DeepSeek V4 對決 GPT-5：2026 編程基準測試

2026年1月30日 | 開發者特別版

我們之前的 綜合比較 涵蓋了基礎知識。但開發者並不關心「創意寫作的細微差別」。我們只關心一件事：它能編譯嗎？它優化了嗎？

隨著最近 DeepSeek V4 「思考過程」的洩露，我們終於可以與 OpenAI 的現任冠軍 GPT-5（2025 年 8 月發布）進行一場公平的較量。

測試套件

我們在包含 50 個新的 LeetCode Hard 問題（2025 年截止後）的數據集和自定義的「地獄重構」挑戰上測試了這兩個模型。

1. HumanEval+ (2026 修訂版)

2. 「無限反射」的優勢

在一個複雜的動態規劃問題 (LC-3452) 中，GPT-5 產生了一個通過樣本用例但在邊界情況下失敗 (TLE) 的幻覺解決方案。

然而，DeepSeek V4 觸發了其「系統 2」思維模式（在日誌中可見）。它：

1. 起草了一個暴力解決方案。
2. 自我修正：「等等，O(n^2) 會超時。」
3. 使用線段樹 (Segment Tree) 重寫了它。
4. 輸出了最優的 O(n log n) 代碼。

這種可見的自我修正循環是 2026 年的遊戲規則改變者。

3. 修復 Bug 的成本

我們給兩個模型提供了一個 500 行的 Python 腳本，其中包含一個微妙的競爭條件 (race condition)。

• GPT-5：在 2 個提示中找到了它。成本：~$0.04 (輸入 + 輸出)。
• DeepSeek V4：在 1 個提示中找到了它（帶有推理）。成本：~$0.002。

結論：對於 CI/CD 管道和自動化代理，DeepSeek V4 在相同（或更好）的調試性能下 便宜 20 倍。

結論

GPT-5 仍然是通用知識方面「最聰明」的模型。 但在 軟件工程 方面，DeepSeek V4 已經正式奪冠。

• 使用 GPT-5 進行：架構設計、編寫文檔、PM 工作。
• 使用 DeepSeek V4 進行：編碼、重構、單元測試和調試。

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