硅基流动用了半个月，我帮你们测出了这些模型的“真实面目”

小猫钓鱼吃鱼

352人浏览 · 2026-05-16 16:17:09

小猫钓鱼吃鱼 · 2026-05-16 16:17:09 发布

大家好，我是笨熊哥。

代金券快用完了，说说哪个模型值得充钱，哪个是“吞金兽”

半个月前，我写了那篇《VS Code零成本接入DeepSeek大模型》，顺便薅了硅基流动的16元代金券。

然后我就开始了“疯狂测试”模式：写代码、总结文本、做小功能、问各种奇葩问题……

今天代金券用得差不多了，我打开账单一看——

好家伙，原来这些模型的路子这么野。

⚠️ 写在前面：以下内容纯属个人使用体验，不构成任何投资建议。模型性能受任务类型、提示词质量、网络环境等多因素影响，你觉得好用就继续用，觉得我在胡扯就当看个乐子。你的钱包你做主。

一、薅羊毛一条龙：从领券到开干（新手必看）

测了半个月，代金券用完了。但我猜，很多朋友可能还没开始——甚至不知道硅基流动有免费代金券，或者领了券不知道咋用。

别慌，我给你们准备了“一条龙服务”：

📌 第一步：先把羊毛薅到手

👉 《硅基流动-免费代金券》（点击跳转）

用我的邀请链接注册，你和我各得 16 元代金券。这是前提，没券后面都白搭。

🔧 第二步：把 Claude Code 配置好

👉 《把 Claude Code 玩明白：VS Code 零成本接入 DeepSeek 大模型》

手把手教你用硅基流动的 API，让 VS Code 里的 AI 编程助手真正跑起来。

🚀 第三步：用我这篇的推荐组合干活

就是你现在看的这篇。哪个模型写代码最省钱？哪个是吞金兽？看完你就有数了。

三篇文章，从“领券”到“配置”到“选模型”，全齐了。

如果你还没领券，先去领；如果你领了但没配置，去看教程；如果你都搞定了，按我这篇的建议开干。

好了，闭环结束。下面开始聊正经的账单和模型。

二、先看账单：半个月我干了什么？

从5月1日到5月16日，我一共用了6个模型，总代金券抵扣¥34.73

有图有真相，给你们上数据和分析。如果你也在纠结“硅基流动到底用哪个模型划算”，这篇文章应该能帮你省点钱。

账单简化版（用量 + 花费）：

看到没有？同样的用量，价格能差十几倍。

下面我一个一个说。

三、各模型“人设”大起底

1. Pro/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2 —— “性价比之王”

我的感受：

平常做文本总结的时候，非常快。给一段长文档，它能在几秒内输出清晰的结构化总结，逻辑不乱，废话不多。

优点：

速度快，几乎感觉不到延迟

总结能力强，适合处理长文本

价格适中（3000多K tokens只花3块多）

缺点：

创意生成偏保守，不太敢“放飞自我”

复杂推理时偶尔会绕圈子

适合场景：文档总结、信息提取、代码注释生成、常规问答

💡 笨熊哥个人观点（仅供参考）：我个人的习惯是，凡是需要“读懂”的任务，优先用 DeepSeek Pro。比如读论文、看长文档、分析日志。它给我的感觉是“理解力在线，不乱加戏”。如果你是做内容整理、知识库问答的，这个模型值得重点考虑。但别指望它给你写段子。

2. Pro/moonshotai/Kimi-K2.6 —— “吞金兽本兽”

我的感受：

我只是做了一个很小的功能（一个简单的Vue组件），它反复思考、反复输出、最后还没完成。我一看消耗，好家伙，3000多K tokens，花了15块多，我赶紧取消了。

优点：

推理链条长，适合复杂逻辑（比如多步数学推导）

对上下文理解较深

缺点：

太费token了。同样一个功能，别的模型可能几百K搞定，它能给你跑出几倍

速度偏慢

有时候思考过度，简单问题复杂化

适合场景：如果你有预算、不介意等、且问题真的极其复杂，可以试试。日常用？建议绕道。

💡 笨熊哥个人观点（仅供参考）：Kimi 我是真的怕了。 不是说它不好，它可能确实聪明，但就像请了个每小时收费500块的顾问来帮你改PPT——活能干，但你心疼。我那个小功能最后用 Qwen 几分钟就搞定了，token消耗不到 200K。我的建议是：除非你的问题真的难到其他模型都搞不定，否则别碰 Kimi。 省下来的钱买杯咖啡不香吗？

