叠个甲，本篇帖子并不是以说教的口吻宣导，只是个人感受分享。
最近国内外厂商争相推新，百家争鸣，然而也催生了一类又一类的评测榜单，建议各位佬友明确自我对大模型的需求，不要受榜单影响，我个人观察到因为一类又一类AI大模型的榜单出现，社区的拉踩现象也越来越严重，不局限于L站，L站的风气相对好一些，可见各位佬友的理智还是在线的，一个工具而已，哪个更适合自己，自然就选择哪个，现在除了深度适配deepseek的以外，其它切大模型几乎是0成本，实在是没必要为大模型去浪费口舌。
比如有些榜单，拿几轮对话能解决问题来衡量智能程度的，我也尝试使用描述清晰的提示词给到deepseek-flash[high]，也能做到一轮对话解决，这是不是等于直接打脸所有榜单？难道同样就能证明deepseek-flash[high]就可以比肩opus4.6\4.7\4.8、gpt-5.5这些了么，很明显不是的。
同样也说明了另一个点，即使不是顶尖的模型，只要适用得当，也可以比肩顶尖模型，能达到自己的需要，我现在编码的唯一选择也就只有flash（图他便宜），在不断在积累vide coding案例、harness案例之后，也能够很流畅完全日常各类工作，甚至是智能体的研发。
就我个人使用体验来说，运用好claude code的plan模式，其实啥模型都能完成我的工作，更多的是发现了模型的不足，再通过提示词进行弥补即可，而不是让大模型来弥补提示词的不足，那这成本太高了。
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