# 影片筆記：DeepSeek V4.1 Flash 实测：近 2 亿 Token 花了约 35 元，效果如何？


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## 一句話總結

測試者使用 DeepSeek V4.1 Flash（High 推理程度）進行多項複雜任務測試，總耗時約 2 億 Token，費用約 35 元。儘管成本極低，但推理速度較慢，且在視覺生成、3D 建模與遊戲開發等任務中，雖有細節瑕疵與穿模問題，但在寫作與部分場景構建上表現超出預期。

## 核心重點

1.  **成本與效率**：
    *   總消耗近 2 億 Token，總費用約 35 元。
    *   在下午高峰期測試，使用「High」推理程度。
    *   單個任務完成時間長於 GPT 或 Groker 模型，等待時間較長，但成本效益高。
2.  **視覺與 3D 生成能力**：
    *   **清明上河圖**：搭配 DeepSeek 的「Hannis」工具，生成高質感的水、房屋、樹木及人物場景。雖有穿模與構建不全問題，但整體質感、招牌文字（趙太成家）、橋樑紋理表現優秀。耗時約 91 分鐘，調用 3GS Skill，9000 多行代碼，三個 Agent 分別負責紋理、木構、船車牲畜。
    *   **Hello Kitty 3D 建模**：從頭部缺陷開始，經 94 分鐘迭代，修正沙發、桌椅、金屬質感。與 Astro 和 Fabro 5.1 相比表現良好。
    *   **手錶 3D 還原**：耗時 1 小時，多次修改。雖有滾輪與表扣錯誤，但表帶質感良好。
    *   **幾何模型**：測試直尺、球形、塔形等，效果一般，認為數學相關任務非其強項。
3.  **應用與互動生成**：
    *   **遊戲開發**：生成「快樂向前衝」遊戲，包含音效與關卡。與 Glock 4.6 質量接近，有穿模與反覆落水修正，耗時 95 分鐘。
    *   **網頁生成**：將宜家沙發安裝 PDF 轉換為互動網頁。交互設計（黃色高亮、動畫）獲好評，但部分零部件（如六角堵頭）與原圖有誤差。耗時 70 分鐘，圖片識別 54 次。
4.  **文本生成能力**：
    *   生成關於醫院、房租與生日的短篇故事，情感細膩，獲得測試者高度評價，認為超出預期。
5.  **總結評價**：
    *   寫作、清明上河圖、宜家沙發、Hello Kitty 建模令人印象深刻。
    *   視頻生成效果未達預期。

## 詳細大綱

### 1. 模型基本資訊與測試環境
*   **模型版本**：DeepSeek V4.1 Flash (High 推理程度)。
*   **測試條件**：下午高峰期，總 Token 消耗近 2 億，費用約 35 元。
*   **性能觀察**：推理速度較慢，等待時間長，但成本效益高。

### 2. 視覺生成與場景構建測試
*   **清明上河圖任務**：
    *   **工具搭配**：DeepSeek 的 Hannis。
    *   **細節表現**：水質感、木質/磚瓦房屋、樹木、招牌文字（趙太成家）、橋樑紋理。
    *   **缺陷**：人物穿模、船隻構建不全。
    *   **效率**：約 91 分鐘，調用 3GS Skill，9000 多行代碼，三個 Agent 分別負責紋理、木構、船車牲畜。
*   **Hello Kitty 3D 建模**：
    *   **過程**：從頭部缺陷開始，經 94 分鐘迭代，修正沙發、桌椅、金屬質感。
    *   **對比**：與 Astro 和 Fabro 5.1 生成的結果相比，表現良好。
*   **手錶 3D 還原**：
    *   **過程**：1 小時，多次修改。
    *   **缺陷**：底部滾輪突出、表扣錯誤。
    *   **優點**：表帶質感不錯。

### 3. 應用與互動生成測試
*   **遊戲開發**：
    *   **內容**：「快樂向前衝」遊戲，自帶音效與關卡。
    *   **表現**：與 Glock 4.6 質量接近，有穿模與反覆落水修正。
    *   **耗時**：95 分鐘。
*   **網頁生成**：
    *   **內容**：宜家沙發安裝 PDF 轉互動網頁。
    *   **表現**：交互設計（黃色高亮、動畫）獲好評，但零部件細節有誤差。
    *   **耗時**：70 分鐘，圖片識別 54 次。

### 4. 文本生成能力測試
*   **故事寫作**：
    *   **內容**：醫院复查、房租上漲、生日回憶。
    *   **評價**：情感細膩，質感好，測試者認為超出預期。

### 5. 幾何與數學相關任務
*   **模型測試**：直尺、球形、放射、塔形。
*   **評價**：效果一般，認為此類任務與數學關係大，非模型強項。
*   **對比**：目前測試中 Fab 5.1 在此類論文任務表現最好。

### 6. 總結
*   寫作、清明上河圖、宜家沙發、Hello Kitty 建模令人印象深刻。
*   視頻生成效果未達預期。

## 工具 / 模型 / 名詞整理

*   **模型/產品**：
    *   DeepSeek V4.1 Flash
    *   V4.1 Flash High (推理程度)
    *   GPT
    *   Groker / Glock 4.6 (聽寫疑點，可能指 Grok)
    *   Astro
    *   Fabro 5.1 / Fab 5.1 (聽寫疑點，可能指 Fabric 或特定模型)
    *   DeepSeek (泛指)
*   **工具/功能**：
    *   Hannis (聽寫疑點，可能指某種工具或功能名稱)
    *   3GS Skill
    *   The Agent (三個代理)
    *   OpenSED (聽寫疑點，可能指 OpenScene 或其他工具)
    *   SCID (聽寫疑點，可能指 Scene 或特定格式)
*   **其他專有名詞**：
    *   Token
    *   PDF
    *   Hello Kitty
    *   宜家 (IKEA，文中寫為「一家」或「迪巴西克」的誤聽，但語境為沙發安裝)
    *   清明上河圖

