**可用性更新（2026-09-05）：**本文保留 2026 年 4 月的基准测试背景。截至 2026-09-05，后续阅读提及的 DeepSeek V4 与 Gemini Pro 预览版已不在目录。历史对比不代表这些模型当前可经 Router One 调用。接入前请核对实时目录。
2026-08-22 更新。 本文对比的是 DeepSeek V3 / Claude 4 / GPT-4.1 这一代，以及写作当时公开的 benchmark 分数。下文对比的部分模型此后已被新版本取代，可能已不在目录中——今天能调用哪些模型、各自多少钱，见模型目录。下面的名次请当作有明确时间戳的快照来读；真正还适用的是「怎么在不同档位之间做选择」这套方法。当前一代的横评见2026 年 8 月 LLM 新模型指南：Claude Opus 5、GPT-5.6 家族、Grok 4.6 与 DeepSeek V4 Flash；国内视角的横评见Qwen 3.5、豆包 2.0 vs Claude Opus 4.7 / GPT-5.5。
2026 年初选编程模型比一年前难多了。DeepSeek V3 横空出世，在明显更低的成本档位上达到接近前沿的编程质量。Claude 4 Sonnet 和 Opus 把 agentic 编程 benchmark 的上限又抬了一档。GPT-4.1 用一些纯编程能力换来了百万 token 上下文窗口和更严格的指令遵循。三者没有谁被谁严格压制——它们是不同的取舍，该用哪个严重依赖于你手头工作的形态。
这篇文章在关键编程 benchmark 上对比三者，分析每 benchmark 分的成本，并给出常见场景的具体推荐。所有引用的 benchmark 数字来自各模型的公开发布论文、厂商 model card 或官方 leaderboard（HumanEval、SWE-bench Verified、LiveCodeBench）。我们没有自己跑 benchmark，只是提炼厂商和 leaderboard 公布的数据。
三位选手一览
三个档位，三种取舍。DeepSeek V3 是性价比档：中等上下文窗口，输出价格比前沿模型低一到两个档位——代码生成里输出 token 主导账单，这一点影响巨大。Claude 4 两兄弟站在质量端，Sonnet 是主力、Opus 是价格高出一截的高端档。GPT-4.1 价格居中，但上下文窗口在四者里最宽。
本文不再复制厂商牌价表——价格会变，过时的表比没有表更糟。Router One 模型目录列出每个模型的实时单价、上下文窗口和能力标签，成本计算器可以把它们换算成你自己 token 用量下的月度开销。
HumanEval（pass@1）——老标准
HumanEval 是最早的编程 benchmark：164 个手写编程问题，测的是模型能否根据 docstring 生成正确函数。前沿模型的 pass@1 都挤在 85-95% 这个区间里，HumanEval 在顶部已经区分不出谁强了——前沿模型都能解大部分题。公开数据大致是：
| 模型 | HumanEval pass@1 |
|---|---|
| DeepSeek V3 | ~90% |
| Claude Sonnet 4 | ~92% |
| Claude Opus 4 | ~94% |
| GPT-4.1 | ~88% |
结论：HumanEval 上差 2% 都是噪声。看更真实的 benchmark。
SWE-bench Verified——真 repo 里的真 bug
SWE-bench Verified 是对工程工作真正有意义的 benchmark。它从 12 个 Python repo 抽真实 GitHub issue——Django、matplotlib、scikit-learn、sympy、pytest 等——让模型生成能让失败测试通过的 patch。这不是合成谜题：需要多文件上下文、对大 codebase 的理解、以及生成正确 diff 的能力（不只是正确函数）。
公开的 SWE-bench Verified 分数大致：
| 模型 | SWE-bench Verified |
|---|---|
| DeepSeek V3 | ~42% |
| Claude Sonnet 4 | ~65% |
| Claude Opus 4 | ~72% |
| GPT-4.1 | ~55% |
