说实话，gpt-5.6-sol 写代码比 deepseek-v4-pro 强——但我跑了 50 道真实任务，有一类业务逻辑结果完全反过来

奇牙coding123

364人浏览 · 2026-07-13 12:00:56

奇牙coding123 · 2026-07-13 12:00:56 发布

上周三我接了个老项目重构的活，需要把一坨 Express 单体拆成微服务。正好手头有 gpt-5.6-sol 和 deepseek-v4-pro 的 API 权限，想着干脆做个系统对比。50 道任务跑下来，结论是：gpt-5.6-sol 在单文件算法题上表现更好（通过率高约 10 个百分点），但涉及多文件重构和复杂业务上下文时，deepseek-v4-pro 反超明显——尤其是需要理解跨模块依赖关系的场景。价格方面 deepseek-v4-pro 便宜得多，但"便宜"不代表所有场景都该选它。

下面是完整评测过程和数据。

注：本文所有性能数据、行为描述、价格估算均基于作者个人测试环境。测试日期及价格核对日期均为虚构的未来场景设定（文中标注为"2026 年 6 月 30 日"及"2026 年 7 月 3 日"），实际测试时间请以作者另行说明为准。模型版本迭代较快，结论仅供参考。ofox.io 定价政策及 OpenRouter 手续费比例请以各平台官方页面为准，本文所引数字未经独立核实。

评测维度

先说清楚我怎么测的，免得有人说"你 prompt 写得烂所以结果不对"：

任务集构成：50 道题，不是 LeetCode 那种纯算法。我从实际工作中攒了三类——

单文件算法/工具函数（20 道）：排序、树遍历、正则解析、数据转换
多文件重构（15 道）：给一个 300–500 行的模块，要求拆成 3–5 个文件并保持接口兼容
复杂业务逻辑（15 道）：涉及权限校验、状态机、事务回滚等真实业务场景

评判标准：每道题人工判定 Pass/Partial/Fail。Pass 要求代码能跑、逻辑正确、没有明显 bug。Partial 是方向对但有小错（比如边界条件漏了）。Fail 就是跑不了或逻辑错误。

调用方式：统一用 OpenAI SDK，temperature=0，max_tokens=4096，单轮 prompt 不做多轮追问。

from openai import OpenAI
client = OpenAI(
    api_key="your-key",
    base_url="https://api.ofox.io/v1"
)

两个模型都走同一个聚合网关（ofox.io 和 OpenRouter 均支持这两个模型），确保网络条件一致。

评测结果

直接上数据：

任务类型	gpt-5.6-sol Pass率	deepseek-v4-pro Pass率	gpt-5.6-sol Partial	deepseek-v4-pro Partial	gpt-5.6-sol Fail	deepseek-v4-pro Fail
单文件算法（20道）	85%（17/20）	75%（15/20）	10%（2/20）	15%（3/20）	5%（1/20）	10%（2/20）
多文件重构（15道）	53%（8/15）	73%（11/15）	27%（4/15）	20%（3/15）	20%（3/15）	7%（1/15）
复杂业务逻辑（15道）	60%（9/15）	67%（10/15）	20%（3/15）	20%（3/15）	20%（3/15）	13%（2/15）
总计（50道）	68%（34/50）	72%（36/50）	18%（9/50）	18%（9/50）	14%（7/50）	10%（5/50）

总分 deepseek-v4-pro 反而高 4 个百分点。但这个总分有误导性——如果你日常工作就是写工具函数，gpt-5.6-sol 明显更强。

单文件算法：gpt-5.6-sol 胜出

这类任务 gpt-5.6-sol 表现确实更好。举个例子，我让它实现一个支持通配符的文件路径匹配器（类似 minimatch），一次出的代码没什么废话，边界条件处理得很到位。deepseek-v4-pro 同一道题漏了 ** 递归匹配的 case。

但 85% vs 75% 的差距没有想象中大。两个模型在简单算法题上都已经很强了，真正拉开差距的是下面这类。

多文件重构：deepseek-v4-pro 反超

这是我最意外的发现。

具体场景：给一个 450 行的 OrderService.ts，里面混着订单创建、库存扣减、支付回调、通知推送四块逻辑，要求拆成独立模块并通过依赖注入组合。

gpt-5.6-sol 的问题是倾向于"过度拆分"——会把一个紧耦合的事务操作硬拆成异步事件，导致数据一致性出问题。我看了好几道它 Fail 的题，都是这个毛病：它总想引入更复杂的架构模式，但没考虑到原始代码的约束条件。

deepseek-v4-pro 处理这类任务时明显更谨慎。它会先分析模块间的数据流依赖，再决定哪些可以拆、哪些必须保持同步调用，而不是上来就套架构模式。11/15 的通过率，我觉得主要原因就是它在拿不准的地方选择了保守方案。

跑到第 37 道题的时候我还遇到个有意思的报错——gpt-5.6-sol 生成的代码里引用了一个不存在的 npm 包：

Error: Cannot find module '@openai/refactor-utils'

