# 影片筆記:🚀DeepSeek V4 Flash全面实测:Claude Code接入后连续开发7个项目,最便宜的国产模型!性能、速度与真实短板全曝光!对比Kimi K3优点和缺点都藏不住!是否超越Opus 4.8 ## 一句話總結 影片實測 DeepSeek V4 Flash 模型,透過 Cloud Code 接入 API 連續開發 7 個專案(涵蓋前端、遊戲、3D 動畫與原生 App),驗證其極低的 API 成本與作為強模型「子代理(Sub-agent)」的輔助價值,但在光影細節、建模精細度與複雜邏輯實現上,與 Kimi K3 及 Claude Opus 4.8 仍有差距。 ## 核心重點 1. **模型規格與官方聲稱**: * DeepSeek V4 Flash 總參數 284B,激活參數 13B,上下文窗口達 100 萬 token。 * 官方聲稱在 9 項基準測試中超越 DeepSeek V4 Pro 及 GLM 5.2,能力接近 Claude Opus 4.8。 * 知識截止日期確認為 2025 年初(2025 年 1 月)。 2. **實戰測試結果(7 個專案)**: * **前端復現小說場景**:復現小說《極光》中的宇宙飛船,效果不錯,但光影細節不如 Kimi K3。 * **遊戲開發(荒野大鏢客風格)**:模仿騎馬場景,耗時 30 分鐘,效果尚可,但馬匹建模有瑕疵。 * **3D 動畫(谷歌齒輪)**:實現谷歌齒輪動畫,耗時 14 分鐘,光影不錯但結構連接粗糙。 * **SVG 動畫**:手繪燈泡動畫,效果不錯,但風格不如 Kimi K3 接近手繪。 * **數學可視化**:使用 Manim 可視化二次函數,效果流暢。 * **3D 遊戲引擎(Unreal Engine 4)**:開發 3D 恐龍坦克遊戲,耗時 39-40 分鐘,效果簡陋,操控性差,未完全實現需求。 * **iOS 原生開發**:開發背單字 App,耗時 24 分鐘,成功編譯運行,功能基本完整,但存在深色模式切換 Bug。 3. **成本與應用建議**: * API 價格極低,測試消耗極少餘額(初始約 20 人民幣,剩餘 18.58 人民幣)。 * 建議用途:作為強模型的 Sub-agent(子代理),用於處理具體執行任務,而非獨立承擔高難度複雜邏輯。 ## 詳細大綱 ### 1. 模型基本資訊與測試環境 * **發布者與版本**:DeepSeek 發布的 V4 Flash。 * **技術參數**: * 總參數:284B。 * 激活參數:13B。 * 上下文窗口:100 萬 token。 * **性能聲稱**: * 超越 DeepSeek V4 Pro 及 GLM 5.2。 * 能力接近 Claude Opus 4.8(逐字稿聽寫為 "Cloud Ops 4.8" 或 "OPS4.8")。 * **測試工具設定**: * 使用 Cloud Code 結合 API 調用(因網頁版未直接接入)。 * 費用監控:初始餘額約 20 人民幣。 ### 2. 綜合能力測試細節 * **知識截止驗證**: * 確認知識覆蓋至 2025 年 1 月。 * **視覺與前端開發測試**: * **小說場景復現**:復現《極光》宇宙飛船。對比 Kimi K3(逐字稿聽寫為 "kimike3", "Kimiki3" 等),V4 Flash 效果不錯但光影細節稍遜。 * **3D 動畫**:實現谷歌齒輪動畫(逐字稿聽寫為 "骨蓋齒輪")。耗時 14 分鐘,光影佳但結構連接粗糙。 * **SVG 動畫**:手繪燈泡動畫。風格不如 Kimi K3 接近手繪。 * **遊戲開發測試**: * **荒野大鏢客風格**:模仿騎馬場景(逐字稿聽寫為 "七星" 或 "騎行")。耗時 30 分鐘,馬匹建模有瑕疵。 * **Unreal Engine 4 遊戲**:開發 3D 恐龍坦克遊戲(逐字稿聽寫為 "格斗4" 或 "格斗4游戏引擎")。耗時 39-40 分鐘,效果簡陋,操控性差,未完全實現需求。 * **數學與原生應用測試**: * **數學可視化**:使用 Manim 可視化二次函數,效果流暢。 * **iOS 原生應用**:開發背單字 App(逐字稿聽寫為 "被單字")。使用 Xcode 編譯與模擬器運行,耗時 24 分鐘。功能基本完整,但存在深色模式切換 Bug(逐字稿聽寫為 "声音色")。 ### 3. 成本分析與結論 * **成本極低**: * 測試結束後剩餘餘額 18.58 人民幣。 * 對比其他模型,API 價格極具競爭力。 * **應用定位**: * 不建議單獨用於高難度複雜邏輯。 * 建議作為強模型的 Sub-agent(子代理),輔助執行具體任務。 ## 工具 / 模型 / 名詞整理 * **模型名稱**: * DeepSeek V4 Flash * DeepSeek V4 Pro * DeepSeek V4 Pro Preview * GLM 5.2 * Claude Opus 4.8(逐字稿聽寫為 "Cloud Ops 4.8" 或 "OPS4.8") * Kimi K3(逐字稿多次聽寫為 "kimike3", "Kimiki3", "pmmk3", "PIMIKI 3") * Codex * **開發工具/平台**: * Cloud Code * Xcode * Unreal Engine 4(逐字稿聽寫為 "格斗4" 或 "格斗4游戏引擎") * Manim * SVG * HTML * **其他專有名詞/概念**: * API Key * Sub-agent(子代理) * MVP(最小可行性產品) * iOS 原生應用 * 基準測試(Benchmark) * 284B / 13B(參數單位,逐字稿聽寫為 "284笔 / 13笔") ## 操作流程整理 1. **環境準備**: * 獲取 DeepSeek V4 Flash 的 API Key。 * 在 Cloud Code 中配置 API 調用。 * 監控初始餘額(約 20 人民幣)。 2. **執行測試專案**: * **專案 1:知識截止測試** * 詢問近期事件,確認知識截止於 2025 年 1 月。 * **專案 2:前端復現小說場景** * 輸入小說《極光》場景描述。 * 生成前端代碼,復現宇宙飛船。 * 評估光影細節,對比 Kimi K3。 * **專案 3:遊戲開發(荒野大鏢客風格)** * 輸入騎馬場景需求。 * 生成代碼,耗時約 30 分鐘。 * 評估馬匹建模與場景效果。 * **專案 4:3D 動畫(谷歌齒輪)** * 輸入谷歌齒輪動畫需求。 * 生成代碼,耗時約 14 分鐘。 * 評估光影與結構連接。 * **專案 5:SVG 動畫** * 輸入手繪燈泡動畫需求。 * 生成 SVG 代碼。 * 評估手繪風格相似度。 * **專案 6:數學可視化** * 輸入二次函數需求。 * 使用 Manim 生成動畫。 * 評估流暢度。 * **專案 7:3D 遊戲引擎(Unreal Engine 4)** * 輸入 3D 恐龍坦克遊戲需求。 * 生成代碼,耗時約 39-40 分鐘。 * 評估效果簡陋程度、操控性及需求實現度。 * **專案 8:iOS 原生開發** * 輸入背單字 App 需求。 * 使用 Xcode 編譯與模擬器運行。 * 耗時約 24 分鐘。 * 評估功能完整性及深色模式切換 Bug。 3. **成本核算與結論**: * 檢查剩餘餘額(18.58 人民幣)。 * 總結模型作為 Sub-agent 的適用性。 ## 值得注意的限制或風險 1. **視覺細節與建模瑕疵**: * 在復現小說場景、3D 動畫及遊戲開發中,光影細節、結構連接及建模精細度不如 Kimi K3。 * 馬匹建模存在瑕疵,恐龍坦克遊戲效果簡陋且操控性差。 2. **邏輯與功能完整性**: * Unreal Engine 4 專案未完全實現需求。 * iOS App 存在深色模式切換 Bug。 3. **適用場景限制**: * 不適合獨立承擔高難度、高複雜度的開發任務。 * 更適合處理具體、執行性的子任務。 4. **辨識與聽寫風險**: * 部分模型名稱、工具名稱在逐字稿中存在聽寫錯誤,可能影響後續查證或準確引用。 ## 逐字稿辨識疑點 * **Cloud Ops 4.8 / OPS4.8**:逐字稿中多次出現此名稱,推測可能指代 Anthropic 的 Claude Opus 4.8,但依規則僅記錄原聽寫。 * **kimike3 / Kimiki3 / pmmk3 / PIMIKI 3**:逐字稿中對同一模型的稱呼不一致,聽寫存在明顯差異,需查證是否均指代同一模型(推測為 Kimi K3)。 * **格斗4**:逐字稿中描述遊戲引擎時使用此詞,推測可能指 Unreal Engine 4,但依規則僅記錄原聽寫。 * **Deepstick**:逐字稿中出現 "deepstick在cloudcode中",推測為 DeepSeek 的聽寫錯誤。 * **被單字**:逐字稿中出現 "iOS原生被單字的開發" 及 "背單字應用",推測 "被" 為 "背" 的聽寫錯誤。 * **七星**:逐字稿中出現 "直接七星",推測為 "騎行" 或類似動作的聽寫錯誤。 * **骨蓋齒輪**:逐字稿中出現 "KPK3实现的这个骨盖齿轮",推測為 "谷歌齒輪" 的聽寫錯誤。 * **翻装卡片**:逐字稿中出現 "这里可以翻装卡片",推測為 "翻轉卡片" 的聽寫錯誤。 * **声音色**:逐字稿中出現 "切换成声音色",推測為 "深色" 或 "深色模式" 的聽寫錯誤。 * **提示次 / 提示册**:逐字稿中多次出現 "提示次" 和 "提示册",推測均為 "提示詞" 或 "Prompt" 的聽寫錯誤。 * **284笔 / 13笔**:參數單位聽寫為 "笔",通常應為 "B" (Billion),依規則保留原樣或標註疑點。 * **Deepseek vs Flash**:部分段落將模型名稱聽寫為 "Deepseek vs Flash",疑為 "DeepSeek V4 Flash" 的誤聽。 ## 可延伸追問 1. DeepSeek V4 Flash 的 284B 總參數與 13B 激活參數架構,對其推理速度與成本效益有何具體影響? 2. 在 Cloud Code 中調用 API 時,如何最佳化提示詞(Prompt)以減少對光影細節和建模精細度的要求? 3. 作為 Sub-agent,DeepSeek V4 Flash 與其他強模型(如 Claude Opus 4.8)協作時,任務拆分與交接的最佳實踐是什麼? 4. 針對 iOS 原生開發中的深色模式 Bug,是否有特定的代碼結構或測試方法可以避免此類問題? 5. DeepSeek V4 Flash 的知識截止日期為 2025 年 1 月,對於開發涉及近期技術框架的專案,有哪些補足策略?