算力差二十倍，模型到底该怎么测

我花了两天试了一下同一套题跑不同大模型，结论先说，值得准备用AI做产品、内容、研究的人跑一遍，但不值得把它直接当成投资结论。标题说算力差20倍，我这边测下来，要看的是便宜、稳定、能不能交出去之间差多远。这个赛道天花板要看这门生意做到头有多大；竞争格局要看真实使用量、价格和生态，不只看发布会。

如果你完全没接触过，先把术语说白。大模型就是会读问题、写答案的AI程序。token是它计费和计数用的文本单位，可以粗略理解成按字数收费。上下文是它能一次记住多少对话内容，超出就会忘。算力是它跑起来需要的机器资源，新闻说算力差20倍，是底层资源差距，不等于答案差20倍。推理是它实际生成回答的过程。

任务很简单，建一张最小测试表。打开你常用的大模型网页，点模型选择，选一个国产开源模型，参数和代码部分公开的AI，再点新建对话。输入第一题，让模型用一句话解释token，并假设读者完全不懂技术。点发送。预期你会看到一段中文解释。如果页面有用量或API计费，按调用扣费的地方，顺手看一眼；没有就先记录回答是否让你听懂。

第二题换成真实场景，让模型判断标题是否夸大，标题是算力差20倍，中国大模型凭什么反杀。这里要追问一次，让它分别给出成立、不成立、证据不足三种判断。预期你会看到模型开始拆问题，不顺着标题喊口号。第三题测交付，让它把上面这段判断压缩成50字以内。如果太长，再让它重新压缩，只保留结论和一句理由。把模型、回答、追问次数、是否可用记下来。

我用了1周的 Insightify 把字段整理成表，后来发现最有用的字段是我花了多少轮才拿到可用结果。便宜不等于省事，省事才接近真实成本。

第一天我犯了新手最容易犯的错，拿不同问题去比不同模型。一个问写文案，一个问写代码，结果看起来各有千秋，其实没可比性。第二天我固定同一套题、同一追问次数，差距才出来。

另一个坑是把免费额度当成本。网页版常不显示 token 消耗，你以为便宜，实际上下文一拉长，费用就上去。我后来先用短上下文测能力，再用长上下文测稳定。你可以把一部长文分段贴进去，问它先列关键事实，再标出可能断章取义处。上周我写航线扩容时说过，别只搜关键词，要建明细表。测模型也一样。

还有模型会讨好你。你问中国模型是不是反杀，它可能顺着说反杀；你问OpenAI是不是被反超，它也可能顺着说反超。之前我强调多模型交叉验证，这次又用上了。我这边测下来，同一问题换种问法，答案立刻翻转的，还不能直接拿来做判断。

我看到最近有报告讨论中国AI大模型长期赢家，把智谱、DeepSeek放在基础模型里看；也有新闻提到GLM 5.2、Kimi K3、DeepSeek V4三连发后，市场隔段时间就要重吵。

报告是报告，自己测一遍才知道手感。价格战会改竞争格局，OpenAI调低阶模型售价，国产低价优势会不会被压住，后续要盯。

下一步可以试你自己的工作题。拿产品说明书、客服对话、新闻标题，按同一张表跑一遍。有商业价值的模型，要把流程变短。如果下周模型又降价、又开源，这张测试表还能不能测出差异，得再跑一轮。