豆包最快最便宜但细节稍弱。日常 CRUD 随便用哪个，复杂项目代码推荐 DeepSeek V4 或千问。

Prompt：

用「老七聊AI」的风格写一篇 300 字短文，主题：AI 编程工具到底提效多少？风格要求：说人话、有真实感、敢下结论、不要"首先其次总之"。

结果对比：

维度

DeepSeek V4

千问

豆包

风格贴合

⭐⭐⭐ 有对话感

⭐⭐ 偏正式

⭐⭐ 偏营销风

结论力度

✅ 有明确判断

⚠️ 偏中性

⚠️ 偏乐观

AI 味

低

中

中

字数控制

310 字 ✅

280 字 ✅

350 字 ⚠️

耗时

4.1s

3.5s

2.8s

结论：写作场景 DeepSeek V4 明显更好——更接近「人写的感觉」，敢下结论，不堆砌套话。千问偏正式适合商务文档。豆包偏营销风，适合广告文案但不太适合深度内容。

Prompt：

将以下英文技术文档翻译成中文。要求：术语准确、语句通顺、保留代码块和格式。The Model Context Protocol (MCP) is an open protocol thatstandardizes how applications provide context to LLMs.Think of MCP like a USB-C port for AI applications.Just as USB-C provides a standardized way to connect yourdevices to various peripherals and accessories, MCP providesa standardized way to connect AI models to different datasources and tools.

结果对比：

维度

DeepSeek V4

千问

豆包

术语准确

✅

✅

✅

流畅度

⭐⭐⭐ 自然

⭐⭐⭐ 自然

⭐⭐ 略有翻译腔

USB-C 比喻

✅ 保留

✅ 保留

✅ 保留

代码块

✅ 保留

⚠️ 被合并

✅ 保留

耗时

2.5s

2.2s

1.9s

结论：翻译场景三者都很强，差距极小。千问和 DeepSeek V4 稍好（更自然的语序）。豆包偶尔有翻译腔。日常翻译随便用哪个。

Prompt：给一段约 3000 字的技术文章（MCP 协议介绍），要求：

用 3 句话摘要以上文章的核心内容。每句话不超过 50 字。然后列出文章的 3 个关键观点。

结果对比：

维度

DeepSeek V4

千问

豆包

摘要准确性

⭐⭐⭐ 抓住了核心

⭐⭐⭐ 准确

⭐⭐ 漏了一个关键点

字数控制

✅ 全部 < 50 字

✅ 全部 < 50 字

⚠️ 一句超了

观点提取

✅ 3 个精准

✅ 3 个

⚠️ 第 3 个偏了

耗时

5.2s

4.8s

3.5s

结论：长文摘要 DeepSeek V4 和千问旗鼓相当。豆包在长文本理解上略弱——容易丢失关键信息或总结偏题。处理长文档推荐前两者。

场景

首选

次选

省钱之选

写代码

DeepSeek V4 / 千问

-

豆包（简单 CRUD 够用）

写文章

DeepSeek V4

千问（商务文档）

豆包（营销文案）

翻译

随便哪个

-

豆包（最便宜）

长文摘要

DeepSeek V4 / 千问

-

-

日常聊天

豆包（最快最便宜）

-

-

简化版选择逻辑：

你的场景是写代码或深度内容？→ 是 → DeepSeek V4 或千问→ 否 → 继续你的场景是翻译或日常聊天？→ 是 → 豆包（最快最便宜）→ 否 → 拿你的真实任务三个模型各跑一次，选你最满意的一个收束

这次实测最让我意外的是：三个国产模型的差距比我想象的小得多。 写代码、翻译、摘要这三个场景，DeepSeek V4 和千问几乎分不出高下。豆包在复杂任务上略弱，但速度和价格有优势。

如果你之前只用 GPT-5.5 或 Claude，切换到国产模型的阻力可能比你想象的小。花 10 分钟用本文的脚本跑一次你自己的典型任务——自己看到的结果，比任何评测都准。

最后，聊几句。

你用哪个国产模型？在什么场景下觉得特别好用或特别不好用？来评论区分享实测体验——大家的数据凑在一起，比任何官方 benchmark 都有价值。

觉得有用的话，点个转发给正在纠结「国产模型到底行不行」的朋友——这篇文章能帮他做决定。

还没关注的朋友，点上方关注。下期准备做「用 Claude Code 做自动化 Code Review」。

你现在日常用哪个模型最多？ 投票看看。