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正面对比 · 更新于 2026-09-08
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模型对比 · 正面对决

DeepSeek-V4-Pro vs GPT-5.6 Sol

DeepSeek-V4-Pro 在综合领先;GPT-5.6 Sol 在编码、多模态领先。下方逐字段对比,并附月度成本测算与各使用场景的选择规则。

厂商DeepSeek / OpenAI
数据维度15+ 维度
更新于2026-09-08
阅读约 9 分钟
01

结论速览

一句话结论:当你最看重 长上下文可靠性、拒答更少 时选 DeepSeek-V4-Pro;当 其更强的维度 是首要目标时选 GPT-5.6 Sol

DeepSeek-V4-Pro,如果你……

  • 开源最强
  • 性价比之王
  • 数学推理出色
  • 价格极低
  • 最适合:编码、数学推理、开源部署

GPT-5.6 Sol,如果你……

  • 推理增强
  • 代码生成强
  • o 系列架构
  • 最适合:重推理任务、编码、数学
02

正面对比综合分

分数为 0–100,由公开基准信息聚合、在三张榜单上独立加权。名次基于收录的 27 款模型。

DeepSeek-V4-Pro 综合更高
DeepSeek · 综合第10
综合77
编码79
多模态77
VS
GPT-5.6 Sol
OpenAI · 综合第15
综合72
编码88
多模态80

聚合自公开信息并独立加权,方法见 条款 页。3 分以内视为统计持平。

03

规格与价格——逐字段并排

标价为每百万 token 的美元价。高亮格为该行更优的价值或能力。

维度DeepSeek-V4-ProGPT-5.6 Sol结论
厂商DeepSeek(CN)OpenAI(US)不同厂商
发布时间2026.042026.07GPT-5.6 Sol 更新
综合(名次)77 · 第1072 · 第15DeepSeek-V4-Pro 高 5 分
编码79 · 第988 · 第6GPT-5.6 Sol 高 9 分
多模态77 · 第1780 · 第14GPT-5.6 Sol 高 3 分
上下文窗口1M1.05MGPT-5.6 Sol 更大
最大输出128K128K持平
有效上下文9488DeepSeek-V4-Pro 更可靠
输入 $/百万 token$0.44$5DeepSeek-V4-Pro 更便宜
输出 $/百万 token$1.32$30DeepSeek-V4-Pro 更便宜
缓存折扣省 50%GPT-5.6 Sol 折扣更大
速度约 70 tok/s约 25 tok/sDeepSeek-V4-Pro 更快
首 token 延迟0.5s2.0sDeepSeek-V4-Pro 响应更快
函数调用8293GPT-5.6 Sol 领先
拒答率约 5%约 14%DeepSeek-V4-Pro 限制更少
英文8292GPT-5.6 Sol
中文8574DeepSeek-V4-Pro
模态texttext、image覆盖不同
开源权重DeepSeek-V4-Pro 开源
微调
免费档DeepSeek App 免费;API 新用户赠额度无免费 API 档
SOC2 / 不训练否 / 是是 / 是
私有化部署DeepSeek-V4-Pro

字段来自厂商公开文档与 Modelspectra 27 款模型数据集;速度随网络、并发与提示长度变化。采购前请核对实时定价。

04

逐维度分析

推理与综合智能

DeepSeek-V4-Pro 综合分领先 5 分(77 对 72)。在高难度、多步推理上这是实打实而非边际的优势;而 GPT-5.6 Sol 仍是强劲的通用模型,处理常规任务并不吃力。

智能体编码

这是小幅差距:GPT-5.6 Sol 得 88 分,DeepSeek-V4-Pro 得 79 分。在多文件改动、SWE 类工单和长时程智能体循环中,GPT-5.6 Sol 需要的纠错轮次更少;DeepSeek-V4-Pro 写脚本和补全仍然胜任,但任务复杂度上来后会落后。

多模态

多模态上 GPT-5.6 Sol 领先,80 对 77。一个具体的模态差异:GPT-5.6 Sol 额外支持 image。两者都不原生生成视频,因此这里比的是图像与文档的解析,而非生成。

速度与延迟

交互场景下 DeepSeek-V4-Pro 更快:约 70 tok/s、首 token 0.5s,对比 GPT-5.6 Sol 的 约 25 tok/s、首 token 2.0s(吞吐约为 2.8 倍)。对以体感流畅度决定留存的对话式产品而言,即便原始推理分略低,这份速度优势也是真实的产品因素。

