张大妈

DeepSeek写代码?这些场景千万别碰

源自55位全网作者

05-25 20:25

内容由AI生成

精选参考来源

1. 老外魔改DeepSeek,杀入全球第一

2. 如何解决Cursor等Agent编码开发轮次多了过后代码库变成屎山的问题?

3. 把C++写的老项目重构成现代框架?给AI吧我不干了!

4. Claude Code+DeepSeek V4 Pro安装教程|3步从零装好开始用 | Mac Windows

5. #DeepSeekV4发布# ---## 🏆 DeepSeek V4 vs 业界主流模型横向对比(2026年4月)### 📊 一、核心 Benchmark 成绩对比| 评测维度 | DeepSeek V4-Pro | Claude Opus 4.7 | GPT-5.5 | 说明 ||----------|:-:|:-:|:-:|------|| **MMLU**(多学科综合) | 90.1% | ~90%+ | ~92%+ | 旗鼓相当 || **GPQA Diamond**(研究生科学) | 90.1% | ~88% | ~89% | V4 略优 || **LiveCodeBench**(动态代码) | **93.5%** 🥇 | ~88% | ~85% | **V4 领先** || **Codeforces Rating**(竞技编程) | **3206** 🥇 | 未公开 | 未公开 | **开源最高** || **SWE-Bench Verified**(工程代码) | 80.6% | **87.6%** 🥇 | ~75-80% | Claude 领先 || **AIME 2026**(数学竞赛) | **99.4%** 🥇 | ~95% | ~96% | **V4 接近满分** || **IMO Answer Bench**(奥数) | 88.4% | 未公开 | 未公开 | 极强 || **FrontierMath Tier 4**(前沿数学) | 23.5% | 约2% | 约2.1% | **V4 领先约11倍** || **C-Eval**(中文综合) | **93.1%** 🥇 | — | — | 明显优势 || **上下文窗口** | **1M token** 🥇 | ~200K | ~128-400K | **V4 最长** |---### 💰 二、价格对比(每百万 token)| 模型 | 输入价格 | 输出价格 | 相对 V4 倍数 ||------|:-------:|:-------:|:----------:|| **DeepSeek V4-Pro** | ~¥4 | **$3.48** | 1× 基准 || GPT-5.5 | — | ~$70+ | **约 20× 贵** || Claude Opus 4.7 | — | ~$35 | **约 7× 贵** || GPT-5.4 | — | ~$15 | **约 4.3× 贵** || Claude Opus 4.6 | — | ~$25 | **约 7.2× 贵** |---### 🎯 三、能力雷达:各模型擅长领域| 模型 | 最强项 | 相对弱项 ||------|--------|----------|| **DeepSeek V4-Pro** | 数学推理、竞技编程、超长上下文、成本 | 视频/音频多模态、创意写作 || **Claude Opus 4.7** | 工程代码(SWE-bench第一)、自我纠错、金融代码 | 价格昂贵、无开源 || **GPT-5.5** | 综合生态、全模态(音视频)、工具链 | 价格最贵、上下文较短 || **Gemini 3.1 Pro** | 超长上下文、Google生态集成 | 中文能力、推理模型待追赶 |---### 🔑 四、一句话总结| 场景 | 推荐 ||------|------|| 🧮 数学/科研推理 | **DeepSeek V4-Pro**(AIME 99.4%,FrontierMath 领先11倍)|| 💻 工程级代码修复 | **Claude Opus 4.7**(SWE-bench 87.6% 全球第一)|| 🎥 多模态(音视频) | **GPT-5.5**(原生支持音频/视频) || 📄 超长文档处理 | **DeepSeek V4**(1M 上下文,成本极低)|| 💸 性价比极致 | **DeepSeek V4-Flash**(约是 GPT-5.5 的 1/20 价格)|| 🇨🇳 中文任务 | **DeepSeek V4-Pro**(C-Eval 93.1%)|---**总体来看**:DeepSeek V4 在**数学推理和竞技编程**上已是全球最强,工程代码略输 Claude Opus,综合生态和多模态暂落后 GPT-5.5——但以约 **1/20 的价格**打出这个成绩,性价比无出其右。对于开发者来说,它是目前最值得优先考虑的开源选择。

