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修105个bug,DeepSeek花1-2刀,Kimi花14刀

修105个bug,DeepSeek花1-2刀,Kimi花14刀

😧惊了!实际工作实测打脸:DeepSeek V4.1 Flash 1017 仍大幅优于 Kimi K3.1 Pro!

独立测试者 @PawelHuryn 在真实代码库上跑了 Bug Hunt 基准(2个生产级仓库 + 105个此前前沿模型漏掉的植入bug,要求找并修复):

1️⃣DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max):修复 42.7/105(DeepSeek harness)
2️⃣Muse Wonder Full 1.0 (max):42
3️⃣Opus 5.5 (max):41.7
4️⃣Kimi K3.1 Pro (max):仅 36/105
5️⃣Muse Spark 1.3 (max):32.2

成本更夸张:DeepSeek 这次跑下��仅约 $1-2,Kimi 约 $14,其他模型动辄几十美元。

测试者直接说:“考虑成本,我看不出用这个模型的理由。”

实际修bug、读真实代码库场景,DeepSeek 依然性价比碾压。Kimi 还没打到这个点。

完整榜单:

#DeepSeek #Kimi #AICoding #LLM #BugHunt #开源AI #DeepSeekV4 #梁文峰 #杨植麟

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