当“超越”变成空话：为什么我们总能看到xx大模型超越了deepseek？

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当“超越”变成空话：为什么我们总能看到xx大模型超越了deepseek？

作者：watermelo37 涉及领域：Vue、SpingBoot、Docker、LLM、python等 --------------------------------------------------------------------- 温柔地对待温柔的人，包容的三观就是最大的温柔。 ---------------------------------------------------------------------

当“超越”变成空话：为什么我们总能看到xx大模型超越了deepseek？

一、事件背景，一场技术讨论的滑铁卢

3月16日百度文心大模型4.5与X1正式发布，我看到了一篇技术文章，声称其超越了deepseek，当我看具体内容的时候，发现仅仅是和deepseekR1做口头比较，不分维度，不分视角，就一个单纯的超过，缺乏可信度，我并不是说一定谁强谁弱，但是技术博文应该紧扣技术内容，而不是放空话、大话，要么前瞻理论，要么当下实践，别的都是空谈。

最关键的是，我发现很多人都不会把deepseek-R1和V3这两个完全不同的大模型分开讨论。

deepseek的卓越是美国认证的，那些“全面超越deepseek”当噱头的大模型岂不是要颠覆美国？想想也不对劲吧。

今天，我们来谈一谈“超越”到底要怎么实现。

本文只批判乱喊“超越deepseek”的乱象，以及大模型比较到底要怎么实现，不对文心、千问等大模型做具体评价。

二、DeepSeek双子星的真面目

在讨论任何技术比较之前，必须先厘清一个核心问题：DeepSeek-R1和DeepSeek-V3是两个完全不同的模型 ，它们的定位、技术路径甚至目标用户群体都截然不同。就像Vue2与Vue3的代际差异，混淆两者的概念会导致技术讨论彻底跑偏。

维度	DEEPSEEK-R1	DEEPSEEK-V3
定位	推理过程可视化实验模型	综合性能与成本优化的工业级模型
核心能力	透明化推理链、逻辑推导辅助	跨模态处理、长上下文支持、成本降低
对标对象	OpenAI o1系列（推理透明性）	GPT-4（综合性能）
典型场景	代码逻辑解释、数学推导步骤展示	长文档分析、多模态内容生成
公开评价	官方未承认性能卓越，强调技术探索性	官方明确标注多维度“性能领先”

先说DeepSeek-V3 。官方资料显示，V3版本在多个维度展现出惊人表现。例如，它通过创新的蒸馏技术，将大模型训练成本降低至行业平均水平的30%甚至更低；在图像生成、代码理解等跨模态场景中，V3的推理能力比前代提升显著；更关键的是，它支持16K的超长上下文窗口，处理长文档时准确率明显领先于其他竞品。这些技术指标让V3成为真正的性能领跑者，而deepseek发布时官网首页的主流大模型对比的量化数据（现在已经删除了），恰恰印证了其技术自信——因为V3的性能优势本就是公开的秘密。

而DeepSeek-R1的定位完全不同，它对标的是OpenAI o1系列而不是chatgpt-4.0。它更像是一个“推理过程可视化”的实验性模型。R1的核心价值在于，它首次在推理过程中展示中间计算步骤，帮助用户理解大模型的“黑箱逻辑”。例如，当用户问“如何证明勾股定理”时，R1会逐步展示数学推导过程，甚至给出不同解法的对比。这种特性让它在代码生成、逻辑推理等场景中表现突出，比如在GitHub代码库测试中，函数逻辑推理准确率高达82%。但需要强调的是，R1对标的是OpenAI的o1系列，而非GPT-4 。它更像是一个“技术探索者”，而非全能型选手。

但问题在于，很多人混淆了这两个版本的定位 。他们把R1当成了DeepSeek的“门面。deepseek-R1从来就没有被官方承认过性能卓越。现在因为捧杀和争议太多，以至于官方都把deepseek-V3和其他主流大模型的多维度比较图删掉了。

deepseek强在V3及其背后支撑的创新技术，全网吹嘘的都只是看起来更厉害的R1，甚至一些大厂为了跟热点，只部署了一个R1就都在吹嘘自己免费提供满血版deepseek，试问：deepseek-R1的推理内容真的对普通人有明显的启示作用吗？以我愚见，很多人只是将推理过程当做对回答的补充吧？