6. 实测DeepSeek V4,为国产化而生。

7. AI现阶段主要是打破固有认知,比如产品经理觉得开发网站和工具很难,游戏策划觉得做个游戏需要很多工作量,但是用了AI生成代码以后,发现做个网站或小游戏没那么难,这种固有认知被颠覆的震惊会对AI生成代码产生幻觉,以为自己能做生产级的业务了,可惜生产级的实现需要大量的工程经验和思维,最后只有一堆demo级的产品列出来展示AI的才艺。

8. DeepSeek开源了IMO金牌级数学模型:DeepSeek-Math-V2,这个模型基于 DeepSeek-V3.2-Exp-Base 开发,它的性能优于 Gemini DeepThink,实现了 IMO 金牌级的水平。这个版本最大的亮点,它不只是生成答案,而是引入了一个专门的“验证器”模型来检查推理步骤,模仿了人类数学家“大胆假设,小心求证”的过程,其中:生成器:负责提出解题思路和步骤。验证器:负责评估每一步的逻辑严密性,甚至能主动发现并纠正错误。冷启动与强化学习:基于DeepSeek-V3.2-Exp-Base底座,利用强化学习针对数学领域进行了深度优化。这种自验证机制为什么重要? 是因为它直接解决了数学 AI 长期存在的核心问题:算对答案,并不意味着真正懂得推理。#DeepSeek新模型有多猛#

9. 据最新爆料:DeepSeek V4和姚顺雨的新混元模型,将同时于下月发布

10. 有人说用“vibe coding”(凭感觉用AI写代码)能直接做出上线的生产级应用,这是不现实的。生产环境的软件必然复杂,需要大量代码的编写和维护,单靠写prompt根本撑不起。AI确实能帮你快速生成代码片段,甚至能做一些简单小工具、小项目,或者快速搭建原型,提升开发效率。但当涉及到真正的生产级应用,边界条件、集成、安全、性能和稳定性等问题,都需要工程师的严谨设计、测试和持续维护。那些说“vibe coding”能做出SAP、Salesforce这样的大型系统,显然是夸张了。相反,经验丰富的工程师利用AI辅助,能快速完成70%-80%的代码工作,但他们依然需要深入理解业务、规范开发流程、严格测试和持续重构。成功案例确实存在,比如一些小型APP或合规项目用AI辅助开发并上线,但这更多是建立在开发者本身具备扎实的基础和工程能力上。完全靠AI和prompt从零开始,几乎不可能保证产品质量和稳定性。AI是加速器,不是替代品。真正的生产级软件开发,离不开架构设计、代码审查、测试覆盖和持续迭代。那些只靠prompt写代码,却指望一劳永逸的人,注定会碰壁。生产级代码的核心,是对复杂性的掌控,而不是对AI的盲目信任。AI帮你写代码,工程师帮你撑起整个系统。原文:x.com/svpino/status/1993672597792518177

11. 大家在使用AI编程时,更倾向于让AI一次次生成短小易读的代码,还是直接放手让AI写一大片?

12. 在 AI 一键生成代码的时代,程序员还有必要坚持手写「古法编程」吗?

