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這兩天，社交媒體上比過(guò)年還熱鬧。

DeepSeek-V3.2 突然發(fā)布，那參數(shù)強(qiáng)得離譜……基本上把 GPT-5 都按在地上摩擦了。

圖：國(guó)外網(wǎng)友瘋狂研究 DeepSeek 3.2

Benchmark 數(shù)據(jù)直接拉滿，而成本更是暴擊一堆海外頂尖模型。價(jià)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(shù)

大家都嗨了。

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

作為一個(gè)有“模型收集癖”的老玩家，我當(dāng)時(shí)的反應(yīng)和大家一樣：“扶我起來(lái)，我要測(cè)它！”

但剛坐到電腦前，我就萎了。

01｜ 以前測(cè)模型的“勸退”流程

你們有沒(méi)有算過(guò)，以前我們要想對(duì)比測(cè)試幾個(gè)模型，得掉多少根頭發(fā)？

想測(cè) DeepSeek？去官網(wǎng)。想測(cè) Claude？去外網(wǎng)。想測(cè)阿里通義？去阿里云。

每個(gè)平臺(tái)都得注冊(cè)賬號(hào)，綁手機(jī)，填發(fā)票信息，還得先充值（哪怕我只測(cè)幾毛錢）。

最崩潰的來(lái)了。

每家的 API 文檔都長(zhǎng)得不一樣！這家的參數(shù)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(tǒng)的模型使用流程

累不累?。?br/>

我就想簡(jiǎn)單的問(wèn)一句：“DeepSeek V3.2 和Claude Opus 4.5 到底誰(shuí)寫代碼更好？”

結(jié)果這還沒(méi)開始測(cè)，我已經(jīng)被“配環(huán)境”給勸退了。

02｜降維打擊：一個(gè)接口，通吃所有

我實(shí)在不想再這么折騰了，還好有朋友給我推薦了一個(gè)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(gè)標(biāo)準(zhǔn)的 OpenAI 兼容接口。

市面上做模型中轉(zhuǎn)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(gè)需要分別配置的龐然大物，它們只是兩個(gè)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(gè) AI 世界。

03｜ 極致偷懶：Vibe Coding 實(shí)現(xiàn)“模型自由”

既然接口統(tǒng)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(gè)模型競(jìng)技場(chǎng)出來(lái)：

圖：模型競(jìng)技場(chǎng)

我一口氣把市面上的主流模型全擼了進(jìn)來(lái)，想測(cè)哪個(gè)測(cè)哪個(gè)。

這感覺(jué)，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(xiàn)在我的代碼：只需要改 model 參數(shù)，其他全都不用動(dòng)

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(gè)字符串就能無(wú)縫升級(jí)。

比如我突發(fā)奇想寫一個(gè)賽博朋克風(fēng)的俄羅斯方塊，DeepSeek V3.2 Speciale 號(hào)稱宇宙無(wú)敵，先拿它來(lái)試試。

結(jié)果它整整思考了 453 秒....

圖：DeepSeek V 3.2 Speciale 思考時(shí)間很長(zhǎng)

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(gè)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(jìng)技場(chǎng)中選擇模型

而且這個(gè)效果也是碾壓啊。。 所以，模型好不好，不要光看跑分，實(shí)際跑一下吧。。。

圖：Gemini 3 Pro 生成的游戲

整個(gè)過(guò)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(shuō)，DeepSeek V3.2 這個(gè)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(gè)模型競(jìng)技場(chǎng)對(duì)我這種博主來(lái)說(shuō)，太有用了。

在這個(gè)“三天一個(gè)新模型”的瘋狂時(shí)代，效率就是生命。我是真的不想再把時(shí)間浪費(fèi)在注冊(cè)賬號(hào)和配環(huán)境上了。

很多人問(wèn)我到底哪個(gè)模型好？

說(shuō)實(shí)話這個(gè)問(wèn)題沒(méi)有答案，模型各有千秋，我也會(huì)同時(shí)使用多個(gè)模型。

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

圖：設(shè)想中的 LLM Council

這也是有了七牛云這個(gè)“萬(wàn)能插座”后才能實(shí)現(xiàn)的玩法。

你想想，每次你問(wèn)一個(gè)問(wèn)題，背后是一整個(gè)“復(fù)仇者聯(lián)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(dāng)然是全都要！

最后的最后，薅羊毛時(shí)間（這個(gè)必須沖）：

DeepSeek 雖然把價(jià)格打下來(lái)了，但七牛云更狠。

不管你是想測(cè)最新的 DeepSeek-V3.2，還是想對(duì)比 GPT-5，建議先去七牛云注冊(cè)占個(gè)坑。

他們最近為了推這個(gè)服務(wù)，搞了“百億 Token 補(bǔ)貼”。

我現(xiàn)在就在用送的額度跑測(cè)試，基本等于白嫖算力。