DeepSeek vs 通义千问 vs 豆包

DeepSeek（4.6）：R1 推理模型的深度思考能力极强，可以进行多步骤复杂推理。V3.2 的推理能力也不弱。

通义千问（4.2）：推理能力中等偏上，Qwen3-Max 在复杂推理方面有不错的表现。

豆包（3.5）：推理能力偏弱，不适合复杂逻辑任务。

DeepSeek（4.5）：编程能力接近 Claude Sonnet 水平，在 Python、Go、JavaScript 上表现尤为出色。价格是 Claude 的十分之一。

通义千问（4.2）：编程能力中等偏上，常见开发任务可以胜任。开源版本可微调以适应特定场景。

豆包（3.5）：编程能力偏弱，只适合简单的脚本和代码片段生成。

DeepSeek（3.8）：平时速度还行，但高峰期会明显变慢。缓存命中时响应很快。

通义千问（4.3）：速度较快，尤其是 Flash 系列。阿里云的基础设施保证了较低的延迟。

豆包（4.5）：速度很快，是响应最快的模型之一。字节的基础设施在延迟优化方面很出色。

DeepSeek（3.5）：这是 DeepSeek 最大的短板。高峰期频繁 502、超时、限流。

通义千问（4.2）：依托阿里云基础设施，稳定性在国产模型中属于上游水平。

豆包（4.0）：依托字节基础设施，稳定性不错。

DeepSeek（4.0）：幻觉率中等偏低，整体表现不错。但在某些长尾知识问题上偶尔会编造信息。

通义千问（3.8）：幻觉率偏高，是千问需要改进的方面之一。长输出中尤为明显。

豆包（3.5）：幻觉率偏高，对于需要高准确性的场景不推荐。