13. #IT那些事儿# 2017年推崇的还是马斯克雇人经验:“真正靠自己解决问题的人,知道所有细节。” 而现在……真正靠自己解决问题的人越来越少了,正如文中所说“他们频繁向AI求助,每次遇到问题就粘贴错误信息,依赖AI提供解决方案,表面上看起来很努力,实际上却错过了最重要的学习机会——独立解决问题的过程”。 #昀哥推荐阅读# http://t.cn/AXcElopz AI使用组的调试能力与不使用AI组的差距最为明显,这表明,独立解决问题的过程中遇到的错误和调试经历,对技能形成至关重要…… 随着任务难度增加,他们最终完全放弃了独立思考,将所有代码生成交给AI…… 他们频繁向AI求助,每次遇到问题就粘贴错误信息,依赖AI提供解决方案。表面上看起来很努力,实际上却错过了最重要的学习机会——独立解决问题的过程…… 最成功的是七名「概念查询型」参与者。他们只向AI询问概念性问题,然后依靠自己的理解编写代码。这种方法虽然会遇到更多错误,但正是这些错误成为了最好的老师…… 相比之下,AI组参与者往往一键修复错误,错过了从错误中学习的机会。

14. 在 AI 一键生成代码的时代,程序员还有必要坚持手写「古法编程」吗?

15. 东大和漂亮国,AI实力的全面对比#AI #Deepseek #chatgpt #Gemini #AI技术

16. AI圈昨晚炸了!Claude Code内部不慎操作, 导致源码泄露,整整51万行代码、1900多个文件,全部意外公开,而这件事背后更重要的是:让所有人第一次看清楚,下一代AI软件到底长什么样。#大有学问 #红衣聊AI #代码 #网络安全 #Claudecode

17. 今天AI太热闹了,DeepSeek V4预览版正式上线并开源,OpenAI几乎同期推出GPT-5.5,两大重磅发布“撞车”,直接把话题推向高潮。DeepSeek V4和GPT-5.5谁更强?哪些领域哪个更领先?从目前公开信息和基准来看,两者各有侧重,没有绝对碾压:🔻• DeepSeek V4(预览版): • 亮点:百万上下文(1M tokens)标配,这对处理整个代码库、长文档或复杂知识库非常友好。采用MoE架构(V4-Pro约1.6T总参数/49B活跃,V4-Flash更轻量),强调高效Agent能力和成本控制。 • 强项:长上下文理解、编码相关任务(SWE-bench Verified接近80.6%)、数学/推理(部分基准追平或接近顶级闭源模型)、极致性价比。开源权重已放出,支持本地部署和华为昇腾等国产硬件优化。 • 弱势:作为预览版,某些复杂Agentic任务(需要多轮工具调用、真实世界交互)可能还需进一步打磨,整体智能上限在部分基准上略落后于最新闭源旗舰。🔻• GPT-5.5: • 亮点:主打更快、更省Token,在编码、办公自动化、研究任务上优化明显。OpenAI宣称它在多项基准(包括Terminal-Bench、编码相关)超越同期竞品,Agent能力更“直觉”、能处理有限指令下的复杂工作流。 • 强项:通用智能、工具使用、实际生产力任务(写代码、调试、跨应用操作)、响应速度和效率。付费用户(Plus/Pro等)已可直接体验,生态集成(ChatGPT、Codex)成熟。 • 弱势:上下文窗口相对较小(此前系列多在128K-256K级别,未见1M标配),API定价较高,闭源限制了自定义和本地化。总结:• 长上下文/大文档/代码库级任务:DeepSeek V4明显领先,百万上下文不是宣传,是实际可用。• 通用Agent、生产力、复杂工作流:GPT-5.5更强,尤其在“省Token”和直观性上,实际使用中可能感觉更丝滑。• 编码/数学/推理:两者接近,DeepSeek在开源性价比上拉开差距,GPT-5.5在某些官方基准上略胜。• 多模态/综合体验:GPT-5.5目前更成熟(OpenAI生态加持),DeepSeek V4预览版据称有原生多模态潜力,但需验证。#DeepSeekV4和GPT5.5谁更强#

