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# 实用 or 效率？说说AI 界的“崇洋媚外”论
- URL: https://xilejun.com.cn/ai-models-practice/
- Published: 2026-10-01T01:23:24.000Z
- Updated: 2026-10-01T01:23:24.000Z
- Author: 喜乐君分析知识库
- Tags: AI

这几天，OpenAI 的 devday 大会连发诸多新功能，横跨 **GPT-6 Astra、ChatGPT、Codex、API、安全以及一批新的开发者构建工具；此前还有 A 社的 Claude Sonnet5.5等一众更新，让人目不暇接。**

## **月亮是国外的圆？**

**讲真，我一直准备尝试 ChatGPT ，也想注册一个新 Claude 账号（之前被波及误封了）。这些最新的 AI 模型确实让人振奋。**

**但是，我边期待，边沉迷于更易得的工具怀抱之中，特别是九月发布的 DeepSeek Harness，还有九月开始付费的 K3.**

**有时候和朋友或客户聊天，我就说国外 AI 虽好，但总是嬉笑打趣的说 “花美元赚人民币”总不是很合算。**

不可否认，AI 确实是美国遥遥领先，中国紧随其后但距离不小。我用过一段时间 Claude Fable 5、Opus模型，它们在长文本理解、生成图片方面确实令我惊艳。

![](https://xilejun.com.cn/content/images/2026/09/---9-2----------------------.svg)

也正是这样的经验，让我对今年整理完《大数据分析通识》有了信心。 

只是，无形之中，我一直对高度依赖国外模型保持“距离感”，其中既有成本因素，也有商业交付考量，更有探索性的味道。

随着 DeepSeek Harness 的持续进步（虽然仅仅到0.1.0 版本），我对国产工具的信心确实在增强。 

## DeepSeek Harness 的体验对比

近期，我在开发一个基于 Tableau Server 的应用高度依赖于 Codebuddy+GLM 模型，也时常使用 ChatGPT 5.6做“探索性”工作。

莫名之中，我对ChatGPT 之类的工具有一种“瞻仰感”，所以常常会把最难的事情分给它做，然后用 GLM 做检查或实现。这就是一个技术上的“崇洋媚外”。

不过，我今天猛然觉得，DeepSeek Harness 的巨大进步，正在让我扭转这种想法。我用多个工具检查了一个应用的代码。 

💡

问题：检查42f1393中的更新，是否符合当前开发语言对应的最佳实践？

我给了 Codebuddy 国际版，它使用的国际模型 GPT。

> ChatGPT 的回答：  
> 本次更新整体质量较高，在模块化拆分、类型安全、测试基建、请求规范、后端服务设计等方面均符合 TypeScript/React/NestJS 现代开发的最佳实践。主要扣分点在于 Prisma 查询中的 as any 类型逃避、Controller 中的魔法数字，以及 commit 粒度过大。建议后续修复上述类型和常量问题，并继续补充测试覆盖。

但是，当我把同一个问题给 dsh， DeepSeek v4.1flash 给了令我生畏的检查结果：大量的风险点。

我起初还以为，会不会是 DeepSeek v4.1flash 的评估不够严谨？

但，当我发给 ChatGPT，它给出溢美之词并开始自我反思。

![](https://xilejun.com.cn/content/images/2026/09/image-9.png)

我用的可是 flash 模型啊。 

这个对比让我对 ChatGPT 开始祛魅，同时进一步增加了对DeepSeek 的信心。

## 可受控的 “AI 开发”

我发现，AI 开发是一个极容易出现分叉的，就像人生的众多十字路口。有些路口通往不同的体验可以随时重回主路，有些路口则通往深渊。 

AI 开发就像核聚变，能迸发巨大的能力，但需要“可受控”。可受控的关键路线，就是对重大选择及时做出干预，step by step 的推进。

![](https://xilejun.com.cn/content/images/2026/10/image.png)

可受控的开发，依赖于每个人广泛的知识基础以及敏锐的思考能力。反之也会刺激人的思考之进步。

2026/10/01 喜乐君