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Claude 4.5 vs GPT-5 vs DeepSeek V3：用同一批任务测了 3 天

Claude 4.5 vs GPT-5 vs DeepSeek V3：用同一批任务测了 3 天

最近几个模型同期在线，正好趁机做了一次横评。测试场景从代码调试到长文理解，尽量覆盖日常开发和内容生产的真实需求。结论先放出来：没有绝对最强，只有最适合你场景的。

测试模型 & 版本

| 模型 | 版本 | 官方输入价（/M tokens） | 官方输出价（/M tokens） |

|------|------|------------------------|------------------------|

| Claude Sonnet 4.5 | 2025-06 | $3 ≈ ¥21 | $15 ≈ ¥108 |

| GPT-5 | 2025-06 | $2.5 ≈ ¥18 | $10 ≈ ¥72 |

| DeepSeek V3 | 0324 | $0.27 ≈ ¥2 | $1.10 ≈ ¥8 |

汇率按 7.2 折算。国内用官方 API 还要搭梯子、绑卡，实际成本更高。

测试场景一：代码调试（Python 异步竞争条件）

任务：给一段有 race condition 的 asyncio 代码，要求找出问题并给出修复方案。


# 有问题的代码片段

async def update_counter():

    val = await db.get("counter")

    await asyncio.sleep(0.01)  # 模拟耗时

    await db.set("counter", val + 1)

Claude 4.5：直接点出 get 和 set 之间的窗口期，给出了基于 Redis WATCH + 事务的完整方案，还主动提到了用 asyncio.Lock 的本地锁方案作为对比。解释清晰，代码可直接运行。

GPT-5：同样识别出问题，给了 asyncio.Lock 方案，但没主动提 Redis 分布式场景下锁失效的问题，需要追问才补充。

DeepSeek V3：识别问题准确，给了两种方案，代码质量接近 Claude，但解释稍简略。

小结：代码调试三者都能过关，Claude 4.5 对边界情况的主动覆盖略好一些。

测试场景二：长文理解（10000 字技术文档问答）

任务：塞入一份 Kubernetes 网络策略文档（约 10k tokens），问 5 个细节问题，包括一个文档里没有明确写出但需要推理的问题。

| 模型 | 明确问题准确率 | 推理问题 | 幻觉情况 |

|------|--------------|---------|---------|

| Claude 4.5 | 5/5 | 答对，且注明"文档未直接说明，以下为推断" | 无 |

| GPT-5 | 5/5 | 答对，但未区分推断与原文 | 轻微（1 处引用了不存在的段落编号） |

| DeepSeek V3 | 4/5 | 答对，推断过程展示详细 | 无 |

小结：长文理解 Claude 4.5 对"自己知道什么 / 不知道什么"的边界感最强，适合需要高可信度输出的场景。GPT-5 有一次小幻觉，日常使用影响不大但要注意核查。

测试场景三：数学推理（竞赛级组合题）

任务：一道 AMC 难度的计数问题，求 n=8 时满足条件的路径数。

  • Claude 4.5：过程清晰，最终答案正确，但中间步骤有一处符号写错（不影响结论）。
  • GPT-5：答案正确，步骤更规整，适合直接展示给学生。
  • DeepSeek V3：答案正确，给了两种解法（递推 + 生成函数），数学能力表现亮眼。

小结：纯数学推理 DeepSeek V3 意外表现最均衡，GPT-5 的解题排版最干净。

测试场景四：中文长内容写作

任务：写一篇 1500 字的技术科普文，主题"向量数据库的工作原理"，目标读者是非技术产品经理。

  • Claude 4.5：结构清晰，类比生动，几乎不需要修改。
  • GPT-5：质量接近，但用词略偏英文直译腔，"向量空间"这类词没有做口语化处理。
  • DeepSeek V3：中文表达最自然，有明显的"中文母语"质感，适合直接发国内平台。

小结：中文写作 DeepSeek V3 > Claude 4.5 > GPT-5，差距不大但感知得到。

成本横评（这才是很多人真正关心的）

假设每月调用量：输入 500M tokens + 输出 100M tokens

| 模型 | 官方费用估算 | 无量Api（SVIP 7.7折） | 节省 |

|------|------------|----------------------|------|

| Claude Sonnet 4.5 | ¥21,300 | ≈ ¥7,500 | 64% |

| GPT-5 | ¥16,200 | ≈ ¥5,700 | 65% |

| DeepSeek V3 | ¥1,800 | ≈ ¥700 | 61% |

无量Api 支持 OpenAI 格式，只需把 base_url 改成 https://api2everything.xyz/v1，其余代码零改动。

综合建议

| 场景 | 推荐模型 | 理由 |

|------|---------|------|

| 复杂代码调试 / Agent 工具调用 | Claude 4.5 | 边界感强，工具调用稳 |

| 数学 / 逻辑推理 | DeepSeek V3 | 性价比极高，推理不输 |

| 对外展示 / 教学内容 | GPT-5 | 排版干净，国际化友好 |

| 中文内容生产 | DeepSeek V3 | 中文最自然，成本最低 |

| 长文档问答、高可信度输出 | Claude 4.5 | 对不确定性有自我标注 |

最后说一下渠道

三个模型都测下来，最大的障碍其实不是能力差距，而是国内访问和支付的摩擦成本。

无量Api 整合了 300+ 模型（包括上面三个），国内直连无需代理，按量计费，注册送 ¥1 余额，余额永久不过期。价格是官方的 3.5 折起，SVIP 享 7.7 折，日常跑 Claude 4.5 的实际成本大概是官方的 35%。

接入方式：


from openai import OpenAI



client = OpenAI(

    api_key="你的无量Api Key",

    base_url="https://api2everything.xyz/v1"

)

就这一行改动，其余代码不动。对于已经在用 OpenAI SDK 的项目，迁移成本接近零。

以上测试结果基于 2025 年 6 月实测，模型迭代较快，建议以实际使用为准。