3. Qwen/Qwen3.6-35B-A3B —— “写代码的老黄牛”

我的感受：

平常我写代码的时候，用它最多。生成函数、写注释、重构逻辑、解释报错……基本都能搞定。消耗也不大，2700多K tokens只花了1块多，简直良心。

优点：

代码生成质量高，尤其擅长前端（Vue/React）

速度快，响应及时

性价比极高，几乎是DeepSeek-V3.2的三分之一价格

对中文指令理解好

缺点：

在非代码任务上（如写文章、创意文案）表现一般

推理深度不如DeepSeek-V3.2

适合场景：日常写代码、调试、重构、代码解释。如果你是开发者，这可能是你的主力模型。

💡 笨熊哥个人观点（仅供参考）：Qwen 是我目前的主力，没有之一。 我每天写代码、改 bug、加注释，90% 的任务都丢给它。价格便宜到可以忽略不计，而且响应快，不打断思路。我的建议是：如果你是开发者，优先把 Qwen 设为默认模型。 只有遇到它搞不定的复杂逻辑，再换 DeepSeek Pro。这样最省钱、最高效。

4. Pro/zai-org/GLM-5 —— “均衡型选手”

我的感受：

使用感受不是特别好。写代码能写，总结能做，问答能答，但跟其他模型比起来，总感觉差了点什么。我也说不出哪里不对，就是不太想用它。

我去查了一下网上其他人的评价，发现我不是一个人。

优点：

综合能力均衡，没有明显短板
参数量达到744B，在SWE-bench等编程榜单上表现不错，编程能力逼近Claude Opus 4.5
价格适中（和DeepSeek-V3.2差不多）

缺点：

“吃token”大户。官方自己都承认，GLM-5高峰期消耗是普通模型的3倍、非高峰期2倍，上线后大量用户反馈“消耗变快了”
价格优势不明显。官方提价后，性价比更低
轻量级任务用GLM-5性价比很低，官方建议日常简单任务优先用GLM-4.7

适合场景：复杂系统工程、长程智能体任务，但不适合日常轻量级开发

💡 笨熊哥个人观点（仅供参考）：
网上一搜，不少开发者吐槽GLM-5“消耗太快”。有开发者花了80刀买了Coding Pro套餐，结果半天跑满限额，bug还没修好。

还有个细节很有意思：因为用户投诉太多，智谱官方专门发了道歉信，承认“规则透明度不够”“老用户升级机制设计粗糙”，还给出了退款和补偿方案——这种级别的官方道歉在大模型圈不多见，说明问题不是个例。

一句话总结：GLM-5能力强，但吃得多。你如果跟我一样日常写写代码、做做总结，没必要用它。真要搞复杂系统工程的时候再考虑。

5. deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash —— “快枪手”

我的感受：

用量最大（7332K tokens），但只花了7块多。速度飞快，适合批量处理。

优点：

速度极快，几乎无感

价格便宜

适合高并发、大批量任务

缺点：

输出质量不如Pro版稳定

复杂任务容易出错

适合场景：批量文本分类、关键词提取、简单问答、数据清洗。不适合需要深度推理的任务。

💡 笨熊哥个人观点（仅供参考）：V4-Flash 是我的“搬砖工具”。比如我要从 1000 条评论里提取关键词，或者批量给代码加注释，这种重复性高、对质量要求不那么精细的任务，闭着眼睛用 Flash。速度快到飞起，价格便宜到想哭。但千万别用它写核心逻辑，它会在你意想不到的地方翻车。

四、我的推荐组合（省钱又高效）

根据半个月的实测，我现在的“主力配置”是：

核心原则：简单任务用Flash，代码用Qwen，总结用DeepSeek Pro，复杂推理尽量少碰。

💡 笨熊哥再次强调：以上组合仅代表我个人习惯，不一定适合所有人。比如你是做数学题、写学术论文的，可能 Kimi 真的更有用。建议你先用小额代金券自己测一测，找到最适合你工作流的模型组合。

五、给新手的一个小建议

如果你刚注册硅基流动，领了16元代金券：

先用Qwen：写代码、问问题、测试功能，消耗小，够你用很久。

别一上来就玩Kimi：除非你钱多，否则你会看到代金券像流水一样消失。

批量任务用Flash：速度快，价格低，适合一次性处理大量简单问题。

DeepSeek Pro留作“高级工具”：遇到需要深度总结、复杂推理的任务再用。

💡 个人观点：别被“Pro”、“最强”这些词忽悠。适合你钱包的，才是最好的。 我见过有人用 Flash 干掉了 90% 的工作，也见过有人非 Kimi 不用结果月底账单爆炸。理性消费，按需选择。

六、最后说一句

半个月测下来，我发现一个道理：

没有最好的模型，只有最适合你钱包和任务的模型。

硅基流动的好处是，你可以自由切换，不用被一家绑定。坏处是，如果你不看账单，可能月底会收到惊喜（或惊吓）。

我的代金券快使用完了，我还会继续用Qwen和DeepSeek Pro——因为他们真的能帮我干活，而且不贵。

你呢？你平时用什么模型？有没有被哪个“吞金兽”坑过？

评论区说真话，我不删评。

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