举个例子，面对基础问题的人机交互，几乎所有大模型表现都差不多，卷几个百分点的准确度并不会给用户带来明显的体验提升，多级上下文和长本文内容对大模型的考验更严峻，deepseek-R1在面对长本文和多级上下文的胡说八道有目共睹，R1近乎“谄媚”人类的提问，通过胡编乱造，虚构事实和数据来回答已经是非常严峻的事实了——这一点甚至不如kimi等一众大模型。

此外，deepseek-R1开源了推理能力蒸馏至小模型的方案，大厂们引入这部分内容并强化自己的模型，不能推出比deepseek-R1强的大模型才有问题吧？

这是之前在deepseek官网截取的Deepseek-V3与其他主流大模型的对比表格，没有用R1作比较

讲到这里，就已经可以得到一个结论了：所有强调xx大模型比deepseek-R1和chatgpt4.0还要强的，基本都是在瞎扯淡——两个大模型的赛道都不一样，如果xx大模型在不同领域不同赛道都能胜出，为什么还不改变世界格局，而是盘踞在国内收割眼球呢？

三、当前大模型性能比较的误区

当前大模型比较中，存在三个典型误区：

1、维度缺失的“超越”游戏

deepseek官方给的对比是deepseek-V3的性能与其他主流大模型相比在众多领域存在暂时领先，带给世界震惊（成本低性能高，大模型训练创新道路）的也是V3。人家也不敢说自己全面领先，一个最简单的理解，越详细的反应速度就会越慢。如果我就想问问对乙酰氨基酚是不是退烧成分，你直接告诉我是就完了，顶多再补充几种常见的退烧成分，推理半天有个鸡毛用？这种问题推理模型能领先？

某评测文章声称：“文心一言4.5在30个维度超越DeepSeek”，但细看发现，这些“维度”包括“流畅度”“自然度”等主观指标，甚至用R1的推理能力与V3的综合性能进行对比。这就像用JavaScript的代码量来评价React框架的性能，完全脱离技术本质。更讽刺的是，文中连测试集来源都没说明，仿佛“超越”只是营销话术，而非技术结论。

2、技术传播的“劣币驱逐良币”

如果说当今社会还有“酒香不怕巷子深”的应用场景，那技术领域一定有一席之地，程序员的投票和主动宣传才是关键，就像pinia替代vuex，不需要很多宣传，你只要用了就会喜欢，会宣传下去。

但大模型是一个破圈的概念，大量外行人也能很容易上手大模型，这就导致技术宣传开始瓜分技术本身的主导地位了，对于缺乏评价渠道的普通人，媒体宣传、大厂背书能显著增加他们心中技术的排名地位。

某些大模型的宣传文充斥着“超越”“最强”等词汇，但实际提供的服务却与宣传严重不符。这种现象就像前端社区早期的“框架跑分大战”——用特定场景的性能优势掩盖整体短板。技术传播本应是传递真实信息，但现在却成了概念的狂欢。

3、跨领域比较

在实际测试中，R1也存在明显短板。

举个例子，面对基础问题的人机交互，几乎所有大模型表现都差不多，卷几个百分点的准确度并不会给用户带来明显的体验提升，多级上下文和长本文内容对大模型的考验更严峻，deepseek-R1在面对长本文和多级上下文的胡说八道有目共睹，R1近乎“谄媚”人类的提问，通过胡编乱造，虚构事实和数据来回答已经是非常严峻的事实了——这一点甚至不如kimi等一众大模型。这就是推理模型目前的缺陷，推理模型是远没有通用大语言模型适用性广泛的。

所以正如我上面强调的，新发的那些推理大模型到底要怎么和deepseek-V3，要怎么和chapgpt-4.0比较呢？如果不能比较，又是怎么超越的呢？

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制

# 大模型性能比较的误区



#1、维度缺失的“超越”游戏
misconception1 = "维度缺失的超越游戏"
print(misconception1)

#2、技术传播的“劣币驱逐良币” 
misconception2 = "技术传播的劣币驱逐良币"
print(misconception2)

#3、跨领域比较
misconception3 = "跨领域比较"
print(misconception3)

四、大模型比较的正确打开方式

1、规范的比较逻辑

技术讨论需要回归理性，就像Vue3的响应式系统需要从底层架构开始分析。

首先，构建多维评价体系 。我们可以参考Vue3的性能评估模型，从基础能力（准确率、响应速度）、进阶能力（多模态处理、长上下文支持）、创新维度（推理透明度、能耗效率）、应用适配（与现有技术栈的兼容性）等维度展开。例如，评测一个模型时，不仅要看它在封闭测试集上的分数，还要看它在真实场景中的表现——比如处理用户输入的噪声数据时，是否会出现“虚构事实”的问题。

