AI for Data🔥7.0

75模型实测向量数据库编写基准:DeepSeek列第7为国产最高

微博-数据库关键词·2026/10/21 04:35:37🔗 原文

📋总体概括

博主U思易与karminski-牙医测试了DeepSeek-V4.1-Flash-1017等模型在一个Agentic Coding基准上的表现:75个模型同场竞技,任务是用50次工具调用从零写出一个能运行的向量数据库,前六名全部被Claude和GPT包揽,DeepSeek排名第7、为国产最高,与榜首差距为2.7倍QPS而非2.7倍能力。测试者认为该基准比拼的是工程执行力而非知识量,国产模型一年来的进步正在于「把活干完」,剩余差距集中在稳定性与边界处理。博主还指出新版本Agent风格更保守,需配合好harness才能发挥。

⚡关键信息

  • ▸75个模型同测「50次工具调用从零写出可运行向量数据库」的Agentic Coding基准
  • ▸前六名全部是Claude和GPT,DeepSeek排名第7、为国产模型最高
  • ▸DeepSeek与榜首差距为2.7倍QPS,博主强调不是2.7倍能力差距
  • ▸该基准考察工程执行力而非知识量,国产模型补的正是「把活干完」的能力
  • ▸博主称新版Agent更保守,须做好harness,预算控制能力有波动

🔥犀利点评

这个解读比榜单本身更有价值:2.7倍QPS被拿来渲染成能力差距,其实是工程执行效率问题。国产模型把「能跑通长链路任务」补齐后,剩下的稳定性与边界处理恰恰是产品工程活,不是模型玄学。至于「v4.1-pro还有必要吗」的灵魂拷问,才是DeepSeek真正要回答的问题。

本文由本站自动聚合,以下为原始来源:前往 微博-数据库关键词 阅读全文 →