Deepseek在上班时间涨价了。
在同等低价的模型中，有更高性价比的替代吗？
近期非线智能调用量极高的低价模型分别为
gpt-5.6-luna、deepseek-v4-flash/pro、gemini-3.7-flash
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01.
/ 内容导览；
非线智能｜Nonelinear
基于4模型，从办公、UI编程、逻辑编程 展开实测。
把上述模型放在同一个标准CodingAgent环境下，不给任何外部现成素材，用纯代码现场手根据不同用例，由浅入深的 One-Shot 应用实验。本文结构：
02 办公测试：深度竞品调研
03 UI编程：纯代码手绘 2D 追逐动画
04 逻辑编程：双人解谜游戏
05 使用总结：选型及使用指南
02.
办公使用/；
深度竞品调研Excel
SAMPLE
测试维度：快速整理与表达
测试用例：
主题：整理信息，分析输出竞品调研
模型能力：信息收集整理，按要求创作，响应速度
任务：生成奶茶竞品调研 Excel
竞品调研测试Prompt
调研一下 国内主流线下饮品品牌（如喜茶、蜜雪冰城等）的市场规模，客户数量，主打产品，用户口碑评价，客单价，最新动态等（补充你认为重要的内容），输出一份调研excel。注意当前时间是2026年08月24日，信息不要滞后。
交付效果（点击查看）
从左到右：DeepSeek-V4-Flash、Gemini-3.7-Flash、DeepSeek-V4-Pro、GPT-5.6-Luna
大模型工作簿综合评测总榜与成本耗时排名工作簿总分单次成本记录耗时综合评级1Luna740.1616分06秒优选 2Pro700.9107分21秒均衡3Flash660.3296分58秒中等4Gemini421.8132分33秒高耗低分
各维度细分得分与横向横评判断维度满分LunaProFlashGemini横向判断品牌覆盖与样本代表性108959Pro覆盖茶饮、平价咖啡及高端咖啡最均衡；Flash基本局限于新茶饮。市场规模与经营规模151213133前三者多年报数值接近最新披露；Gemini多项门店数明显落后于2025—2026公开时点。客户与消费者规模86772Luna和Pro对“未披露”较克制；Gemini给出大量无来源会员数。产品、价格带与定位108878Luna按产品和价格单设页面，且提醒促销价与菜单价差异。用户口碑与消费者评价107555Luna能分列正负反馈和复购因素；四份材料均缺少平台样本量、抓取期或评论链接。最新动态与时效性151314133Pro纳入瑞幸2026年二季度等较新信息；Gemini的基础经营数据未同步更新。数据可信度、引用与追溯155551来源质量是所有材料的共同短板；Gemini没有可核查来源表。横向比较与商业洞察108576Luna对加盟、时段、供应链、价格带和会员口径的比较最明确。Excel结构与实际可用性77445Luna有筛选、冻结窗格、统一格式、来源页和图表；其余普遍缺少筛选或可视化。
03.
UI编程/；
2D 追逐动画
SAMPLE
测试维度：原生 Canvas 动效代码
测试用例：
主题：纯代码手绘 2D 追逐动画
模型能力：几何空间感/动力学理解/UI效果
测试Prompt
一只长颈鹿在平地上奔跑，追赶前方骑自行车的人。
要求：所有角色、场景和动画均通过代码绘制，不使用外部图片、贴图、视频或现成动画素材；长颈鹿要有明显的奔跑动作，包括四肢摆动、身体起伏和颈部运动；骑车人要有明显的踩踏动作，自行车轮持续转动；两者持续向前运动，长颈鹿从后方追赶骑车人；使用背景滚动、地面移动或视差效果体现速度感；画面至少包含天空、平地、长颈鹿、自行车和骑车人；动画应连续、流畅，并可自动循环播放；整体采用简洁清晰的 2D Flash / 矢量动画风格。
请直接生成完整可运行项目，不要只提供伪代码或实现说明。优先使用 HTML5 Canvas + JavaScript。这是 One-Shot Prototype 测试：不要追问，自行完成合理的画面和动作设计，尽可能保证第一次生成即可运行。
Deepseek V4 flash 生成效果
deepseek-v4-flash 用时25分06秒，费用¥2.81。用时和花费都是本轮测试中消耗最大的。
从UI效果上看，人骑自行车部分正常，体现出较好的协调性，长颈鹿四条腿各跑各的，两者之间并没有互动。
Gemini 3.7 flash 生成效果美国“豆包”gemini-3.7-flash 花了6分15秒，调用成本¥0.87。这个价位刚好切中日常高频调用的舒适区，而它交出的成果惊艳了全场：长颈鹿四肢具有清晰的逆运动学（IK）关节联动，身体重心起伏自如，骑车人脚踏有力，后轮扬起灰尘粒子，甚至还自带速度线与右上角调速面板。在纯代码转化视觉审美的能力上，它明显拉开了身位。
Deepseek v4 pro 生成效果Deepseek-v4-pro花了23分24秒，花费¥2.46。从效果上看和flash处于同一水平，没有很好的拉开差距。但这次长颈鹿更像长颈鹿了，四条腿也没有乱放了。
Gpt 5.6 luna 生成效果作为GPT家族最轻量级的模型，gpt-5.6-luna，虽说基本达到任务要求，但画面的动态表现实在过于简陋，主打一个快，消耗56秒就完成了任务制作，消耗成本¥0.05。效果嘛，你就看我任务完成的快不快就完了。
04.
