我发现在解答难题时，deepseek完全是拖千问后腿，没必要协作。(合集转寄)

1、模型单独解题能力对比 我在用模型跑Codingforces上面的算法难题（2800~3500分的题目），测试模型的极限编程能力。 实测下来，glm5.1的编程能力比deepseek v4pro强，deepseek v4pro的算法能力比glm5.1强。但这两个都无法独立完成大部分2800分的算法题编程解答。 qwen3.7max在难题上爆锤前两者，借助多智能体+联网（看数学定理、不准搜题目和答案），可以搞定3500分的题目。不联网不用多智能体可以平推3000分左右的题目。 2、完成任务的经济和时间成本对比 deepseek和glm5.1大多数任务独立完成不了，只有qwen3.7能完成。前两者虽然完成不了，但是token也消耗了。最后三者花的钱差不多。deepseek v4pro貌似单价便宜，但是脑残志坚，不仅花了钱，还浪费了最多的时间，最后任务也没完成，相当于一个廉价版的kimi 2.6。 3、多智能体协作方案 在多智能体协作的时候，deepseek v4 pro经常完成不了题目，原地打转，只能交给qwen3.7max解决。实验发现，deepseek v4pro拆解题目，把难点交给qwen3.7max，反而不如qwen3.7max从头开始做快和好。另一个有趣的实验发现是，当qwen3.7max输出很长时，deepseek v4pro甚至拿着qwen的算法编码都实现不了，抄都抄不会，而glm5.1拿着现成算法编程倒是没有问题。 这说明，在面对难题时，ds v4p完全在拖qwen后腿。没必要协作。 而glm5.1的价格面对qwen根本没优势。也没必要协作。 国模现在的合理搭配是：难题直接甩给qwen3.7m，日常对话用ds v4 flash便宜。

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怎么没用，Claude 连夜把套餐的额度翻倍了

目前用下来ds最好用