18. 终于来了!DeepSeek-V4 正式发布!免费开源,百万上下文,Agent能力直逼Claude!| 零度解说

19. 谁才是最强王者?ChatGPT5.5、Claude 4.7、Deepseek V4、Qwen 3.6 编程实测见真章!| 零度解说

20. DeepSeek V4 网页端《原神×我的世界》融合小游戏代码测试:拳打 ChatGPT,脚踢 Gemini,硬刚 Claude

21. 盘点一周AI大事(11月30日)|AI自己剪片子 奥特曼预告下一代大模型Shallotpeat Anthropic发布最强编码模型Claude Opus 4.5 DeepSeek发布最强开源推理模型DeepSeek-Math-V2 微软开源最强行动智能体Fara-7B Black Forest推出最强开源图像模型Flux.2 阿里发布开源版小香蕉平替Z-Image 腾讯发布开源版Veo 3平替Tencent Harmony 字节开源AI剪辑大模型Vidi2 腾讯开源最强OCR模型HunyuanOCR 1B 科学家研发出最强数据分析智能体Edison Analysis RAI研发棒球陪练机器人 港科大训练出首个会打篮球的机器人 工程师开源家用机器人Aloha mini #AI新星计划 #人工智能 #AIGC #OpenAI #机器人

22. MiniMax M2.7+OpenClaw实战!AI到底能接管多少工作?

23. AI编程大战正式开打! Claude vs GPT同一天放大招,不是比谁代码写得好,而是AI开始自己组队当项目经理了。#大咖观察 #红衣聊AI #编程 #ChatGPT

24. 「日本最强AI」塌房了!扒开代码全是DeepSeek,日本网友集体破防

25. 今天刚发生的重大安全事件,Karpathy 亲自发帖警告。litellm 被投毒:一次教科书级的供应链攻击今天(3月24日),AI 开发者常用的 Python 库 litellm 在 PyPI 上被植入恶意代码。版本 1.82.8 在 UTC 时间 10:52 发布到 PyPI,包含一个名为 litellm_init.pth 的恶意文件,会在每次 Python 进程启动时自动执行。不需要你主动调用这个库,装上就中招。litellm 是干什么的?它是一个统一调用各家大模型 API 的 Python 库,GitHub 超过 4 万星,每月下载量超过 9500 万次。很多 AI 工具链都依赖它,包括 DSPy、MLflow、Open Interpreter 等,总共有 2000 多个包把它当作依赖项。也就是说,你可能从来没有手动安装过 litellm,但你用的某个工具替你装了。恶意代码会系统性地收集主机上的敏感数据:SSH 密钥、AWS/GCP/Azure 云凭证、Kubernetes 密钥、环境变量文件、数据库配置,甚至加密货币钱包。收集完毕后加密打包,发送到攻击者控制的域名。如果检测到 Kubernetes 环境,恶意代码还会利用服务账户令牌在集群的每个节点上部署特权 Pod,进行横向扩散。怎么发现的?攻击者自己写了个 bug发现过程颇具讽刺意味。FutureSearch 的 Callum McMahon 在 Cursor 编辑器里用了一个 MCP 插件,这个插件间接依赖了 litellm。恶意 .pth 文件在每次 Python 启动时都会触发,子进程又触发同一个 .pth,形成指数级的 fork bomb,直接把机器内存撑爆了。Karpathy 在推文里说得很清楚:如果攻击者没有在写恶意代码时犯这个 bug,这个投毒可能好几天甚至好几周都不会被发现。攻击链:安全工具反成突破口根源在于 litellm 的 CI/CD 流程中使用了 Trivy(一个漏洞扫描工具),而 Trivy 本身在 3 月 19 日就已经被同一个攻击组织 TeamPCP 攻陷了。攻击者通过被污染的 Trivy 窃取了 litellm 的 PyPI 发布令牌,然后直接往 PyPI 上推送了带毒版本。litellm 1.82.7 在 UTC 10:39 发布,1.82.8 在 10:52 发布,两个版本都包含恶意代码。时间线更完整地看:3月19日 TeamPCP 攻陷 Trivy,3月23日攻陷 Checkmarx KICS,3月24日轮到 litellm。Wiz 安全研究员 Gal Nagli 的评价是:开源供应链正在形成连锁崩塌,Trivy 被攻破导致 litellm 被攻破,数万个环境的凭证落入攻击者手中,而这些凭证又会成为下一次攻击的弹药。攻击者还试图“灭口”社区成员在 GitHub 上提交 issue 报告此事后,攻击者在 102 秒内用 73 个被盗账号发了 88 条垃圾评论试图淹没讨论,然后利用被盗的维护者账号把 issue 关闭。社区不得不另开 issue 并转移到 Hacker News 继续讨论。Karpathy 借此事重提了他对软件依赖的警惕态度:供应链攻击是现代软件中最可怕的威胁,每次安装一个依赖,都可能在依赖树的深处引入一个被投毒的包。他现在越来越倾向于用大模型直接生成简单功能的代码,而不是引入外部依赖。如果你的环境中有 litellm,立刻运行 pip show litellm 检查版本。1.82.6 是最后一个干净版本。如果不幸装了 1.82.7 或 1.82.8,假设所有凭证已泄露,立即轮换。

