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一個介面測了 N 個模型，DeepSeek V3.2 把我的頭給想禿了。。。
DeepSeek-V3.2 突然發佈，那參數強得離譜……基本上把 GPT-5 都按在地上摩擦了。
累不累啊？
Benchmark 資料直接拉滿，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。
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，得掉多少根頭髮？
想測 DeepSeek？去官網。想測 Claude？去外網。想測阿里通義？去阿里雲。
每個平台都得註冊帳號，綁手機，填發票資訊，還得先充值（那怕我只測幾毛錢）。
最崩潰的來了。
每家的 API 文件都長得不一樣！這家的參數叫 max_tokens，那家非要叫 max_output_tokens。
為了相容這堆亂七八糟的介面，我得寫一堆 if-else 的“屎山程式碼”。
我就想簡單的問一句：“DeepSeek V3.2 和Claude Opus 4.5 到底誰寫程式碼更好？”
結果這還沒開始測，我已經被“配環境”給勸退了。
02｜降維打擊：一個介面，通吃所有
我實在不想再這麼折騰了，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 相容介面。
市面上做模型中轉的工具不少，但能以雲廠商的底座做到如此絲滑封裝的，還真不多。
這就是七牛雲。
它不僅僅是省事，這是玩法的降維打擊。
這意味著，在我的視角裡，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“字串名字”而已。
我要做的，就是配置一次七牛雲的 Key。
然後？ 然後我就擁有了整個 AI 世界。
03｜ 極致偷懶：Vibe Coding 實現“模型自由”
既然介面統一了，我甚至連程式碼都懶得自己寫了。
我打開了 Google AI Studio，然後開啟了 Vibe Coding（氛圍感程式設計） 模式。
不到 10 分鐘，我擼了一個模型競技場出來：
我一口氣把市面上的主流模型全擼了進來，想測那個測那個。
這感覺，太 tm 爽啦！
放在程式碼裡也一樣，以前我的程式碼（一堆亂七八糟的 import）：
import openaiimport anthropic# 此處省略50行噁心的配置程式碼
現在我的程式碼：只需要改 model 參數，其他全都不用動
client = QiniuAI(api_key="...")# 1. 遇到難題？切 CEO 帳號response = client.chat(model="deepseek-v3.2", messages=complex_task)# 2. 髒活累活？切 牛馬 帳號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....
然後寫了這玩意。。。
接著我再試試 Gemini 3 Pro，我只需要在這裡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。
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。。。
整個過程非常絲滑，畢竟他們是做雲的，這速度非常流暢，不管模型在那，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 最後的碎碎念：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註冊帳號和配環境上了。
很多人問我到底那個模型好？
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。
這也是有了七牛雲這個“萬能插座”後才能實現的玩法。
你想想，每次你問一個問題，背後是一整個“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！ (AI范兒)