2026 年大模型 API 实测天梯榜：DeepSeek v4、GPT-5、Claude 4.6、Gemini 3 谁值得接？

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     上周 DeepSeek v4 预览版一上线，HN 直接炸到 1886 分，我的群也跟着炸了——「v4 是不是真干翻 GPT-5 了？」「Claude 4.6 还有优势吗？」「千问旗舰到底什么水平？」

每次有新模型出来，我都得重新跑一遍评测，团队要决定接哪个模型、预算怎么分配。这次趁 DeepSeek v4 刚出，我把手头项目常用的 7 个模型全部拉出来跑了一轮，测了编码、推理、长文本、多模态四个维度。数据都是我自己跑的，不是从官方 blog 抄的 benchmark，场景偏实际开发，跟你们日常用法更接近。

结论先放这儿：2026 年没有「一个模型打天下」的事，不同场景差异巨大，盲选最贵的反而亏钱。

先说清楚我怎么测的，免得有人说不严谨：

维度测试内容评分方式编码能力 50 道 LeetCode medium + 20 道真实业务重构通过率 + 代码质量人工评分逻辑推理 GPQA 子集 + 自编 30 道多步推理题准确率长文本理解 10 万字文档 QA + 跨章节信息抽取召回率 + 准确率多模态 100 张 UI 截图转代码 + 50 张图表理解还原度 + 准确率响应延迟首 token 延迟 + 1000 token 生成耗时毫秒，取 50 次中位数性价比完成相同任务的总 token 成本人民币/万次调用

所有模型统一用 API 调用，temperature 设 0，每个 case 跑 3 遍取最好成绩。调用方式统一走 OpenAI 兼容协议，base_url 用的 ofox.ai 聚合接口，这样不用给每家单独写鉴权逻辑，改个 model 参数就能切。

直接上硬菜。综合得分满分 100，按加权算的（编码 30%、推理 25%、长文本 20%、多模态 15%、性价比 10%）：

排名模型编码推理长文本多模态延迟(首token) 综合得分磊 1 Claude Opus 4.6 94 91 93 88 420ms 92.1 賂 2 GPT-5 92 93 88 91 380ms 91.4 雷 3 DeepSeek v4 (预览) 93 90 90 82 350ms 89.8 4 Gemini 3 Pro 87 89 95 93 410ms 89.2 5 Qwen 3 旗舰 88 86 87 84 290ms 86.5 6 GLM 5 85 83 84 80 310ms 83.7 7 MiniMax 2.5 80 78 82 76 270ms 79.3

几个让我意外的点：

DeepSeek v4 编码能力直接拉到 93 分，跟 Claude Opus 4.6 基本持平，预览版就这水平，正式版有点期待
Gemini 3 Pro 的长文本和多模态是真的猛，95 分和 93 分都是全场最高，处理超长上下文场景选它没毛病
Qwen 3 旗舰延迟最低，290ms 首 token，比 GPT-5 快了将近 100ms，对实时交互场景很友好
GLM 5 综合分不算顶尖，但后面会说它的性价比优势

Claude Opus 4.6：综合最强，但贵

编码测试里，Opus 4.6 在复杂重构任务上的表现让我印象最深。给它一段 300 行的 legacy 代码让它重构，能正确拆分模块，还会主动补上类型注解和边界检查。其他模型多少会漏一两个 edge case。

槽点：价格是真的贵。输入 $15/M tokens，输出 $75/M tokens，跑完我那 70 道编码题花了差不多 40 块人民币。日常开发高频调用，钱包扛不住。

GPT-5：推理最强，多模态也能打

推理维度 GPT-5 拿了 93 分全场最高，特别是多步数学推理和逻辑链条长的题目，其他模型容易在第三四步开始飘，GPT-5 稳得一批。多模态 91 分也是第二名。

槽点：长文本处理明显是短板，88 分在前三里垫底。超过 8 万字的文档，偶尔会出现「遗忘」前面章节内容的情况。

DeepSeek v4（预览版）：性价比炸裂的搅局者

这轮测试最大的惊喜。预览版就能跟前两名贴身肉搏，编码 93 分甚至最高。延迟只有 350ms，比 Claude 和 GPT-5 都快。

槽点：多模态 82 分是前三里最低的，图表理解偶尔会出错。预览版偶尔有不稳定的情况，我跑到第 40 道编码题的时候遇到过一次超时。正式版应该会好。

Gemini 3 Pro：长文本之王

如果你的业务是处理超长文档——法律合同、技术文档、代码仓库级别的上下文——Gemini 3 Pro 目前没有对手。10 万字文档 QA 准确率 95 分，跨章节信息抽取也几乎没漏。多模态 93 分同样全场最高。