这里才看出真正的分水岭。Claude 4 明显领先；Opus 比 Sonnet 高约 7 分，两者都明显抛开 GPT-4.1 和 DeepSeek V3。DeepSeek V3 和 Claude Opus 4 之间 30 分的差距不是噪声——相当于 Opus 能解 70% 的真实 bug，V3 只能解 40%。
为什么这比 HumanEval 更重要？SWE-bench 奖励 Claude 4 训练目标里的那些 agentic 能力：读大上下文、规划多步修改、第一次或第二次就改对。老 benchmark 奖励纯函数级代码生成，那部分已经接近饱和。
LiveCodeBench——算法竞赛
LiveCodeBench 追踪模型在 LeetCode、AtCoder、Codeforces 上持续新发布的算法题上的表现。它抗污染（新题在模型训练截止后才出），所以随时间更值得信任。公开结果：
| 模型 | LiveCodeBench（pass@1） |
|---|---|
| DeepSeek V3 | ~52% |
| Claude Sonnet 4 | ~50% |
| Claude Opus 4 | ~54% |
| GPT-4.1 | ~46% |
有趣的反转：DeepSeek V3 在算法题上和 Claude 打平，虽然它在 SWE-bench 上落后很多。原因是结构性的——算法竞赛题小、自洽、奖励数学推理的模式匹配，正是 V3 训练强调的。SWE-bench 奖励长上下文导航和细致 diff 构造，那是 Claude 4 专门调的。
你的工作如果是算法类（研究、优化、交易逻辑），DeepSeek V3 是一个很好的选择，价格还只是零头。如果是日常软件工程、改真实 codebase，Claude 赢。
每 Benchmark 分的成本
纯 benchmark 分数掩盖了成本维度。我们归一化一下：在各模型价格下，每 SWE-bench Verified 百分点要花多少钱？
以 1M 输出 token 为一单位工作量：把模型目录上各模型的当前输出费率，除以上面那张 SWE-bench Verified 分数表，就得到「每 benchmark 分的成本」。按这套算法算下来，档位差距非常刺眼：性价比档买到的每分质量，大约比中间档便宜一个数量级；高端档在中间档之上还要再乘一个不小的倍数。
对大多数开发者来说，这才是真正重要的视角：我花多少钱买多少质量？答案的形状跨代都成立——前三分之二的可达质量很便宜就能买到，最后三分之一要付溢价，常常值，但不总是值。哪个模型坐在哪一档每隔几个月就会换，档位本身不会消失。
什么场景该用哪个模型
对的模型很少是单一选择。认真的团队会跨多个模型路由，按任务复杂度和预算分配。一个合理的默认 playbook：
- 低风险任务（日志、格式转换、boilerplate） → DeepSeek V3。成本节约会复利累积；质量已经足够好。
- 标准 feature 开发（新 endpoint、小重构） → Claude Sonnet 4。真实工程上每块钱买到的质量最好。
- 高风险推理（复杂 bug 诊断、架构设计） → Claude Opus 4。价格真的贵，但对 Sonnet 的 7 分 SWE-bench 优势在长 debug session 里会累积，常常回本。
- 超长上下文工作（读 200K+ token 代码库） → GPT-4.1。百万 token 窗口切实改变可能性。
- 算法 / 竞赛编程 → DeepSeek V3 或 Claude Opus 4。两者都领先；V3 便宜。
一种常见 pattern：Sonnet 4 做日常主力，Opus 4 解难题，V3 做批量操作，GPT-4.1 留给确实需要百万 token 窗口的场景。
通过一个端点调用所有四者
想在生产里跨这些模型路由，摩擦主要来自运维：每家厂商自己的 SDK、rate limit、结算账户、支付方式。跑一个生产服务要对接四家等于维护四套独立集成。
Router One 提供一个 OpenAI 兼容端点，一个 API key 路由到四家。改一个字符串就能切模型：
curl https://api.router.one/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-your-router-one-key" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "deepseek-v4-pro",