## 操作流程整理

1.  **環境設定**：選擇 DeepSeek V4.1 Flash 模型，設定為 High 推理程度，於下午高峰期進行測試。
2.  **任務執行**：
    *   **視覺生成**：使用 Hannis 工具生成清明上河圖場景，監控三個 Agent（紋理、木構、船車牲畜）的輸出，耗時約 91 分鐘。
    *   **3D 建模迭代**：
        *   Hello Kitty：從頭部開始建模，經 94 分鐘迭代修正沙發、桌椅與金屬質感。
        *   手錶：進行 1 小時的多次修改，修正滾輪與表扣。
    *   **應用開發**：
        *   遊戲：生成「快樂向前衝」遊戲，包含音效與關卡，耗時 95 分鐘。
        *   網頁：將宜家沙發安裝 PDF 轉換為互動網頁，進行 54 次圖片識別，耗時 70 分鐘。
    *   **文本生成**：撰寫關於醫院、房租與生日的短篇故事。
    *   **幾何測試**：生成直尺、球形、塔形等幾何模型。
3.  **結果評估**：對比各任務的完成時間、代碼行數、視覺細節、穿模情況及與競爭對手（GPT, Groker, Astro, Fabro 5.1）的表現，評估成本效益與最終質量。

## 值得注意的限制或風險

1.  **推理速度與等待時間**：即使是「High」推理程度，單個任務完成時間仍長於 GPT 或 Groker 模型，等待時間較長。
2.  **視覺生成瑕疵**：
    *   人物穿模、船隻構建不全（清明上河圖）。
    *   底部滾輪突出、表扣錯誤（手錶）。
    *   零部件細節誤差（宜家沙發網頁）。
    *   穿模與反覆落水修正（遊戲開發）。
3.  **數學與幾何能力弱項**：直尺、球形、塔形等幾何模型測試效果一般，認為數學相關任務非其強項。
4.  **視頻生成效果**：視頻生成效果未達預期。

## 逐字稿辨識疑點

*   **Dipensic / Divisic / Dipsic / Depicic / Difensica / DMSIC / Depsyk**：逐字稿中對模型名稱有多種拼寫變體，應均指 **DeepSeek**。
*   **內側**：原文「它顯示的是內側」，語意不明，疑點。
*   **多摩泰**：原文「支持多摩泰」，疑點，可能為「多模態」之誤聽。
*   **推移程度 / Hide推理程度**：原文「V4.1 Flash High的推移程度」、「调到Hide推理程度」，疑點，應指「推理程度」或「High」級別。
*   **Hannis**：原文「DeepSeek的Hannis」，疑點，可能是特定工具名稱或誤聽。
*   **亲密上合图 / 清明上和图 / 清明上河图**：原文多次出現變體，應指 **清明上河圖**。
*   **赵太臣家 / 赵太成家**：原文招牌文字，疑點，可能為「趙太公家」或特定店名。
*   **九楼的傲层**：原文「切换到九楼的傲层」，疑點，可能是「九樓的屋頂」或特定場景名稱。
*   **3GS的Skill**：疑點，可能是特定技能名稱。
*   **圆码GS**：原文「圆码GS就有9000多行」，疑點，可能是「代碼」或特定工具。
*   **北宋的木构**：原文「三个代理分别负责纹理、北宋的木构、还有船车牲畜树木」，疑點，可能是「木構」或特定結構名稱。
*   **半公椅**：原文「半公椅」，疑點，可能是「辦公椅」或「公共椅」。
*   **绚缆**：原文多次出現「绚缆」，疑點，可能是「渲染」或「線框」之誤聽。
*   **Glock 4.6**：原文「Glock 4.6」，疑點，可能是 **Grok** 或其他模型名稱。
*   **微微页面**：原文「微微页面」，疑點，可能是「網頁」或「微頁面」。
*   **六角堵头**：原文「六角堵头」，疑點，可能是「六角螺帽」或特定零件。
*   **SCID**：原文「手表SCID的还原」，疑點，可能是「Scene」或特定格式。
*   **OpenSED**：原文「来到OpenSED」，疑點，可能是 **OpenScene** 或其他工具。
*   **模尺**：原文多次出現「模尺」，疑點，可能是「模型」或「幾何體」。
*   **放射**：原文「再换一个放射」，疑點，可能是「放射狀」或特定幾何形狀。
*   **塔形**：原文「塔形」，疑點，可能是「塔形」或特定幾何形狀。

## 可延伸追問

1.  DeepSeek V4.1 Flash 的「High」推理程度具體指什麼技術參數？與標準模式有何差異？
2.  「Hannis」工具在 DeepSeek 生態系統中的具體功能與定位為何？
3.  為何在下午高峰期測試？網絡延遲或伺服器負載是否對推理速度有顯著影響？
4.  與 GPT、Grok、Astro、Fabro 5.1 等模型相比，DeepSeek V4.1 Flash 在成本與質量上的具體權衡點為何？
5.  對於數學與幾何任務的弱項，是否有特定的提示詞工程或後處理方法可以改進？
6.  「3GS Skill」與三個 Agent 的協作機制是如何運作的？