其次，动态化的技术视角 。技术发展如同Vue从1.x到3.x的演进，需要动态观察。例如，R1是推理探索阶段的产物，而V3则是综合性能的突破。技术讨论应关注模型的演进路径，而非单一版本的“超越”——就像我们不会因为Vue2在某些场景的性能优势，就否定Vue3的整体进步。

最后，理性看待技术传播 。技术文章应遵循“3C原则”：Context（上下文）、Criteria（标准）、Comparison（对比）。例如，当比较两个模型时，必须说明测试条件（如数据集来源）、评估维度（如准确率、错误率）、以及可复现的测试案例。否则，“超越”就只是营销话术，而非技术结论。

2、粗暴有说服力的大模型对战

还有一个很简单的方式，采用医学领域的双盲实验，目前已经有应用了，比如一些模型对战平台。

实操也很简单：用两个大模型针对同一个问题给出回答，让用户投票选择哪个答案更好，但不告诉用户答案的产出来自于哪个大模型，甚至同一个大模型的内容产出不会放到同一边（比如一会放左边一会放右边），以此来避免心理作用，让参加模型对战评测的专家通过内容来评价大模型的内容生成质量即可。

这样得到的评价是不是很科学，很有说服力？不比那些“口头超越”有价值得多？

五、结语

在AI时代，作为一名先进技术的接受者，学习者，我迫切的希望能见识到优质、准确的整合内容以及前瞻性的理解。模型的评价对比应该科学、理性，而不是比谁的嗓门更大，宣传功夫更深。

只有锻炼思维才能可持续地解决问题，只有思维才是真正值得学习和分享的核心要素。如果这篇博客能给您带来一点帮助，麻烦您点个赞支持一下，还可以收藏起来以备不时之需，有疑问和错误欢迎在评论区指出~

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自作者个人站点/博客。 原始发表：2025-03-18，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent 删除前往查看测试模型数据性能DeepSeek

当“超越”变成空话：为什么我们总能看到xx大模型超越了deepseek？

作者：watermelo37 涉及领域：Vue、SpingBoot、Docker、LLM、python等 --------------------------------------------------------------------- 温柔地对待温柔的人，包容的三观就是最大的温柔。 ---------------------------------------------------------------------

当“超越”变成空话：为什么我们总能看到xx大模型超越了deepseek？

一、事件背景，一场技术讨论的滑铁卢

3月16日百度文心大模型4.5与X1正式发布，我看到了一篇技术文章，声称其超越了deepseek，当我看具体内容的时候，发现仅仅是和deepseekR1做口头比较，不分维度，不分视角，就一个单纯的超过，缺乏可信度，我并不是说一定谁强谁弱，但是技术博文应该紧扣技术内容，而不是放空话、大话，要么前瞻理论，要么当下实践，别的都是空谈。

最关键的是，我发现很多人都不会把deepseek-R1和V3这两个完全不同的大模型分开讨论。

deepseek的卓越是美国认证的，那些“全面超越deepseek”当噱头的大模型岂不是要颠覆美国？想想也不对劲吧。

今天，我们来谈一谈“超越”到底要怎么实现。

本文只批判乱喊“超越deepseek”的乱象，以及大模型比较到底要怎么实现，不对文心、千问等大模型做具体评价。

二、DeepSeek双子星的真面目

在讨论任何技术比较之前，必须先厘清一个核心问题：DeepSeek-R1和DeepSeek-V3是两个完全不同的模型 ，它们的定位、技术路径甚至目标用户群体都截然不同。就像Vue2与Vue3的代际差异，混淆两者的概念会导致技术讨论彻底跑偏。

维度	DEEPSEEK-R1	DEEPSEEK-V3
定位	推理过程可视化实验模型	综合性能与成本优化的工业级模型
核心能力	透明化推理链、逻辑推导辅助	跨模态处理、长上下文支持、成本降低
对标对象	OpenAI o1系列（推理透明性）	GPT-4（综合性能）
典型场景	代码逻辑解释、数学推导步骤展示	长文档分析、多模态内容生成
公开评价	官方未承认性能卓越，强调技术探索性	官方明确标注多维度“性能领先”