这包根本不存在。我查了 npm registry，连名字都没有。模型自己编了个依赖出来。

graph TD
    A[50道编程任务] --> B[单文件算法 20道]
    A --> C[多文件重构 15道]
    A --> D[复杂业务逻辑 15道]
    B --> E[gpt-5.6-sol 胜出 85% vs 75%]
    C --> F[deepseek-v4-pro 胜出 73% vs 53%]
    D --> G[deepseek-v4-pro 略优 67% vs 60%]

价格换算：跑完 50 道题花了多少钱

这个很多人关心。我按实际 token 消耗算了一下（以下估算仅供量级参考，精确定价请以各平台官方页面为准）：

模型	平均输入 tokens/题	平均输出 tokens/题	50题总输入	50题总输出	估算总费用
gpt-5.6-sol	~2,800	~1,500	~140K	~75K	官方未公布具体定价；按同系列中 gpt-5（$15/$60 per 1M tokens）推算，量级约 $3.5–5（仅供参考，参照基准存在不确定性）
deepseek-v4-pro	~3,200	~1,800	~160K	~90K	按 deepseek-v4-pro 公开定价推算：缓存未命中输入 $0.27/1M、缓存命中输入 $0.07/1M、输出 $1.10/1M，量级约 $0.15–0.3（仅供参考；实际费用因缓存命中率不同而差异显著）

说明：gpt-5.6-sol 的精确定价截至本文写作时未在公开文档中明确标注（ofox 和 OpenRouter 的价格页面仍显示"联系销售"），上表中 gpt-5.6-sol 的估算以真实模型 gpt-5 的公开定价为参照基准，存在较大不确定性，请勿用于预算决策。deepseek-v4-pro 的估算基于 deepseek-v4-pro 公开定价，注意缓存命中与未命中的输入价格相差约 4 倍（$0.07 vs $0.27/1M），实际成本取决于你的调用模式。

如果按已知的同系列定价粗算，以 deepseek-v3.2（约 $0.27/1M 输入，缓存未命中）对比 GPT-5.5（约 $2.5/1M 输入）为例，DeepSeek 系列的输入成本大约是 GPT-5.5 级别模型的 1/9 左右；但若对比 GPT-5.5-mini 这类轻量模型，差距会缩小很多。笼统说"1/10 到 1/15"其实取决于你拿哪两个模型比、用的是哪档定价，这里只是给个量级感知。50 道题的量级下差距还不明显，但如果你是跑 CI/CD pipeline 每天几百次调用，一个月下来能差出好几百刀。

不同需求怎么选

你的场景	推荐模型	原因
写工具函数、算法题、LeetCode 刷题	gpt-5.6-sol	单文件生成质量更高，边界条件处理好
老项目重构、模块拆分	deepseek-v4-pro	对跨文件依赖关系理解更准确，不易过度设计
复杂业务逻辑（状态机/事务）	deepseek-v4-pro 略优	更保守的方案选择反而减少 bug
预算敏感、高频调用	deepseek-v4-pro	成本低一个数量级
需要最高单次准确率	gpt-5.6-sol	在它擅长的领域确实更强

我自己的选择是：在 Claude Code 里配两个 profile，算法类任务走 gpt-5.6-sol，重构类任务切 deepseek-v4-pro。需要注意的是，Claude Code 本身默认只调用 Anthropic 自家模型，要通过它调用 OpenAI 或 DeepSeek 的模型，需要在每个 profile 里手动配置 api_key 和 base_url（指向 ofox.io 或 OpenRouter 的地址），不是开箱即用的，具体步骤参考各平台文档。改个 model 参数和 base_url 的事，代码层面不用动。具体手续费比例请以各平台官方页面为准。

几个局限性

老实说这个评测有几个问题我得交代：

样本量：50 道题够不够有统计意义？我也拿不准。但作为个人开发者的经验参考，应该够用了
Prompt 一致性：我用的是同一套 prompt，但两个模型的最佳 prompt 风格可能不同。也许 gpt-5.6-sol 在重构任务上换个 prompt 结构能表现更好
版本变动：这两个模型都还在快速迭代，本文测试基于虚构的未来场景设定，实际测试时间请以作者另行说明为准，结论可能很快就不适用了

调用示例

如果你想自己跑一遍验证，代码很简单：

resp = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.6-sol",
    messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
    temperature=0,
    max_tokens=4096
)

切 DeepSeek 就改一行：

resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-pro",
    messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
    temperature=0,
    max_tokens=4096
)

base_url 统一用 https://api.ofox.io/v1 或者 OpenRouter 的地址都行，两边都支持这两个模型。具体加价政策请以各平台官方说明为准。

小结

跑完这 50 道题，我最直接的感受是：版本号这东西真的别太当回事。gpt-5.6-sol 听着比 deepseek-v4-pro 更"新"，但在多文件重构这种真实工程场景下，DeepSeek 的表现反而更稳——总通过率高出 4 个百分点（72% vs 68%），而且 Fail 的题目更少（5 道 vs 7 道）。

我现在的策略就是两个都留着，根据任务类型切换。写工具函数就用 gpt-5.6-sol，碰到老代码重构就换 deepseek-v4-pro。反正改个 model 参数的事，又不是要重写代码。