26. 黄仁勋最怕中国AI的事 DeepSeek刚刚做到了 黄仁勋最害怕事还是发生了:DeepSeek V4发布,华为昇腾超节点深度适配,全球AI圈等待已久的大事落定,聊一聊背后的三大核心真相 #ai #deepseek v4 #deepseek #黄仁勋 #梁文锋

27. #DeepSeekV4和GPT6谁更值得期待#AI竞赛进入“决赛圈”:GPT-6 vs DeepSeek V4,谁是真正的生产力革命?GPT-6 核心看点: 重点不在参数,而在“Agent化”和“长程记忆”。它可能不再是对话框,而是能替你写代码、改Bug、顺便订外卖的数字员工。DeepSeek V4 核心看点: 依然是极致的 MoE 架构优化。据透露 V4 在代码生成的 HumanEval 评分上已经“封神”,更重要的是,它对中文语境和国内开发者工作流的适配,是天然的降维打击。一边是全球AI的风向标,一边是国产大模型的“排头兵”。这场对决,决定了未来两年的行业天花板。

28. #DeepSeek新模型能否再次爆火#V4最大的突破之一:应该是是超长的上下文理解能力想象一下这样的场景:你接手了一个遗留系统,代码几十万行,文档缺失,关系复杂传统AI模型要么"看不懂",要么"理解偏了"而V4能够一次性理解整个代码库的逻辑,给出真正有用的分析和建议,这对于企业级开发来说,才是真正的生产力提升呀!DeepSeek#AI##数码科技##DeepSeek#

29. OpenAI最新推出的GPT-5.1-Codex-Max,以原生Windows适配能力成为编码新利器。这款模型不仅强化了Windows编码代理功能,更在效率与成本控制上实现双重突破。作为首个原生训练支持Windows环境的模型,它能精准理解PowerShell脚本、IIS配置逻辑,甚至轻松处理“C:\Program Files”这类Windows特有路径格式,彻底告别AI生成“Linux风格代码”后手动修改的麻烦。压缩技术让它可连贯处理数百万Token,项目级重构、多小时调试都能保持逻辑连贯。开发ASP.NET项目时,能一键生成适配的CI/CD流水线配置;调试桌面应用遇到注册表问题,可快速定位并给出修复方案。对企业团队,它思考Token减少30%的特性,能以更低成本完成前端设计等任务,兼顾质量与经济性。目前它已在Codex平台上线,支持VS Code等IDE插件、CLI工具及云端环境,ChatGPT Plus及企业版用户可直接使用。从独立开发者的小工具开发,到企业级Windows应用迭代,GPT-5.1-Codex-Max正让Windows编码从适配困难变为高效流畅。#科技先锋官##AI生活指南##AI创造营# 种斌Marco的微博视频

30. DeepSeek V4 + Open WebUI + Hermes = 我帮你搭的私人AI员工!

31. 现在程序员的代码大多数都是用AI生成的,后面会成为屎山代码看不懂吗?

