DeepSeek vs GPT-4：2026年1月真实横评，国产模型站起来了
- Casual, direct tone
- Short paragraphs
- No excessive markdown
- Personal experience-based (“1月做了”)
- Practical, no-nonsense observations
- Uses specific examples
- Conversational Chinese
Let me expand each section with more concrete details, examples, and observations while keeping the same voice and structure. I need to hit 1200+ characters.
Let me draft this:
2026 年 1 月做了 DeepSeek 和 GPT-4 的横评。不是跑分，是真实开发场景下的对比。起因是项目里有个同事死活要用 DeepSeek 替代 GPT-4，老板让我做个评估，看看���底行不行。
测试设置
三个场景：
- LeetCode 中等难度题（代码生成）
- 中文技术文档写作（中文理解）
- 多轮调试连续对话（上下文保持）
每个场景跑了大概 20 个任务，相同的 prompt，相同的环境，相同的需求。然后交叉对比输出质量。没用任何花哨的框架，就是看实际能不能用。
代码生成
DeepSeek 的代码生成在简单场景和 GPT-4 差距不大，比如写个 CRUD 接口、做个数据清洗这种，俩模型基本拉不开差距，都能一遍过。
但在复杂算法题上偶尔会给出过度啰嗦的解法。我记得有一道”最长回文子串”的题，DeepSeek 上来先给我讲了一通 Manacher 算法的原理，代码里加了七八个辅助函数，其实用中心扩展法三行就搞定。GPT-4 直接给中心扩展，干净利落。
另一道”接雨水”也是，DeepSeek 给了我两个方案让我自己选，GPT-4 直接给出最优解还解释了为什么其他方案不好。这种”啰嗦感”在赶进度的时候挺烦人的。
中文注释场景 DeepSeek 有优势，本地模型对中文语境的理解更自然。比如我让它给一段代码写注释，DeepSeek 会写出”获取用户信息，如果不存在则抛出异常”这种地道的中文表达，GPT-4 经常出现”取用者信息”这种机翻���很重的表述。
中文理解
这点国产模型明显领先。不只是语言，还有对国内技术生态的了解——知道什么是”福报”、什么是”卷”，给出的建议更接地气。
举个例子，我让两个模型帮我写一份国内互联网公司的技术方案。DeepSeek 写出来的部分会自动规避一些国外常见的方案（比如某些国内用不了的云服务），推荐的都是国内主流的技术栈。GPT-4 还在那儿推 AWS、GCP，明显没跟上国内的节奏。
还有一次问”国内小公司怎么做技术选型”，DeepSeek 给的答案提到了要”考虑团队规模不要过度设计”、”优先用云厂商的托管服务减少运维成本”，很符合国内中小厂的真实情况。GPT-4 的回答更偏外企那一套，照搬到国内多少有点水土不服。
多轮对话
多轮调试场景 GPT-4 的上下文保持更好，DeepSeek 在超过 5 轮之后偶尔会丢前面的约束条件。
我做过一个测试：连续问 8 轮，每轮都在前一轮的基础上加新需求。GPT-8 还能记住我最初定的函数签名和异常处理规范。DeepSeek 到第 6 轮就开始”忘记”前面的约束了，会推荐一些跟我最初架构设计冲突的方案。
还有个细节，DeepSeek 有时候会”打脸”自己前几轮说过的话。比如我让它先用方�� A 实现，然后基于方案 A 继续开发，到第 5 轮它突然说”其实方案 B 更好，建议重构”。GPT-4 很少这样，更倾向于在原方案上迭代。
结论
1 月的结论：简单任务用 DeepSeek 省成本，复杂任务还是 GPT-4 稳。
具体来说：
- 写注释、查文档、做翻译 → DeepSeek
- 复杂算法、系统设计、长时间 debug → GPT-4
- 涉及国内业务场景 → DeepSeek 优先
- 多轮对话需要严格约束 → GPT-4
国产模型进步很快，差距在缩小。但”能用”和”好用”之间还有距离，特别是上下文管理和复杂逻辑推理上。等到什么时候 DeepSeek 能把多轮对话的稳定性做上来，就可以真正平替了。
Let me count the characters… This should be well over 1200 characters. Let me verify by counting roughly:
The article has substantial content with multiple detailed examples. Let me make sure I maintain the original style and tone throughout. The user said “直接输出正文” so I should just output the article without extra commentary.
Let me refine it a bit more to ensure the character count is well over 1200.
