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五大国产模型横评:Qwen3.8-max、DeepSeek-V4.1-Flash、GLM-5.3、Kimi-K3、MiniMax-M3

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2026-10-10 19:10:00
个人观点,仅供参考
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五个国产模型、我用了九道题来进行测试。 共消耗了 1.56 亿 tokens。 今天,我们对 Qwen3.8-max、DeepSeek-V4.1-Flash、GLM-5.3、Kimi-K3、MiniMax-M3 这五个模型进行一次测评,看看各自的差距都在哪里。 每道题生成是什么样就是什么样, 不进行第二次对话。 九道题分别是 鹈鹕骑自行车、秦始皇骑白熊、夜市烤鸭、弹跳球、贪吃蛇、五子棋、数据看板、江南水乡、跑酷游戏。 所有的模型都基于 deepseek harness 来进行。
玩AI,写代码,搞产品
AI竞技测评
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简介
五大国产模型横评:Qwen3.8-max、DeepSeek-V4.1-Flash、GLM-5.3、Kimi-K3、MiniMax-M3
05:16
AI对局 | 五子棋邀请赛 | 我让五个国产模型进行了一场五子棋竞技比赛,谁是最后的赢家?
05:32
实测MiniMax M3.1-Flash-Preview| 相对旧版M3 有明显提升 ,但是还是打不过 Deepseek。
07:43
DeepSeek-V4.1-Flash-1017 实测:四道题跑两遍,快了一倍,但它不再自己写测试了
07:11
Kimi K3.1 Pro 官方跑分解读
04:50
Kimi K3.1 Pro 四题实测:越省越贵。 折算到每百万 token,Kimi 的价格是 DeepSeek 的 28 倍。
04:50
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