这期，我打完了。
但在说结果前，先问你一句——
你发现没有？国产模型，每次出新版都在"斩杀"。GLM 斩杀 DeepSeek。千问 27B 斩杀全场。现在千问 3.8 Flash 又号称斩杀。
真的吗？还是又一个噱头？
你是不是已经被搞懵了——到底哪个真好、哪个是吹的？该把哪个换成日常主力？
今天，我不看跑分，不看宣传，不看谁喊得响。
我把我自己每天在干的事拿出来，把这五个当红的模型，真跑一遍。
我给你个明确的答案——日常主力，用哪个；高峰想省钱，换哪个。
被"斩杀"的那个，恰恰是你最该用的。
想知道为什么？走。
我测的是什么
先说清楚我怎么测的。
我测的，就是我每天在干的事——不是跑分，不是榜单。
五个模型。千问 3.8 Flash、GLM 5.3 Flash、DeepSeek V4 Flash——前三个，国产当红主力，大家每天在用的 Flash 版。
外加两个参照：GPT 5.6 Terra，国际顶级；还有个 Kimi K3，我顺带测的——结果它成了这次最惨的一个，这个我们后面再说。
先说清楚我不测什么：我不测编程，也不测满血版 Pro——那些是 AI 最擅长的刷分评测，但跟我们每天真在干的活，是两回事，评测数据不代表真实的能力，Pro 版本也不是我们平时干活的主力。
怎么测？两个任务。
第一个，海量文本摘要。我知识库里三天的新闻日报——十四篇、将近三百 K 字——让模型读完，提炼重点，输出结构化报告。考的是它在大信息量里抓重点、理逻辑。
第二个，控制浏览器抓数据。让模型自己操纵 Chrome，打开我的 YouTube 后台，抓最新三条视频的数据，再写一份洞察报告。
这一步其实是两重考验——它既要真能把数据从网页里抓出来，又要看得懂数据背后的含义。能稳稳走完这两步的模型，做复杂 Agent 任务的可靠性，才算数。
就这两个任务，够不够代表性？
反正我测完，真相跟榜单上的，完全不一样。
走，先看国产三巨头的对决。
三巨头对决：千问 / GLM / DeepSeek / GPT
先说第一个任务，海量文本摘要。
千问，2 分 21 秒跑完。速度还行。
但把它的报告打开，仔细往里看——
它的大框架没问题，S 级、A 级该有的都在。问题出在子分类：你看英伟达那条新闻底下，子分类整理得乱——有的塞得不对，有的该归类没归对，逻辑不清楚。
这说明什么？思考深度不够。
大框架它搭得起来，但往里填细节的时候，就露馅了。
第二个任务，控制浏览器抓数据——它花了 8 分 40 秒。
为什么这么慢？
我自己的判断是：它抓网页的时候反复失败、反复重试，才把时间拖得这么长。
不过有两件事板上钉钉：第一，它慢，是真的慢；第二，它交出来的报告，深度和条理，也真有欠缺。
两个任务综合看——千问 3.8 Flash，在这三巨头里，基本垫底。
下一个，GLM 5.3 Flash。
任务 1，3 分 33 秒——比千问还慢了一分多。
但把它的报告打开，区别一眼就看得出来：
从大的分类到里面的明细，结构逻辑明显比千问细致。
这是细节功夫。
任务 2，6 分 14 秒——比千问的 8 分 40 秒，快了 2 分多；洞察也更深：它不光告诉你哪条视频表现好，还告诉你为什么好、下一步怎么改。
它慢不慢？慢。但这个慢，我接受——
因为它是实实在在把活干完、把分析做出来的那种慢，不是卡在那干等。
现在，到了被评测数据斩杀的 DeepSeek V4 Flash 了。
任务 1，1 分 19 秒——全场最快。
而且它整理出来的东西，是这几个模型里结构化最清晰的：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 的报告并排看——它这个架构，可以直接当模板用。
任务 2，3 分 24 秒。
