话说国内跟国外的AI模型差距在哪
今天看说A畜会偷资料给美国zf，但感觉身边真是做码农的还是会选择做A畜的付费用户他们说生产力还是要靠Cladue Code或者codex
但我看国内媒体都宣传说国内模型达到了XXX水平基本跟国外模型持平了
为啥用户大多数都用国外的是他们崇洋媚外还是国内媒体的宣传是赢学 想用那个用那个呗，但订阅补助也就这一两年，能用劲用，过时不补的
同理老钟AI缺的卡也就两三年，华为生产跟得上进度就行
— from S1 Next Goose v4.0-alpha 目前大概最核心的问题还是缺卡……和北美那几家比起来，国模普遍算力严重不足 本帖最后由 四氧化三铅 于 2026-9-20 10:09 编辑
唯一差距就是：缺卡
还有没有所谓的国外，你指的国外只有美国，现在AI领域只有中美两国在搞，其他国家都是小虾米。 日常使用没啥区别，达到需求以后谁便宜速度快用谁
这一点来说v4F无敌
这个学期编写了一个学生评价系统，一个人干了一个外包公司是活 如果说上半年还有较明显差别，现在已经区别不太大了。至少我就已经从claude code全面切换为kimi+ds了
现在国模最大的问题一般是需要抢购+用量给的不算慷慨 你自己不都把答案说出来了，码农用ds，glm和kimi的同样多的是，agent 一大堆同质化和各专武，谁说一定要claude 就是缺算力罢了，人家训练模型根本不缺卡，国内还得协调来协调去，还得花大价钱买水货。
你让码农自费就知道了到底好坏了 写工控软件的，正在用deepseek分析日志，选择拟合数据模型，编写算法模块中 虽然现在主流还是cc，但我一个曾经的wow玩家本能地相信能够堆插件的dsh上限最高 国内缺卡，重度使用走gpt的pro*20 订阅比国内的coding plan便宜
现在最大的差距是补贴力度，o/和a/的订阅和外卖大战的补贴1元外卖没什么区别的
而且现在他们也快烧不动了，要用赶紧用 ASTRA出来之前个人感觉差距不大，出来后差距很明显，根本原因就是算力不足，而国外的投入越来越大 国模主要问题就是差钱，造成使用体验确实有差。训练推理都缺卡，水货卡贵，国产卡贵产能还有限，也没钱补贴给部分用户。（比如学生优惠和包月套餐）
一是贵，oa的coding plan用满（对程序员不难）是比国模便宜的，国模ds不做订阅，glm和kimi的订阅性价比还不如。只有v4f和glm5.3f性价比能比一比，但是小模型硬打大模型只能说厂商已经尽力了，真比得过不容易。
二是慢，glm的flash本质lite，然后5.3和k3的速度比同性能的外模不敢恭维。
三才是绝对性能，部分活确实是fable和astra能干，国模干不了。 qwased 发表于 2026-9-20 10:21
现在最大的差距是补贴力度，o/和a/的订阅和外卖大战的补贴1元外卖没什么区别的
而且现在他们也快烧不动了， ...
有补贴吗不都挺贵的，不过我不需要太高性能都是白嫖国内模型的那些免费额度 国内媒体宣传啥了,我记得ds都是国外先捧起来国内才跟风的 ds写代码还是需要改，如果实施文档很大，有时候不会理解项目架构导致引入有问题，或者长代码前后文失忆，查过一次在后面的代码又重复查同样表的刷数据，实际上数据没有变化等等，codex写代码总是搞一大堆防御性代码和大量封装，以及生成的文档不说人话看不懂，前端的审美都很一般，需要不断修改，前端vue，后端Java 本帖最后由 来都来了 于 2026-9-20 10:36 编辑
差距不大。不过对于程序员来说，宁愿多花钱也要用最好的，这个是程序员的一种思想钢印。如果美国的模型犯错了，他会是觉得自己的方法论有问题。如果是中国的模型犯错了，他们马上会指责中国模型是区，会说国模性能就是拉。即使中国的模型与美国同等水平或者更强，他们也会坚持用外国的。对程序员来说，中国的东西永远不如外国的。 补贴换高质量使用数据
所以现在有Astra后感觉用，使劲蹬，看多家要求放缓AI开发速度就知道再加大规模训练更大模型的花费已经到了受不了的地步，而且还不敢上市，那就是担心一上市吸干大盘后被抛的熔断
08和Covid后的又一次世界性金融危机
— from S1 Next Goose v4.0-alpha 差在我只能买到减配的5090 模型本身差距没有，也就是细分领域各有优劣罢了，
但是是缺卡，缺算力，这个和模型本身软件没多大原因吧，我个人觉得是硬件问题，老美不给，自己又没办法短期搞定大量廉价国内生产。 和奶粉一样 进口的反而便宜
—— 来自 Xiaomi 23049RAD8C, Android 15, 鹅球 v3.5.99 kira1988 发表于 2026-9-20 10:26
有补贴吗不都挺贵的，不过我不需要太高性能都是白嫖国内模型的那些免费额度 ...