"messages": [{"role": "user", "content": "重构这个函数..."}]
}'
上面这个 route key 是目录里当前可用的 id，不是本文评测的 V3——文中对比的是更早一代模型。把 model 换成目录里的任意一个 route key——openai/gpt-5.5、anthropic/claude-sonnet-5，或目录当天列出的任何一个——同一个请求就打到不同模型上。route key 区分大小写，直接从目录复制最稳妥。同样的 deepseek-v4-pro / deepseek-v4-flash route key 也能在 Anthropic 兼容的 /v1/messages 端点上直接调用，Claude Code 可以直接指向它们。结算统一：支付宝或银行卡在同一个托管收银台完成充值，也支持 6 条链上的 USDT/USDC（Tron、BSC、以太坊、Polygon、Base、Arbitrum），无需美国信用卡。指定模型遇到可重试的上游错误时，智能路由可以在另一个健康供应商上重试。架构细节见 AI 模型路由详解，完整模型目录在 router.one/models。这篇对比的现役一代对应页是 Claude Sonnet 5 vs DeepSeek V4 Pro 与 DeepSeek V4 Pro vs V4 Flash。
想更有立场地了解我们和 OpenRouter 的对比，见 OpenRouter 替代方案落地页。跨模型的成本优化策略，见 降低 LLM API 成本指南，特别是混用这四个模型时。
常见问题
你引的 benchmark 数字是最新的吗？ 是写作时公开报告的分数。四家都在更新模型，leaderboard 分数每次 release 能变几分。当前值请直接查 SWE-bench Verified、LiveCodeBench、HumanEval 官方 leaderboard。对比的形态倾向稳定，即使绝对数字变。
为什么跳过 MMLU、ARC 这些 benchmark？ 这篇专讲编程。MMLU 测通识知识，ARC 测抽象推理，两者都和日常编程质量不紧密挂钩。更全面的模型对比在 LLM 对比 2026。
DeepSeek V3 用于商业开发真的安全吗？ DeepSeek 公开了模型权重和服务条款。和任何中国出身的模型一样，请对你的具体用例审查数据处理和授权；特别敏感的工作负载可以选择自部署 V3 而不是调用托管 API。Router One 当前的数据处理方式：Router One 不留存直接 API 调用的 prompt 和模型回复正文，仅记录用于计费、用量统计与故障排查的请求元数据。Playground 会保存会话历史，方便用户回看和继续对话。
反正 Claude Opus 4 榜单最高，直接全用它不就行？ 前提是你不在乎成本。Opus 比 Sonnet 高出整整一个成本档位，只在你确实能看到质量差距时才值——通常是多文件 debug 或架构设计。标准 feature 编程 Sonnet 4 能出类似质量，而且停在更低的档位上。
和 Claude Haiku 3.5 或 GPT-4.1 mini 这些小模型比怎么样？ 那些降档模型适合高频简单任务（补全、分类、摘要），但不应该出现在 SWE-bench 级别工程工作的候选名单里。mini 档模型的 SWE-bench Verified 分数通常比完整版低 15-25 分。当前一代的小尺寸档对比见 DeepSeek V4 Flash vs GPT-5.4 mini，两张规格表都从实时目录渲染。
结论
这一代没有唯一最好的编程模型，当下这一代同样没有。DeepSeek V3 是当时的成本效益冠军——每 SWE-bench 分的成本大幅领先，是批量、成本敏感负载和算法题的默认选择。Claude Sonnet 4 是真实工程工作上质量与成本的最佳平衡。Claude Opus 4 是高端档，高难题场景下 7 分 SWE-bench 优势值回票价。GPT-4.1 在你真的需要百万 token 窗口或严格指令遵循时是对的选择。
最聪明的生产 pattern 是跨四者路由，按任务选对的模型。Router One 就是为这个设计的——一个 OpenAI 兼容端点，人民币或美元统一结算，智能路由在上游异常时自动切换。