上期我说啊，要把云端的国产主力模型拉出来正面打一场。这一期呢，我打完了。但在说结果之前啊，我要先问你一句话：你发现没有？国产模型每次出新版本都在斩杀GLM、斩杀DeepSeek，千问27B斩杀全场。现在呢，千问3.8Flash又号称战杀。这是真的吗？还是又一个噱头呢？你是不是已经被搞蒙了呢？到底该把哪个换成日常的主力模型呢？

今天啊，我不看跑分，我也不看宣传，我也不看谁喊得响。我就把我自己每天干的事拿出来，把这几个当红的模型真的来跑一遍，我给你个明确的答案：日常主力呢用哪一个？高峰想省钱你换成哪一个？而被斩杀的那个模型啊，恰恰是你最该用的呀。想知道为什么吗？走！

先说清楚啊，我怎么测的。我测的呢就是我每天在干的事情，不是跑分也不是榜单。5个模型：千问3.8 Flash、GLM 5.3 Flash、DeepSeek V4 Flash，这三个呢是国产的当红主力啊，大家每天在用的Flash版。外加两个参照：一个呢是GPT 5.6 Terra，国际顶级模型；还有一个Kimi K3。我顺带测的结果呢，它成了这次最惨的那个，这个我们后面再说啊。

先说清楚我不测什么：我不测编程，我也不测满血版Pro。因为那些是AI最擅长的刷分评测呀，但是跟我们每天真正在干的活呢，是两回事。评测数据不代表真实的实力，Pro版本也不是我们平时干活的主力啊。

怎么测呢？两个任务：第一个是海量文本的摘要。我的知识库当中啊，三天的新闻日报14篇，将近300K啊，让模型读完提炼重点，输出结构化的报告。考的呢是它在大的信息量里面抓重点、理逻辑的能力。

第二个呢，是控制浏览器抓数据：让模型自己操纵Chrome打开我的Youtube后台，抓最新的三条视频的数据，再写一份洞察报告。这一步啊，其实是双重考验：它既要真的能把数据从网页里抓出来，又要看得懂数据背后的含义。走完这两步的模型啊，做复杂agent任务的可靠性才算数啊。

就这两个任务够不够有代表性呢？反正我测完，真相跟榜单上完全不一样啊。走先看国产三巨头的对决，从千问开始。先说第一个任务：海量文本摘要。

千问2分21秒跑完了，速度还可以。但是把它的报告打开仔细的往里面看：它大框架没有问题，s级、a级该有的都在。问题呢在子分类。你看英伟达那条新闻下面啊，子分类整理的很乱：有的塞的不对，有的该归类没有归对。逻辑呢不是很清楚。

这说明了什么呢？说明模型思考深度不够啊：大框架它搭了起来，但是呢往里填充细节的时候就露馅了。第二个任务控制浏览器来抓数据：他花了整整8分40秒，为什么这么慢呢？我自己的判断啊是他抓网页的时候会反复的失败、反复的重试。所以才把时间拖得这么长。

不过两件事是板上钉钉的呀：第一个它确实慢，真的很慢；第二呢它交出来的这个洞察报告啊，深度和条理性也都是有欠缺的。所以两个任务综合来看呢，千问3.8 Flash在这国产三巨头当中啊，基本垫底了。

下一个是GLM 5.3 Flash：先看任务一，3分33秒。比千问还慢了1分多钟，但是呢把他的报告打开来看：区别一眼就能看出来。从大的分类到里面的明细，结构逻辑啊明显是比千问的要细致的：这就是细节的功夫了。

再看任务二，6分14秒。比千问的8分40秒快了2分钟啊！洞察报告也更深入了：它不光告诉你哪一条视频表现好，还要告诉你为什么好、下一步要怎么样去修改。你说他慢不慢呢？那确实慢，但是呢我觉得可以接受：因为他实实在在的把活干完了。

分析出来的那种慢啊，他也不是卡在那干等啊。现在到了被评测数据斩杀的DeepSeek V4 Flash了：先看任务一，1分19秒啊！全场最快的。而且它整理出来的东西呢是这几个模型当中结构化最清晰的了：S1英伟达、S2美联储、S3国产开源、S4收购、S5 Agent商业化、S6地缘竞争。

一层一层分得清清楚楚，你拿它跟千问GLM的报告呢并排看：它这个架构啊可以直接当模板用了。再看任务二，3分24秒！那比千问的8分40秒那快了一倍还要多呀。而且质量还是最高的：它的数据的总览啊、差异来自哪啊、哪个指标决定什么呀、怎么修正啊、为什么要这么改啊，一整套全都给你捋明白了。