200刀月付的订阅用满了差不多是api计价8000刀的额度
国模的订阅最多给你2折 本帖最后由 NeTlk 于 2026-9-20 10:52 编辑
重度使用明显能感受到差距，一个完成的速度，一个完成的质量，astra 等做出来的确实优于目前国内主流的。特别是多模态等任务上，差距明显 本帖最后由 贝恩德塔 于 2026-9-20 12:02 编辑
https://i.mji.rip/2026/09/20/4e12a383459fcf548787ada6c5206aa5.jpeg
https://i.mji.rip/2026/09/20/244a7a27aaeaeaa0afee6a50b8e3397f.jpeg
https://yuriaqua.com/mygo/用 astra 两轮跑出来的鸡狗斗地主，不知道国内能不能达到这个效果
实际上现在很多程序员都有一套自己的开发流程了，这个前提下不需要只用一个模型做完所有工作
国模你也得分DeepSeek和其他两家，K和G两家基本还是走国外模型的耍猴code plan模式，在分类上还是跟国外的模型坐一桌，至于能力差距，只能说跑分来看差距没那么大
DS在代码实现的能力上差距不大，但是成本和响应速度上有很大的优势，而需求分析/设计阶段能用好的模型还是尽量用好的模型
从这个层面上看，综合来讲是两边的模型都有各自没法替代的生态位
这段话写于2026年9月中旬，等DeepSeek V4.1 pro发布之后，这个格局可能又会有变化了 是的，现在国模不断追赶，OA不断的成倍增加成本扩大模型，就看谁先撑不住了
— from S1 Next Goose v4.0-alpha 差一个版本吧，两三个月差距？ 奥特曼达里奥家的每一代模型是怎样做到比上一代先进的？是训练方法改进还是纯堆训练时长还是都有 都有的，但最主要是卡多的多力大砖飞，然后是训练数据多
如果DS R1没出公司自己部署不了接近的模型不知道能多出多少训练数据来
— from S1 Next Goose v4.0-alpha 我反正大多数情况用deepseek就够了，偶尔用k3改一下UI。 哪怕不编程，买来自己跑个鹈鹕看看差距啊？算了，不如直接开骂吧。兜兜转转不就是为了找汉奸么。 不是，Astra前可以说快赶上，Astra后还有段距离,
投资,卡,训练数据的差距都是客观的，也必然会被老钟国模追上的
怎么就突然急了
— from S1 Next Goose v4.0-alpha 算力和价格吧，自费的话OpenAI的Pro 20X档位如果能用满，算ROI甚至是最便宜的那档 哪有媒体说基本跟国外的持平啊，我见到的都说astra天下无敌 我觉得是审美 国内算力不够，专注在解决问题上。就是你说一个问题，能解决。根据你描述的情况，怎么解决不一样。但是你要跟他讨论设计，思路就差点意思。如果你再想讨论哲学。。。。基本就是没眼看。
不过解决问题还可以。 bhunter 发表于 2026-9-20 12:19
国内算力不够，专注在解决问题上。就是你说一个问题，能解决。根据你描述的情况，怎么解决不一样。但是你要 ...
我现在美国ai用得少，哲学问题也没怎么问过
你可以举个例子来说明两者区别吗？ 洛拉斯 发表于 2026-9-20 12:21
我现在美国ai用得少，哲学问题也没怎么问过
你可以举个例子来说明两者区别吗？ ...
简单呀。你在你的项目代码目录，问一个例如地图设计思路。同样的问题切换ds, gpt luna 5.6 , GLM5.3。看他们分别的回复，就能感觉出来了。
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