传言是真的！仅花 1.5 元的 Deepseek v4 前后端通吃，代码能力直逼 Gemini 3.1 Pro（附案例）

大家好！我是瓜哥。前互联网技术副总裁，现在带队死磕 AI 编程。

上个月（4月）底，Deepseek V4 预览版正式发布，官方放话：各项跑分直接咬死 Gemini 3.1 Pro。

作为 Gemini 的资深玩家，说实话，我是不太信的。毕竟纸面数据是一回事，真是在 Agent 这种极度吃上下文和逻辑连贯性的场景里，写对几行代码，跟独立搞定一个全栈项目，完全是两码事。

不过近期社群里，很多小伙伴都反馈 Deepseek V4 在编码上相当能打，性价比又是出了名的高，让人心痒。

于是我下定决心充值巨款，把 DP V4 Pro 塞进 Claude Code，跟我的主力生产工具（Gemini CLI + 3.1 Pro）直接同台实战一把。

先看个【奇妙礼物站】全栈项目的交互效果。

延续一贯风格，咱不聊虚的，下面直接看这俩在代码生成时的实测表现。

一、把 DeepSeek 接入 Agent

01 / 测试环境准备

本次测试，在Agent（智能体）和LLM（大模型）方面，采用下列组合方案。

02 / API 将大模型接入 Agent

DeepseekAPI 完美兼容了 Anthropic 和 OpenAI 的格式。这就简单了，本地改个环境变量工具就能直接接入。

*注：V4 预览版目前主推 deepseek-v4-flash 和 deepseek-v4-pro，旧版的 chat 和 reasoner 将在今年 7 月底停用。*

划到文末，还给大家准备了 Deepseek 详细接入介绍。

这种超级干货，强烈建议先收藏再阅读！想了解更多 AI 编程实战技巧，点 '关注' 上车！

二、案例实测：真刀真枪拼刺刀

Case 1：3D 魔方 (单页面应用)

第一回合，先热个身。

来个最简单的纯前端 3D应用生成，考察代码结构与逻辑生成能力。

① 结论先行： 两人都交出了完美答案，功能和页面一把过，甚至我截图的时候都都有点分不清哪个是谁生成的，相似度和完整度都极高。

② 测试详情： Gemini vs Deepseek

Gemini 这边很稳，直接丢出了原生的 HTML/JS/CSS 方案，顺手引入了 Three.js 和 GSAP 动画库，构建非常顺畅。

而 DeepSeek V4 Pro 这边，我差点以为CC卡死了。

在一次性输入需求后，它愣是思考了快 6 分钟，才开始输出。高度怀疑是算力还没完全铺开，调用还是有点吃紧，还好后续的响应和输出速度都正常了。

惊喜的是，代码写完后，它没有马上甩给我，而是自己默默调起了 Chrome-devtools 工具，跑了一遍网页功能测试。这一点真的让人刮目相看。

实测小结：两人打了个平手。

抛开 DeepSeek 首次思考时间过长，在逻辑实现和功能表现上，两者几乎一模一样。但 DeepSeek 主动做 QA 的习惯，是非常加分的。

Case 2：3D 埃菲尔铁塔 (复杂视觉生成)

第二回合，难度提升，三维复杂结构考试。

重点考察对复杂结构的理解和前端视觉呈现能力。

① 结论先行： 两人都一次性产出了结果。但在铁塔的细节实现上，Gemini 断层式领先。

② 测试详情： Gemini vs Deepseek

论前端设计，Gemini 依然是大哥。

它生成的铁塔，不仅钢铁骨架清晰可见，连塔顶的法国国旗、底部的草地树木细节直接拉满。

放大细节

DeepSeek 虽然也是一把过、零报错，但画出来的更像是个粗糙的积木拼盘，在材质和环境的刻画上还差了点火候。

放大细节

实测小结：在埃菲尔铁塔的细节实现上，Gemini 几乎是碾压级的表现。如果你是个颜值控，Gemini 依然是你的首选！

Case 3：奇妙礼物站 (全栈项目 + Skill 加持)

第三回合。为了扩展测试维度，我选了一个全栈项目，同时为了降低 UI 实现上的差异，我给两个 Agent 都装上 Anthropic 的前端设计 skill：frontend-design（提升前端输出质量）。

有需要的朋友自取，Skill 地址：https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/frontend-design

① 结论先行： 在挂上了 frontend-design Skill，以及给足了充分的上上下文（页面细节和功能描述）后，两人在全栈链路打通、功能实现、页面 UI 上都交出了非常惊艳的结果。