先说DeepSeek-V3 。官方资料显示，V3版本在多个维度展现出惊人表现。例如，它通过创新的蒸馏技术，将大模型训练成本降低至行业平均水平的30%甚至更低；在图像生成、代码理解等跨模态场景中，V3的推理能力比前代提升显著；更关键的是，它支持16K的超长上下文窗口，处理长文档时准确率明显领先于其他竞品。这些技术指标让V3成为真正的性能领跑者，而deepseek发布时官网首页的主流大模型对比的量化数据（现在已经删除了），恰恰印证了其技术自信——因为V3的性能优势本就是公开的秘密。

而DeepSeek-R1的定位完全不同，它对标的是OpenAI o1系列而不是chatgpt-4.0。它更像是一个“推理过程可视化”的实验性模型。R1的核心价值在于，它首次在推理过程中展示中间计算步骤，帮助用户理解大模型的“黑箱逻辑”。例如，当用户问“如何证明勾股定理”时，R1会逐步展示数学推导过程，甚至给出不同解法的对比。这种特性让它在代码生成、逻辑推理等场景中表现突出，比如在GitHub代码库测试中，函数逻辑推理准确率高达82%。但需要强调的是，R1对标的是OpenAI的o1系列，而非GPT-4 。它更像是一个“技术探索者”，而非全能型选手。

但问题在于，很多人混淆了这两个版本的定位 。他们把R1当成了DeepSeek的“门面。deepseek-R1从来就没有被官方承认过性能卓越。现在因为捧杀和争议太多，以至于官方都把deepseek-V3和其他主流大模型的多维度比较图删掉了。

deepseek强在V3及其背后支撑的创新技术，全网吹嘘的都只是看起来更厉害的R1，甚至一些大厂为了跟热点，只部署了一个R1就都在吹嘘自己免费提供满血版deepseek，试问：deepseek-R1的推理内容真的对普通人有明显的启示作用吗？以我愚见，很多人只是将推理过程当做对回答的补充吧？

举个例子，面对基础问题的人机交互，几乎所有大模型表现都差不多，卷几个百分点的准确度并不会给用户带来明显的体验提升，多级上下文和长本文内容对大模型的考验更严峻，deepseek-R1在面对长本文和多级上下文的胡说八道有目共睹，R1近乎“谄媚”人类的提问，通过胡编乱造，虚构事实和数据来回答已经是非常严峻的事实了——这一点甚至不如kimi等一众大模型。

此外，deepseek-R1开源了推理能力蒸馏至小模型的方案，大厂们引入这部分内容并强化自己的模型，不能推出比deepseek-R1强的大模型才有问题吧？

这是之前在deepseek官网截取的Deepseek-V3与其他主流大模型的对比表格，没有用R1作比较

讲到这里，就已经可以得到一个结论了：所有强调xx大模型比deepseek-R1和chatgpt4.0还要强的，基本都是在瞎扯淡——两个大模型的赛道都不一样，如果xx大模型在不同领域不同赛道都能胜出，为什么还不改变世界格局，而是盘踞在国内收割眼球呢？

三、当前大模型性能比较的误区

当前大模型比较中，存在三个典型误区：

1、维度缺失的“超越”游戏

deepseek官方给的对比是deepseek-V3的性能与其他主流大模型相比在众多领域存在暂时领先，带给世界震惊（成本低性能高，大模型训练创新道路）的也是V3。人家也不敢说自己全面领先，一个最简单的理解，越详细的反应速度就会越慢。如果我就想问问对乙酰氨基酚是不是退烧成分，你直接告诉我是就完了，顶多再补充几种常见的退烧成分，推理半天有个鸡毛用？这种问题推理模型能领先？

某评测文章声称：“文心一言4.5在30个维度超越DeepSeek”，但细看发现，这些“维度”包括“流畅度”“自然度”等主观指标，甚至用R1的推理能力与V3的综合性能进行对比。这就像用JavaScript的代码量来评价React框架的性能，完全脱离技术本质。更讽刺的是，文中连测试集来源都没说明，仿佛“超越”只是营销话术，而非技术结论。

2、技术传播的“劣币驱逐良币”

如果说当今社会还有“酒香不怕巷子深”的应用场景，那技术领域一定有一席之地，程序员的投票和主动宣传才是关键，就像pinia替代vuex，不需要很多宣传，你只要用了就会喜欢，会宣传下去。