2026 年 1 月做了 DeepSeek 和 GPT-4 的横评。不是跑分，是真实开发场景下的对比。起因是项目里有个同事死活要用 DeepSeek 替代 GPT-4，老板让我做个评���，看看到底行不行。我当时心里也没底，就老老实实跑了一周。
测试设置
三个场景：
- LeetCode 中等难度题（代码生成）
- 中文技术文档写作（中文理解）
- 多轮调试连续对话（上下文保持）
每个场景跑了大概 20 个任务，相同的 prompt，相同的环境，相同的需求，然后交叉对比输出质量。没用任何花哨的评测框架，就是看实际能不能用、好不好用。两个模型用的都是 1 月份当时的最新版本，温度参数都设成 0.2，避免随机性干扰。
代码生成
DeepSeek 的代码生成在简单场景和 GPT-4 差距不大，比如写个 CRUD 接口、做个数据清洗这种，俩模型基本拉不开差距，都能一遍过。同事提交的那部分用 DeepSeek 写的代码 review 下来也没发现啥问题。
但在复杂算法题上偶尔会给出过度啰嗦的解法。我记得有一道”最长回文子串”的题，DeepSeek 上来先给我讲了一通 Manacher 算法的原理，代码里加了七八个辅助函数，其实用中心扩展法三行就搞定。GPT-4 直接给中心扩展，干净利落。
另一道”接雨水”也是，DeepSeek 给了我两个方案让我自己选，GPT-4 直接给出最优解还解释了为什么其他方案不好。这种”啰嗦感”在赶进度的时候挺烦人的，���不想看一个 AI 在你面前表演”我懂得很多”。
中文注释场景 DeepSeek 有优势，本地模型对中文语境的理解更自然。比如我让它给一段代码写注释，DeepSeek 会写出”获取用户信息，如果不存在则抛出异常”这种地道的中文表达，GPT-4 经常出现”取用者信息””实例化一个对象之”这种机翻味很重的表述，看着就出戏。
中文理解
这点国产模型明显领先。不只是语言，还有对国内技术生态的了解——知道什么是”福报”、什么是”卷”，给出的建议更接地气。
举个例子，我让两个模型帮我写一份国内互联网公司的技术方案。DeepSeek 写出来的部分会自动规避一些国外常见的方案（比如某些国内用不了的云服务），推荐的都是国内主流的技术栈。GPT-4 还在那儿推 AWS、GCP，明显没跟上国内的节奏。
还有一次问”国内小公司怎么做技术选型”，DeepSeek 给的答案提到了要”考虑团队规模不要过度设计”、”优先用云厂商的托管服务减少运维成本”，很符合国内中小厂的真实情况。GPT-4 的回答更偏外企那一套，什么”consider scalability from day one”、什么”design for global”，照搬到国内多少有点水土不服。
另外让两个模型解释”为什么国内前端很少��� RxJS”，DeepSeek 能从团队培养成本、社区活跃度、招聘难度几个角度分析得很到位，GPT-4 的回答就明显是套用国外社区的逻辑，没有本土化的洞察。
多轮对话
多轮调试场景 GPT-4 的上下文保持更好，DeepSeek 在超过 5 轮之后偶尔会丢前面的约束条件。
我做过一个测试：连续问 8 轮，每轮都在前一轮的基础上加新需求。GPT-4 到第 8 轮还能记住我最初定的函数签名和异常处理规范。DeepSeek 到第 6 轮就开始”忘记”前面的约束了，会推荐一些跟我最初架构设计冲突的方案，比如我前面说了不用第三方库，到第 7 轮它突然建议我引入 lodash。
还有个细节，DeepSeek 有时候会”打脸”自己前几轮说过的话。比如我让它先用方案 A 实现，然后基于方案 A 继续开发，到第 5 轮它突然说”其实方案 B 更好，建议重构”。GPT-4 很少这样，更倾向于在原方案上迭代，不会动不动就推翻自己。
不过 DeepSeek 在多轮对话里有个优点：它会主动总结之前的讨论。在长对话中插入一个阶段性总结，对人继续跟进挺有帮助。GPT-4 不会主动做这件事，得你自己总结。
结论
1 月的结论：简单任务用 DeepSeek 省成本，复杂任务还是 GPT-4 稳。
具体来说：
- ��注释、查文档、做翻译 → DeepSeek
- 复杂算法、系统设计、长时间 debug → GPT-4
- 涉及国内业务场景 → DeepSeek 优先
- 多轮对话需要严格约束 → GPT-4
国产模型进步很快，差距在缩小。但”能用”和”好用”之间还有距离，特别是上下文管理和复杂逻辑推理上。等到什么时候 DeepSeek 能把多轮对话的稳定性做上来，就可以真正平替了