所以国产三巨头啊结果是毫无悬念：最快的是DeepSeek，最好的也是DeepSeek！那GPT 5.6 Terra呢？我拿它来当参照是想让你看一看国际顶级模型是什么水平。好任务2呢，它花了1分47秒：比DeepSeek还要快啊！

但是打开它写的洞察报告呢，你会发现它真的很像理科生：干瘪、惜字如金。好多重要的信息呢它根本懒得给你写全！所以GPT 5.6的模型啊，它是清楚的：执行效率是绝对顶级的。但是呢长中文的输出啊绝对是它的硬伤！这句话的意思是说：DeepSeek又快又好这件事，比你以为的含金量还要高啊。

好这五个模型当中呢还剩最后一个：我顺带测试了月之暗面Kimi K3。测之前我也没有想到啊，它是这次表现最惨的！别的模型呢不管慢也好、写的差也好至少把活给干完了呀。但是Kimi K3呢，它直接干不完！

那么在第二个抓取数据的任务当中啊：控制浏览器抓数据。它执行到一半就报错了！我一开始还以为是偶发的，多试了几次啊才发现不是：它要么报错提示呢这是企业级的功能；要么它干脆服务器过载了。所以你发现了没有？

它不是回答的不好啊，它是干不了这个活啊！一个模型你让它干稍微复杂一点的活它就直接趴窝了。所以那不管它跑分多高、宣传有多猛，在真实的工作当中啊它就是那个用不了的模型。当然说句公道话啊：Kimi的翻车我觉得不一定是模型本身能力的问题，它更可能是它背后的算力跟服务不够：它接不住这样复杂的agent任务。

因为一个模型啊，真正用不用的了最后靠的是它背后那套推理的架构基础设施：它能不能稳稳的把你调用的每个任务都跑出来啊。好，5个模型都测完了：结论呢其实已经很明显了！所以回到开头的那个问题：被你们斩杀掉的那个究竟是不是真的不行呢？

DeepSeek V4 Flash在五个模型当中啊，唯一一个两个任务都是又快又好的！所以榜单上被压下去的那一个实测反而是最强的呀。因此啊，榜单上的数字其实跟你每天实际用的真的不是一回事：不是它跑分高、宣传猛就真的好用。真正决定好不好用的呢，其实是你跑你自己真实的任务崩不崩！

千问的慢、Kimi的趴窝、DeepSeek的又快又好，其实都是同一个答案的三种写法呀！这句话呢不光是这次评测：你以后选任何AI工具都用得上。好那问题来了：既然DeepSeek最强，那是不是每个人直接用它就完了呢？答案不是！因为啊还有一个钱的问题啊。

在这三个国产模型当中啊，DeepSeek虽然最好但是真的它太贵了！官方价格啊每百万token：千问输入是0.8元，输出2.7元；GLM输入0.8元，输出2.8元（促销期还减半）。DeepSeek空闲时段输入是1.5元，输出是4.5元；高峰时段直接翻倍了：输入3元、输出9元呀！

你算一下总价你就懂了：同样跑一个活啊，DeepSeek在空闲时段也比千问和GLM贵了60%以上呀！那到了高峰时段啊，直接就差了两倍多呀。所以我们理出来两条路就够了：第一条如果你不差钱你就直接用DeepSeek吧，又快又好一分钱一分货呀！

第二条如果你追求性价比：那就在空闲的时段狠狠的用DeepSeek，到了高峰时段它贵的飞起那就换便宜的GLM顶一下！那为什么不拿千问顶呢？因为啊千问质量是不如GLM，价格它也没有便宜多少。那我还不如直接搞GLM对吧？

最后啊说一下我自己是怎么用的，给你来做个参考：真正关键的任务呢我用的是GPT 5.6 Sol那是顶级的替代不了的；常规任务呢我一般是用GPT 5.6 Terra，但是中文大段的输出啊我就用DeepSeek V4 Flash了专门挑的空闲时段来使用。

那么到了高峰时段呢我会换GLM 5.3 Flash来临时顶一下！当然这是我自己的用法啊，你可以按照自己的场景去搭建和组合。所以记住一句话：别指望一个模型包打天下，按场景搭配着用才是把AI用明白的样子！

今天呢就说这么多：评测榜单会骗人呐，但你真实的体验可是不会的。被斩杀下去的那个才是最能打的呀！我们下一期接着拆解如何在Pi Agent里面使用我推荐的模型组合。觉得有用点个订阅：到底哪个是真的好啊？稳不稳，哪个是吹的；快不快，主力模型换哪个。