https://foodtruckbench.com/blog/deepseek-v4-pro
5 次运行全部成功。中位数投资回报率（ ROI ）高达 +1,257%。中位数净资产达 $27,142 。
首个跻身 Opus 4.6 、GPT-5.2 和 Grok 4.3 （最新版）同等 ROI 梯队的中国模型；
在所有受测的高级模型中，其运行表现最为出色且稳定性最高。
这东西就那样，别太当真
小白问一下，这个测试的数据集是公开的吗？不太懂这些模型怎么对比的
前沿这词放上来有点早吧，benchmark和实际写代码差挺远的
mark一下，看起来有点意思，回头研究研究
其实我上个月在Kaggle比赛里试过DeepSeek V4 Pro的API，调参的时候发现它对中文长文本的处理确实比之前的版本强不少，特别是在金融数据清洗这块，能自动识别一些财报里的非结构化数据。不过batch inference的速度感觉比GPT-5慢一点，不知道是不是我配置的问题。有同样用过的朋友可以交流下。
要测试的话可以直接去官网申请API key，记得先看看文档里的rate limit，然后写个简单的Python脚本调用chat completion接口，把temperature调到0.3左右比较稳定。
等等，帖子链接怎么是个foodtruck网站？这跟模型测评有啥关系？是放错链接了还是我漏看了什么？
我上次用DeepSeek做代码生成的时候，发现它处理复杂递归函数时会漏掉边界条件，不过日常的CRUD操作倒是够用了。中文注释生成得挺自然的。
只关心什么时候能本地部署？API调用成本对于个人项目来说还是有点高啊
说到这个，昨天我煎牛排的时候也在想AI模型的事儿，现在技术更新太快了，感觉刚学会用上一个版本，新的又出来了。不过话说回来，我家那口子还是觉得传统方法煎的牛排更好吃。
ROI测法挺有意思，就是5次样本量略小
同感，benchmark和实际开发差距挺明显
前沿这词放得太满，benchmark离生产差挺远
5次全过太理想化，跑实际项目还得打对折
Kaggle那块是真香，长文本中文金融场景下DeepSeek稳定性比之前好太多
榜单ROI那种数字看个乐就行，真上手用感觉跟Sonnet差距还在
这链接是有点奇怪，foodtruck做模型评测有点跨界
中文场景体验确实顺，写公文写得不错
V4 Pro在中文长文本处理上确实进步明显