选模型：10 家平台全维度对比与选购指南

（一）十家平台最新旗舰一览#

来源：价格：各平台官网公开价 · 核对日 2026-09-14

（二）八维度动态对比图#

下面把「价格 → 容量 → 能力 → 速度 → 总成本」拆成 8 个可切换的维度，外加一张按月用量估算的成本曲线。切换维度时图表会实时重绘，绿色永远是当前维度的最优值。

（三）DeepSeek V4.1 Flash 专项对比#

它是 DeepSeek 的 Flash 系列新作，也是第一个采用因果编解码器（CED）架构的模型：把 40 层 Transformer 拆成 20 层编码器 + 20 层解码器，输入阶段激活 8B 参数、输出阶段激活 16B 参数，配合压缩稀疏注意力与 FP4 KV 缓存，把全局 KV 缓存压到每 Token 约 890 字节——约为上一代 V4-Flash 的四分之一。官方称其在性能、成本、速度与总耗时上全面超越 V4 Pro，并已开始有序下线 V4 Pro。

来源：见本页文末「数据来源」说明 · 核对日 2026-09-14

（一）按需求找平台#

先说你最常干的事，再落到具体平台。每个需求给出首选与备选，并同时写明「要留意」的部分——没有一家是全能选手。

（二）平台档案#

下面按平台逐一给出完整画像：适合谁、最擅长什么、控制台入口。可点击表格列头排序，或用上方平台选择器快速跳转。

（三）自己跑一遍再选型：A/B 测评模板#

前面所有维度都是别人测出来的。真正决定选谁，要用你自己的任务跑一遍——同一批输入、同一份 prompt，只换模型。下面是一份能直接改的最小模板。

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# ab_test.py：同一批任务打 3 家，输出一张可对比的 CSV
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import csv, os, time
3
from providers import build_client          # 自己封一层，屏蔽各家 SDK 差异
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CASES = [line.strip() for line in open("cases.txt", encoding="utf-8") if line.strip()]
6
MODELS = ["deepseek-v4.1-flash", "gpt-5.6-sol", "claude-opus-5"]
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ROWS = []
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for name in MODELS:
10
    client = build_client(name)
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    for i, case in enumerate(CASES, 1):
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        t0 = time.time(); first = None; usage = {}
13
        try:
14
            for chunk in client.stream(case):
15
                if first is None:
16
                    first = time.time() - t0
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                usage = chunk.usage or usage
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            ok = verify(case, chunk.text)          # 自动校验，返回 0/1
19
        except Exception as e:
20
            ok, first = 0, None
21
        ROWS.append({"model": name, "case": i, "pass": ok,
22
                     "ttft": first, "total": time.time() - t0,
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                     "in": usage.get("in"), "out": usage.get("out")})
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with open("result.csv", "w", newline="", encoding="utf-8") as f:
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    w = csv.DictWriter(f, fieldnames=ROWS[0].keys()); w.writeheader(); w.writerows(ROWS)
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# 汇总：通过率 / 平均耗时 / 单条成本
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for name in MODELS:
30
    r = [x for x in ROWS if x["model"] == name]
31
    pass_rate = sum(x["pass"] for x in r) / len(r)
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    print(f"{name}: 通过率 {pass_rate:.0%}"

口径：样本量建议至少 30 条真实任务，且要覆盖你日常的难点（不是挑最简单的例子）；低于 20 条时通过率的置信区间会宽到没有区分度。多跑一轮换一批输入的结论，比在同一批上反复调 prompt 更可靠。「最强」「最擅长」「最适合」这类判断都只是在这套测评下的相对结论，不构成对任何平台的绝对评价。

本节口径：一、「按需求找平台」里的首选 / 备选是依据本页 1.2 的八个维度与本页表格中的能力描述综合排序的结果，不是评测结论，同档位平台互换通常也不会出错。二、「平台档案」里的一句话定位 / 最强项 / 最适合 / 要留意是编辑归纳，来源为各平台官方文档与公开评测，核对日 2026-09-14；这类判断带主观成分，请以你自己的任务实测为准（可用 2.3 的 A/B 模板）。

（一）分平台对照#

判断标准只有两条：用量是否稳定、是给自己用还是给程序用。下表逐平台列出适合订阅与适合 API 的场景，可排序、可筛选。

（一）核心能力#

• 直接读取整个代码库，理解项目架构
• 自主执行多步开发任务，端到端交付
• 原生支持终端命令、Git 操作、运行测试
• 200K 上下文，可覆盖中型完整项目

（二）价格与横向对比#

• Max 订阅 $20 / 月，含额度，超量部分走 API 计费
• 也可以绑定自己的 API Key，按量付费
• 对比 Cursor：更擅长自主任务，定位偏「工程助理」
• 对比 Codex：纯终端形态，更极客，支持多模型

接下来：模型选完，还有一条完全不同的路线：把模型搬到本机跑。它换来的不是更强的能力，而是「数据不出门」与「零边际成本」——代价是硬件投入与运维时间。