② 测试详情：

在前端设计 Skill 帮助下，两款模型都交出了优质的 UI 设计，并一次性搞定了前后端代码和 API 的对接，功能逻辑都没毛病。

Gemini 的页面依然保持了高水准的干净与质感。

而 DeepSeek V4 Pro 在外挂了 Skill 之后，仿佛被高人打通了任督二脉，页面的视觉层次和审美直接上了好几个台阶。而且写完代码后，它又一次自己跑去用 DevTools 做测试了。

实测小结：在给足上下文信息和前端设计 Skill 辅助的情况下，DeepSeek 已经完全具备了交付完整全栈项目的能力，除了输出速度稍微让人捉急一点，质量是真的没得说。

三、香不香？还得看成本

聊完技术和实测，大家肯定最关心的还是成本。

• Gemini 3.1 Pro：因为我是 Google AI Pro 的年会员，每天自带 1500 次的免费额度，所以这波测试对我来说是零成本。

• DeepSeek V4 Pro：我往里充了 10 块钱，这三个大项目跑下来，总共才花了 1.57 元，约等于早餐的 1 个小笼包。

可以说这个成本，放在国内外所有主流的 AI 大模型的 token 花费来比较，都是相当能打的存在了。

再进一步，如你日常是更偏一些办公处理或 demo 原型，切到 deepseek-v4-flash，那成本更是低的恐怖。

四、5 分钟上手清单

既然 Deepseek v4 如此值得尝试，配置起来复杂吗？

可以说，那是相当的简单！全程超过 5 分钟都算我输。

第一步：前往 Deepseek 官方开放平台，手机号/微信注册登录（https://platform.deepseek.com/sign_in)

第二步：点击【充值】，最低 10 元起，支持微信/支付宝，具体充多少自己定，丰俭由人。

第三步：创建【API Key】

第四步：通过 API 将 Deepseek v4 大模型，接入你的 AI 编程工具，下面以 Claude Code 为例。

Mac/Linux，直接在终端里把这串代码扔进去：

export ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.deepseek.com/anthropicexport ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=<你的_DeepSeek_API_Key>export ANTHROPIC_MODEL=deepseek-v4-pro[1m]export ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL=deepseek-v4-pro[1m]export ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL=deepseek-v4-pro[1m]export ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL=deepseek-v4-flashexport CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL=deepseek-v4-flashexport CLAUDE_CODE_EFFORT_LEVEL=max

*(Windows 用户把 export 换成 $env: 即可)*

配完直接进项目目录启动 Claude Code，deepseek v4 直接上线。

*下面这些 AI 编程工具都支持通过 API 接入哈。*

Claude CodeGitHub CopilotGitHub Copilot CLIKilo CodeWorkBuddy/CodeBuddyOpenCodeOh My PiOpenClawAstrBotDeep CodeHermesnanobotCrushPiReasonixLangcli

再补一个，本文的用到的另一个工具：Gemini CLI 的安装配置。

相信很多关注我比较久的老朋友，对 Gemini CLI 的配置已经很熟了，这里不再赘述，新朋友可以看我之前的配置教程。

Cursor 受限，Claude 遭“封”？这个 8W+ Star 的 AI 编程神器，才是国区“版本答案”！

五、写在最后

本次实测，使用了两个不同的 Agent（谷歌的 Gemini CLI 和 Anthropic 的Claude Code）。

虽采用相同提示词，只取一次生成的结果来观测两个工具下 Gemini 3.1 Pro 和 Deepseek v4 Pro 的表现，但依然不是一个非常严格的测试，无法代表模型的全部能力，仅供大家参考。

但是通过这个测试，我个人足以得出以下几条快速结论：

1. 如你看重极速响应和极致的前端设计：Gemini 3.1 Pro 依然是那个难以撼动的前端之王。

1. 如你需要一个高性价比的国产编码模型：Deepseek V4 Pro ，当给足了上下文后绝对能胜任你的编码主力模型，不需要科学上网，API 直连，环境配置非常简单。唯一需要需要承受的就是高峰期偶尔的思考延迟。

1. 日常办公与轻度代码：建议直接上 Deepseek V4 Flash，速度快到飞起，token 成本还低到可怕。

最后，希望本次的实测内容，能让你在 AI Coding 场景，面对众多国内外 AI 大模型做选择的时候，有一些参考和帮助。

以上，就是今天的全部内容。感谢大家花时间阅读，如觉得内容不错，不要吝啬一个免费的的点赞、分享、在看。