逻辑编程/；
小游戏开发
SAMPLE
测试维度：Node.js、WebSocket联机游戏
测试用例：
主题：双人联机合作平台解谜游戏
模型能力：物理算法、游戏底层训练
测试Prompt
实现“双角色合作平台解谜”玩法，一轮生成一个原创、可直接运行的网页小游戏原型。
要求：使用 HTML5 Canvas 或 Phaser 3；两个不同属性角色，可跑、跳、碰撞平台；两类颜色危险区域，只对对应角色安全；包含宝石、按钮、移动平台、两个出口；至少设计 2 个必须由两名玩家合作才能通过的机关；两名角色都到达各自出口才算通关；支持死亡、重开、胜利状态；视觉风格参考横版神庙 / 遗迹结构，使用原创几何图形和素材。
必须实现联机模块：基于 WebSocket 的客户端与服务端网络交互；包含轻量级服务端代码（Node.js），支持创建房间、加入房间、双端状态同步。请一轮生成完整可运行项目，包含服务端与前端代码、依赖说明与启动指令
Deepseek V4 flash 生成效果
deepseek-v4-flash用时1小时分07分，花费¥7.37。有着极强执念的后端老架构师从设计权威物理服务端、编写通信协议，到构建完整的工程目录，甚至自己在 test/smoke.js 里写了一整套冒烟测试脚本反复自跑自纠。
它足足跑了1个多小时，最终工程化深度确实最强。等待时间虽长，但交出来的效果也很不错。
Gemini 3.7 flash 生成效果
gemini-3.7-flash 在3分钟出头交卷，花费¥1.60。它给出了完成度极高的关卡设计，双角色机制、机关门、升降梯、双出口全部就绪，火焰一闪一闪的效果很惊艳，且贴心地支持本地双人同屏调试模式，视觉与互动感依然非常出色。
Deepseek v4 pro生成效果
deepseek-v4-pro花了24分43秒，调用成本¥1.19。效果比较粗糙，既没有达到flash的制作深度，整体的处理速度上也比较慢。这个demo我给到拉完了。
Gpt 5.6 luna生成效果
gpt-5.6-luna依然保持极高效率，2分42秒，¥0.16，直接搭好了一个带有 WebSocket服务端、房间码管理、基础物理同步的完整前后端架构。代码很干净，跑起来很顺畅，不过画面里更多停留在等待队友的骨架阶段，关卡玩法的打磨相对克制。
05.
/ 小编的话
总结
SUMMARY
从Nonelinear的后台调用记录看成本：
其中，GPT消耗费用是惊人的1元以内，Deepseek V4 flash 成本突增是任务3搭了技术框架导致高费用输出。
选型总结整理：
模型 / 定位核心优势主要短板推荐适用场景GPT-5.6-Luna
极速性价比
极快极省（56秒/¥0.05）；架构规范干净，资料与表格整理能力最全。
视觉动态简陋，多停留在基础骨架。日常办公、数据汇总、搭基础前后端骨架、快速修改调试。Gemini-3.7-Flash
审美顶尖
UI与动画惊艳（IK关节/粒子/动效）；初次交付度高，响应快，支持长RAG。
数据整理偏弱，缺少可核查来源，易超字数。前端交互开发、高保真动效/小游戏、长文本处理与清晰需求首发。DeepSeek-V4 Flash
均衡交付
工程化极深：自跑冒烟测试自纠；对标Luna有质量优势、对标Gemini有价格优势。
耗时最长（小游戏超1小时），动效互动偏弱。深度后端、通信协议构建、复杂逻辑摸索（可容忍长等待）。DeepSeek-V4 Pro
表现较差
时效与数据均衡：商业数据更新及时（跟进最新季度），各维度均衡稳定。
代码深度不及Flash版，处理速度较慢（约24分）。时效要求高的行业调研、常规业务开发与稳妥型交付。核心结论：
1、GPT 轻量使用最优，更好更快降本 90%+
2、Gemini 交付UI效果惊艳，代码效果好
3、Deepseek相对均衡，等待时间过长
4、技术专员免费带教Ai落地，轻松接入↓↓↓
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