上下文:窗口大小 vs 可用记忆

名义上下文窗口:DeepSeek-V4-Pro 为 1M,GPT-5.6 Sol 为 1.05M。关键在于,名义窗口更大并不等于可用记忆更强:GPT-5.6 Sol 标称 1.05M,但 DeepSeek-V4-Pro 的有效上下文得分更高(94 对 88),也就是说它实际能更牢地记住给到的内容。

价格与总成本

DeepSeek-V4-Pro 的 API 更便宜,每百万输入/输出 token 为 $0.44/$1.32,而 GPT-5.6 Sol 为 $5/$30——标价输入约低 11.4 倍。缓存折扣(GPT-5.6 Sol 50%)会改变实际账单,下方有完整测算。

中文 vs 英文

英文:DeepSeek-V4-Pro 82 对 GPT-5.6 Sol 92。中文:85 对 74。面向中文生产环境,DeepSeek-V4-Pro 是更强的选择。注意非中国大陆模型的 API 一般需要海外网络访问。

工具调用与生态

函数调用得分:DeepSeek-V4-Pro 82 对 GPT-5.6 Sol 93,结构化工具使用上 GPT-5.6 Sol 占优。DeepSeek-V4-Pro 支持微调。同时要把团队已有的 SDK/插件熟悉度算进去——切换成本往往高于几分的工具调用差距。

05

成本示例——相同工作量、真实 token 测算

假设一个生产工作量为每月 1 亿输入 + 3000 万输出 token,其中 90% 输入由缓存提供。数值采用公开标价。

场景 · 每月DeepSeek-V4-ProGPT-5.6 Sol差距
标价未使用缓存$841 亿输入 × $0.44  +  3000 万输出 × $1.32$1,4001 亿输入 × $5  +  3000 万输出 × $3016.67×有差距
计入缓存90% 输入命中缓存$84无公开缓存折扣$1,1759000 万命中缓存输入 × $2.5  +  1000 万输入 × $5  +  3000 万输出 × $3013.99×有差距

示意模型;你的输入/输出结构与缓存命中率会改变结果。价格为任何企业协议之前的标价。

06

决策树

如果 工作负载是智能体或多文件编码、且首轮出错代价很高  →  GPT-5.6 Sol(编码 88 对 79)
如果 你要服务实时用户、延迟是产品级 KPI  →  DeepSeek-V4-Pro(约 70 tok/s,首 token 0.5s)
如果 你在常规、高量业务上以成本为首要驱动  →  DeepSeek-V4-Pro(每百万输入/输出 $$0.44/$$1.32)
如果 长文档召回必须近乎无遗漏  →  DeepSeek-V4-Pro(有效上下文 94 对 88)
07

常见问题

GPT-5.6 SolDeepSeek-V4-Pro 贵,值这个差价吗?
标价输入贵 11.4 倍,但缓存折扣和输出定价会收窄实际差距。当 GPT-5.6 Sol 更强的维度能守住营收时,值得付这份溢价;常规高量业务则选更经济的 DeepSeek-V4-Pro
GPT-5.6 Sol 更高的拒答率在生产环境要紧吗?
GPT-5.6 Sol 约拒答 14% 的请求,而 DeepSeek-V4-Pro 为 5%。在无人值守的流水线里,这意味着更多重试、降级和人工复核,即便 token 单价更低,也会抬高实际成本与延迟。
每月 1 亿 token、并使用缓存时成本差多少?
按 1 亿输入 + 3000 万输出、其中 90% 输入命中缓存测算,DeepSeek-V4-Pro 约每月 $84,GPT-5.6 Sol 约每月 $1,175(标价则分别为 $84、$1,400)。
更大的上下文窗口真的有用吗?
名义窗口分别为 DeepSeek-V4-Pro(1M)和 GPT-5.6 Sol(1.05M),但可用召回要看有效上下文得分(94 对 88)。长文档工作若不容有失,应选有效上下文更高的那个。
中文能力与数据驻留上两者有何不同?
DeepSeek-V4-Pro 是中国大陆模型(中文分 85、国内云、可私有化部署),GPT-5.6 Sol 是海外模型(中文 74、海外 API)。按语言质量、接入路径和数据必须驻留的位置来选。
哪一个可以自托管?
DeepSeek-V4-Pro 提供开源权重,(在 GPU 允许时)可自托管以掌控数据;GPT-5.6 Sol 是闭源托管 API,无法自托管。当驻留或规模化成本主导时选开源权重,图省心选托管 API。