DeepSeek V4 Flash 本地模型在編碼任務中超越 Sonnet 與 Opus，達到 Sonnet 品質

使用者分享 DeepSeek V4 Flash 在本地執行的效能對比，與 API 模型進行比較，包含具體數據和使用經驗，是高價值的實戰分享。

這份追蹤報告深入探討了本地模型與 API 模型在實際編碼任務中的表現。

• 在雙 RTX PRO 6000 顯示卡上運行的 DeepSeek V4 Flash (透過 vLLM) 完成編碼任務的 實測時間 比 Sonnet 或 Opus API 更快，約每任務 2 分鐘，相較 Sonnet 5 的 6 分鐘有三倍速度提升。 • DeepSeek V4 Flash 的編碼品質可媲美 Sonnet。 • 然而，在最佳答案品質方面，Opus 和 Fable 仍有明顯優勢。

評測方法模擬真實使用情境，並未將模型與運行環境分離，以呈現真實世界表現。> 作者強調：「問題從來不是哪個原始模型在真空環境中獲勝，而是當每個模型按照人們實際運行的方式設置時，你真正得到了什麼。」

結果顯示，本地模型 現在已相當出色且快速，尤其是在避免密集注意力 (dense attention) 的情況下。

讀者可參考作者提供的詳細圖表與數據，深入比較本地與 API 模型效能。