Claude 4.5 vs GPT-5 vs DeepSeek V3：用同一批任务测了三天

最近 AI 社区讨论度最高的几个模型同期在线，正好花了三天用相同的任务集跑了一遍横评。测试场景覆盖日常开发中最高频的几类需求，结论写在最后，先看数据。

测试模型

| 模型 | 版本 | 备注 |

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

| Claude Sonnet 4.5 | 2025-06 | Anthropic 最新主力 |

| GPT-5 | 2025-05 | OpenAI 旗舰 |

| DeepSeek V3 | 0324 | 国产开源最强 |

场景一：代码 Bug 定位与修复

任务：给一段 300 行的 Python 异步爬虫，里面藏了三个 bug：一个竞态条件、一个内存泄漏、一个错误的异常处理逻辑。要求模型找出并修复。

Claude 4.5：三个 bug 全找到。对竞态条件的解释最清楚，直接给出了加锁的具体位置和原因，还顺带指出一个潜在的 session 复用问题（题目里没有的）。修复后的代码可以直接跑。

GPT-5：找到了竞态和异常处理两个，内存泄漏漏掉了。代码风格改动比较大，加了不少类型注解，有人喜欢有人不喜欢。

DeepSeek V3：三个都找到了，解释稍短，但修复方案是三者里最保守（改动最小）的，对存量代码友好。

小结：代码理解深度 Claude 4.5 ≥ DeepSeek V3 > GPT-5，这一场。

场景二：长文档理解（10 万字技术文档问答）

任务：上传一份约 10 万 token 的英文 API 文档，连问 10 个问题，包括细节查找、跨章节推理、矛盾点识别。

Claude 4.5：全部 10 个问题回答准确，其中两个矛盾点都找出来了，并且给出了页码定位（章节号）。长文档是 Claude 系列的传统强项，这次没让人失望。

GPT-5：9/10，有一个跨章节推理题答偏了，把两个相似的 API 参数混淆了。总体来说 GPT-5 在长上下文上比 GPT-4o 有明显进步。

DeepSeek V3：7/10，在超长上下文下注意力有些衰减，靠近文档末尾的细节问题容易答错。但考虑到它的价格，这个表现已经很能打了。

小结：长文理解 Claude 4.5 > GPT-5 > DeepSeek V3。

场景三：数学推理（竞赛级别）

任务：10 道题，混合高中竞赛数学和基础数论，要求给出完整推导过程。

| 模型 | 正确题数 | 推导完整性 |

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

| GPT-5 | 9/10 | 步骤最详细，接近教材风格 |

| Claude 4.5 | 8/10 | 过程清晰，偶有跳步 |

| DeepSeek V3 | 8/10 | 中文数学术语准确，对国内用户友好 |

小结：数学推理 GPT-5 略领先，Claude 4.5 和 DeepSeek V3 基本持平。

场景四：多轮对话上下文保持

任务：模拟一个 20 轮的需求讨论，中间故意修改早期决策，测试模型是否能一致地跟踪变化。

Claude 4.5：对上下文变更最敏感，会主动确认"你在第 5 轮提到的 X，现在改成 Y 了对吗"，减少了很多隐性错误。

GPT-5：总体稳定，但在第 15 轮之后对早期细节的引用开始出现一两处不一致。

DeepSeek V3：10 轮以内表现很好，超过 15 轮后有明显的上下文漂移。

小结：多轮一致性 Claude 4.5 > GPT-5 > DeepSeek V3。

最重要的一张表：实际成本对比

测了三天，最后算了一下不同使用量下的费用差异。以下是官方渠道 vs 无量Api（SVIP 7.7 折）的真实价格对比：

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

| Claude Sonnet 4.5 | ¥21 | ¥105 | ¥7.5 | ¥37.8 |

| GPT-5 | ¥54 | ¥216 | ¥19.4 | ¥77.8 |

| DeepSeek V3 | ¥2 | ¥8 | ¥0.72 | ¥2.88 |

以一个中等规模的开发团队为例，每天消耗约 5M token（Claude Sonnet 4.5 为主），一个月下来：

官方渠道：5M × 30 × (¥21 + ¥105) / 2 ≈ ¥9,450（按输入输出各半估算）
无量Api SVIP：同等用量 ≈ ¥3,402

差价直接拿去买服务器了。

综合评分

| 维度 | Claude 4.5 | GPT-5 | DeepSeek V3 |

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

| 代码理解 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |

| 长文档 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ |

| 数学推理 | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |

| 多轮对话 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ |

| 性价比 | 中 | 低 | 高 |

结论

没有全能冠军。

如果你的业务是长文档处理、代码审查、复杂多轮对话，Claude 4.5 目前是最稳的选择。如果是数学推理或需要 OpenAI 生态深度集成，GPT-5 更合适。如果预算有限但需求量大，DeepSeek V3 的性价比目前没有对手。

实际生产中，很多团队是混用的——大模型做规划和审查，DeepSeek 跑批量任务，成本能压下来不少。

以上测试全程通过无量Api 调用，国内直连无需代理，三个模型切换只需要改 model 参数，Base URL 统一，账单也统一。注册送 ¥1 余额，拿来跑跑上面这几个测试场景刚好够，余额永久有效不用担心过期。

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