32. AI 编程真的有用吗?Cursor|TRAE 深度实测!

33. 过去十年,大家一直在说AI会改变编程。 但现在看,真正被改变的,可能不是“写代码”,而是“审代码”。如果未来AI写代码、审代码都变成了常态,程序员最核心的能力到底是什么呢?#大有学问 #红衣聊AI #anthropic #人工智能 #程序员

34. #DeepSeekV4和GPT6谁更值得期待# 从用户需求看,两者面向不同人群。普通用户、内容创作者更期待GPT-6,主动对齐意图、长文档处理、多模态生成更省心。开发者、企业、国内用户更看好DeepSeek V4,开源可本地部署、成本极低、适配昇腾芯片,能落地私有化场景。更期待哪方还是要看谁更贴合使用场景。

35. AI生成的代码你们会去一行行检查吗?

36. 现在程序员的代码大多数都是用AI生成的,后面会成为屎山代码看不懂吗?

37. 一位中国AI创业者,一行代码都没写,却靠着AI智能体, 冲进了OpenClaw全球贡献者前30,而且排在他前后的,是一批干了十几年的硅谷顶级工程师。#大有学问 #红衣聊AI #创业 #智能体

38. 单卡双芯 48G 显存!打造 20L 紧凑型 AI 算力怪兽:DeepSeek 70B 实测 19 tokens/s

39. 曾对AI嗤之以鼻,如今2周生成7万行代码:Rust大佬与Claude联手打造新语言Rue

40. 可怕!黑客用AI入侵墨政府,没写一行代码, 就把150GB政府敏感数据全部打包带走。#大有学问 #红衣聊AI #黑客 #网络安全

41. 「Github一周热点109期」Claude Code被开源, Pretext文本排版引擎, 谷歌最新开源模型和3D建筑编辑器

42. 我看了一圈,大多数网友对#豆包 付费#的公告,还是不买账,觉得是“忘本#豆包把付费说的如此清新脱俗#,对于把豆包作为生产力的朋友压力还是蛮大的!另外,关于#豆包错误率#问题,我个人觉得错误率还是蛮大的,Ai只能参考,并不能直接复制粘贴!

43. AI生成恶意软件利用React2Shell漏洞攻击Docker,低门槛威胁激增

44. 生成式AI现可创建"活体"多态钓鱼页面

45. wbzy道歉“今天盛典艺人座位和人名条贴纸引发的问题,是平台场地在下午已经布置好的基础上,工作人员复查时粘贴错误。在此,对艺人及粉丝诚恳致歉!”也就是说后面粘回去的是错的,杨幂无妄之灾,她的座位一直是没动过的#微博之夜内场#

46. 实测完DeepSeek发布的新模型,我觉得AI编程的全民普惠时刻

47. DeepSeek V3-0324重磅升级:代码能力比肩Claude 3.7,MIT协议推动开源生态

48. Cursor中接入DeepSeek后可以替代替代Claude3.5?Cursor接入DeepSeek的优势是什么?Cursor接入DeepSeek:AI编程工具的高性价比革命

49. Claude封锁中国,腾讯带着国产AI编程工具CodeBuddy来了

50. AI 生成的代码,你敢直接上线吗?聊聊用仿真领域的 VVA 体系解决 AI Coding 可信度问题的思路

51. DeepSeek辅助投资研究完全指南:合规用法、实操场景与风险防范

52. AI可信治理平台:一键构建企业AI合规安全体系

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54. DeepSeek 财税版能自动扫异常账了,90% 的会计还没用过

55. Deepseek月度结账异常检测清单(资料包)

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  • 代码有bug,不是写代码的能力差!是架构没做好,是测试没做好!我的claude code用的就是deepseek v4之前只用gstack cso做安全检查,没高风险了,昨晚突然想用codeX看看,居然发现一个新的高风险漏洞!所以,工具只是减少工作量,不是代替人!程序带bug上线,那是人的问题,不是deepseek的问题

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