经历deepseek的版本迭代，国内外AI模型差距已经逐渐进入差异化阶段。
如果我们不考虑参数坐标轴，将其替换为价格，国内模型无论是综合参数，还是相对价格的优势都远远超过国外模型。
但如果我们排除掉价格方面的影响，国内的模型基本永远都是被国外的超级大模型压一头，特别是跟gpt5.5或者opus4.6。
国内模型永远是在相对层面赢大头，能在出更少的价格同时享受还算优秀的模型，能够解决一般问题，特别是在解决1+1=2的问题上遥遥领先，在十位以内，无人可匹敌。
但是如果我们计算乘法，将数量进阶到百味，我们算10×10，进位到百位的高精尖阶段，国内模型的优势基本上完全消失。劣势显现出来了。
让国外的高级模型做策划，然后让国内的低级模型用来执行，这，才是最优秀的解决方案。
当然你如果不差钱，也可以一直用国外的高性能模型，效果只会好不会差，但你的账单嘛，也会非常可观