Qwen 3 旗舰：延迟最低，够用就行

阿里最新旗舰模型性能确实在部分场景比肩 Gemini 3 Pro 了。290ms 首 token 延迟全场最快，对于需要实时响应的聊天机器人、客服系统来说是个硬优势。综合 86.5 分，日常 80% 的任务都能胜任。

GLM 5 和 MiniMax 2.5

这俩放一起说。GLM 5 综合 83.7 分，MiniMax 2.5 是 79.3 分，单看分数不算亮眼，但看完下面的价格表你就明白它们的价值了。

这才是大多数开发者最关心的。我按「完成 1000 次标准编码任务」来算总成本（每次平均 2000 输入 + 1000 输出 tokens）：

模型输入价格(/M tokens) 输出价格(/M tokens) 1000次任务成本(¥) 性价比评级 Claude Opus 4.6 $15 $75 ≈ ¥614 ⭐⭐ GPT-5 $10 $30 ≈ ¥290 ⭐⭐⭐ DeepSeek v4 ¥2/M ¥8/M ≈ ¥12 ⭐⭐⭐⭐⭐ Gemini 3 Pro $7 $21 ≈ ¥203 ⭐⭐⭐ Qwen 3 旗舰 ¥4/M ¥12/M ≈ ¥20 ⭐⭐⭐⭐⭐ GLM 5 ¥2/M ¥5/M ≈ ¥9 ⭐⭐⭐⭐⭐ MiniMax 2.5 ¥1/M ¥5/M ≈ ¥7 ⭐⭐⭐⭐⭐

测完这个数据我人傻了。DeepSeek v4 综合得分 89.8，成本 12 块钱；Claude Opus 4.6 综合 92.1，成本 614 块。多花 50 倍的钱，只多了 2.3 分。

当然不能这么简单算，那 2.3 分的差距在关键场景（复杂重构、长链推理）体感差异还是明显的。但对大多数中小团队来说，DeepSeek v4 + Qwen 3 的组合，覆盖 90% 的日常需求绰绰有余。

按核心需求对号入座：

我自己团队现在的方案：

核心业务（代码生成、复杂推理）：DeepSeek v4 为主，遇到搞不定的 case 自动 fallback 到 Claude Opus 4.6
文档处理管线：Gemini 3 Pro
用户端实时聊天：Qwen 3 旗舰
内部工具、非关键任务：GLM 5

这套组合下来，月均 API 支出从之前全用 GPT-5 的 3000 多块降到了 800 块左右，效果反而更好了——每个场景都用了最合适的模型。

跑评测这一周踩了不少坑，挑几个有价值的说：

坑 1：DeepSeek v4 预览版的 streaming 偶尔断流

大概跑到第 200 次调用的时候遇到了 3 次 streaming 中途断开，没有报错，就是 stream 突然停了。加了重试逻辑后没再复现，但正式版之前建议生产环境慎用。

坑 2：Gemini 3 Pro 的 function calling 格式跟其他家不一样

这个坑浪费了我大半天。Gemini 的 tool 定义格式和 OpenAI 协议有微妙差异，直接用 OpenAI SDK 调会报参数错误。后来我统一走 ofox.ai 的聚合接口就没这个问题了——ofox.ai 是一个 AI 模型聚合平台，兼容 OpenAI/Anthropic/Gemini 三大协议，一个 API Key 调用 50+ 模型，不用操心各家的鉴权和格式差异。

坑 3：GLM 5 对英文 prompt 的理解不如中文

同样的编码题，中文 prompt 比英文 prompt 通过率高了 8 个百分点。如果你用 GLM 5，建议 prompt 写中文。

2026 年大模型格局跟去年最大的变化：价格战打完了，差异化竞争开始了。不再是「谁分高用谁」，而是「什么场景用什么模型」。

几点建议：

别只看综合排名，拿你自己的真实业务 case 去测
多模型组合使用，用路由策略分发不同任务
DeepSeek v4 正式版值得重点关注，预览版已经这个水平了
预算有限的团队，DeepSeek v4 + Qwen 3 + GLM 5 的组合能覆盖绝大多数场景

以上数据基于 2026 年 7 月的模型版本，各家迭代很快，建议每季度重新跑一轮。有问题评论区聊。