AI for Data🔥7.0
DeepSeek 排第 7 为国产最高，75 模型向量数据库构建评测揭晓
📋总体概括
博主 karminski-牙医公布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 在 Agentic Coding 后端能力测试中的成绩，称其从与 GROK-4.6 相当的水平跃升至国产旗舰水平。另一博主 U思易解读 75 个模型同场的向量数据库构建评测：前六名均被 Claude 和 GPT 包揽，DeepSeek 排第 7、为国产最高；该评测要求模型用 50 次工具调用从零写出可运行的向量数据库，2.7 倍的 QPS 差距反映的是工程执行力差异。同时测试者提到新版本 Agent 风格从主动转向保守，预算控制能力有波动，需要良好的 harness 配合。
⚡关键信息
- ▸75 个模型同场竞技，前六名全部由 Claude 和 GPT 系列包揽
- ▸DeepSeek 排名第 7，为国产模型最高名次，与头名 QPS 差距 2.7 倍
- ▸评测任务为用 50 次工具调用从零写出可运行的向量数据库，考验工程执行力
- ▸DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 Agentic Coding 能力跃升至国产旗舰水平
- ▸新版本 Agent 行为更保守，预算控制能力波动，依赖 harness 与会话内预算强调
🔥犀利点评
这份 bench 比刷知识问答有意思得多：50 次工具调用写出能跑的向量数据库，考的是「把活干完」的执行力，而这正是国产模型过去一年最缺的一课。2.7 倍 QPS 差距听起来吓人，但性质是工程稳定性而非智力代差。更值得玩味的是 Flash 版本跃升后 pro 版本的存在感问题，以及「变保守、靠提示词救预算」这种行为漂移——Agent 能力评估远比一张榜单复杂。
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