但大模型是一个破圈的概念，大量外行人也能很容易上手大模型，这就导致技术宣传开始瓜分技术本身的主导地位了，对于缺乏评价渠道的普通人，媒体宣传、大厂背书能显著增加他们心中技术的排名地位。

某些大模型的宣传文充斥着“超越”“最强”等词汇，但实际提供的服务却与宣传严重不符。这种现象就像前端社区早期的“框架跑分大战”——用特定场景的性能优势掩盖整体短板。技术传播本应是传递真实信息，但现在却成了概念的狂欢。

3、跨领域比较

在实际测试中，R1也存在明显短板。

举个例子，面对基础问题的人机交互，几乎所有大模型表现都差不多，卷几个百分点的准确度并不会给用户带来明显的体验提升，多级上下文和长本文内容对大模型的考验更严峻，deepseek-R1在面对长本文和多级上下文的胡说八道有目共睹，R1近乎“谄媚”人类的提问，通过胡编乱造，虚构事实和数据来回答已经是非常严峻的事实了——这一点甚至不如kimi等一众大模型。这就是推理模型目前的缺陷，推理模型是远没有通用大语言模型适用性广泛的。

所以正如我上面强调的，新发的那些推理大模型到底要怎么和deepseek-V3，要怎么和chapgpt-4.0比较呢？如果不能比较，又是怎么超越的呢？

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制

# 大模型性能比较的误区



#1、维度缺失的“超越”游戏
misconception1 = "维度缺失的超越游戏"
print(misconception1)

#2、技术传播的“劣币驱逐良币” 
misconception2 = "技术传播的劣币驱逐良币"
print(misconception2)

#3、跨领域比较
misconception3 = "跨领域比较"
print(misconception3)

四、大模型比较的正确打开方式

1、规范的比较逻辑

技术讨论需要回归理性，就像Vue3的响应式系统需要从底层架构开始分析。

首先，构建多维评价体系 。我们可以参考Vue3的性能评估模型，从基础能力（准确率、响应速度）、进阶能力（多模态处理、长上下文支持）、创新维度（推理透明度、能耗效率）、应用适配（与现有技术栈的兼容性）等维度展开。例如，评测一个模型时，不仅要看它在封闭测试集上的分数，还要看它在真实场景中的表现——比如处理用户输入的噪声数据时，是否会出现“虚构事实”的问题。

其次，动态化的技术视角 。技术发展如同Vue从1.x到3.x的演进，需要动态观察。例如，R1是推理探索阶段的产物，而V3则是综合性能的突破。技术讨论应关注模型的演进路径，而非单一版本的“超越”——就像我们不会因为Vue2在某些场景的性能优势，就否定Vue3的整体进步。

最后，理性看待技术传播 。技术文章应遵循“3C原则”：Context（上下文）、Criteria（标准）、Comparison（对比）。例如，当比较两个模型时，必须说明测试条件（如数据集来源）、评估维度（如准确率、错误率）、以及可复现的测试案例。否则，“超越”就只是营销话术，而非技术结论。

2、粗暴有说服力的大模型对战

还有一个很简单的方式，采用医学领域的双盲实验，目前已经有应用了，比如一些模型对战平台。

实操也很简单：用两个大模型针对同一个问题给出回答，让用户投票选择哪个答案更好，但不告诉用户答案的产出来自于哪个大模型，甚至同一个大模型的内容产出不会放到同一边（比如一会放左边一会放右边），以此来避免心理作用，让参加模型对战评测的专家通过内容来评价大模型的内容生成质量即可。

这样得到的评价是不是很科学，很有说服力？不比那些“口头超越”有价值得多？

五、结语

在AI时代，作为一名先进技术的接受者，学习者，我迫切的希望能见识到优质、准确的整合内容以及前瞻性的理解。模型的评价对比应该科学、理性，而不是比谁的嗓门更大，宣传功夫更深。

只有锻炼思维才能可持续地解决问题，只有思维才是真正值得学习和分享的核心要素。如果这篇博客能给您带来一点帮助，麻烦您点个赞支持一下，还可以收藏起来以备不时之需，有疑问和错误欢迎在评论区指出~

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自作者个人站点/博客。 原始发表：2025-03-18，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent 删除前往查看测试模型数据性能DeepSeek

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