比千问的 8 分 40 秒，快了一倍半还多。而且质量最高的还是它：数据总览、差异来自哪、哪个指标决定什么、怎么修正、为什么要这么改——一整套，全给你捋明白了。
所以国产三巨头——结果毫无悬念：
最快的是 DeepSeek，最好的也是 DeepSeek。
那 GPT 5.6 Terra 呢？我拿它当参照，是想让你看看国际顶级是什么水平。
任务 2，它 1 分 47 秒——比 DeepSeek 还快。
但打开它写的报告——
它真的很像理科生：干瘪、惜字如金，好多重要信息，它懒得给你写全。
所以国际顶级的画像很清楚：执行效率顶级，但长中文输出，是硬伤。
——这句话的意思是：DeepSeek 又快又好这件事，含金量比你以为的还要高。
Kimi 翻车
测之前我也没想到，它是这次最惨的一个。
别的模型，慢也好、写得差也好——至少，把活跑完了。
Kimi 呢？它直接干不完。
在第二个任务——控制浏览器抓数据——它执行到一半就报错了。
我一开始以为是偶发，多试了几次发现不是：它要么报错，要么提示这是"企业级功能"，要么干脆过载。
你发现没有——它不是"回答得不好"，它是"干不了这个活"。
一个模型，你让它干个稍微复杂点的真活，它直接趴窝。那不管它跑分多高、宣传多猛——在真实工作里，它就是个用不了的模型。
说句公道话：Kimi 翻车，不一定是模型本身能力不行，更可能是它背后的算力和服务，接不住这种复杂的 Agent 任务。
因为一个模型真正用不用得了，最后靠的是背后那套推理架构——能不能稳稳地，把你调用的每一个任务跑出来。
五个，都测完了。
结论，其实已经很明显了。
被斩杀的，反而最强
回到开头那个问题——
被你们斩杀掉的那个，究竟是不是真的不行？
DeepSeek V4 Flash。
五个里，唯一一个两个任务都又快又好的。
榜单上被压下去的那个，实测下来反而最强。
评测榜单上的数字，跟你每天真实用的，真的是两回事。
不是它跑分高、宣传猛就真的好用。真正决定好不好用的，是它跑你真实任务的时候——稳不稳、快不快、崩不崩。
千问的慢、Kimi 的趴窝、DeepSeek 的又快又好——其实是同一个答案的三种写法。
这句话，不光是这次评测——你以后选任何 AI 工具，都用得上。
那问题来了：既然 DeepSeek 最强，是不是每个人都直接用它就完了？
这三个国产里，DeepSeek 最好。
但它真的太贵了。
官方价，每百万 token——
千问：输入 0.8，输出 2.7。
GLM：输入 0.8，输出 2.8。
DeepSeek：空闲时输入 1.5，输出 4.5；高峰时直接翻倍，输入 3、输出 9。
你算一下总价就懂了——
同样跑个活，DeepSeek 空闲时段，也比千问、GLM 贵 60% 以上。
到了高峰，更是直接差 3 倍多。
所以，理出两条路就够了：
第一条，如果你不差钱——
那就直接只用 DeepSeek，它又快又好，一分钱一分货。
第二条，如果你追求性价比——
那就在空闲时段，狠狠地用 DeepSeek；
一到高峰，它贵到飞起，就换便宜的 GLM 顶一下。
为什么不拿千问顶？
千问质量不如 GLM，价格也没便宜多少——那我不如直接搞 GLM
最后说下我自己怎么用的，给你个参考——
真正关键的任务，我用 GPT 5.6 Sol，那是顶级的、替代不了的；
常规任务，我用 GPT 5.6 Terra；
中文大段输出，我就用 DeepSeek，挑它空闲的时候；
到了高峰，再换 GLM 顶一下。
当然，这是我自己的用法，你可以按自己的场景去搭。
记住一句话——
别指望一个模型包打天下。
按场景搭着用，才是把 AI 用明白的样子
今天就说这么多。
记住一句话——
评测榜单会骗你，但你的真实体验不会。
被压下去的那个，才是最能打的。
觉得有用，点个订阅，我们下期接着拆如何在 Pi Agent 里面用我推荐的模型组合。
