夜雨聆风说出来你可能不信——就在昨天，DeepSeek发了一个叫DSpark的东西，不是新模型，但让已有的DeepSeek V4凭空快了60%到85%。
这件事跟每个用免费模型的人都有关系。因为现在你手里这五个主力免费模型——DeepSeek V4、GLM-5.2、Qwen2.5-Max、Gemma 3、Mistral Large——之间的能力差已经大到选错了真的会浪费大量时间。
旧金山有家叫Lindy的公司，前几天做了一件事：把100%的AI流量从Claude切到了DeepSeek。CEO的原话是「AI账单已经超过员工工资了」。切换后，预计未来几个月省下几百万美元。
这篇文章不会跟你说"XX模型最好"。每个人需求不同，适合的模型就是两码事。你只需要回答3个问题，就知道该用哪个。
你主要用它干什么？
这是最关键的一刀。五个免费模型在不同任务上的表现差距巨大，选错方向后面两个问题就不用问了。
| 你的主要任务 | 首选 | 备选 | 不推荐 |
| 写代码、debug、算法题 | DeepSeek V4 | Mistral Large | Gemma 3 |
| 中文写作、公众号、文案 | Qwen2.5-Max | GLM-5.2 | Mistral |
| 翻译、多语言场景 | GLM-5.2 | DeepSeek V4 | Qwen2.5 |
| 数据分析、报表、逻辑推理 | DeepSeek V4 | Mistral Large | Gemma 3 |
| 通用聊天、日常问答 | 随便选 | GLM-5.2 | — |
一句话判断法：写代码选DeepSeek，写中文文章选Qwen，翻译选GLM-5.2，其他看心情。如果你主要是「通用聊天」，五个都能用，本文剩下的你可以直接跳到结尾看转发话术。
你跑本地还是用云端API？
这个问题决定了你能跑哪些模型。别以为「免费」=「随便跑」，有些模型你电脑根本带不动。
| 模型 | 本地部署门槛 | 免费API | 推荐跑法 |
| DeepSeek V4 | 需32G+ VRAM | 有（限额度） | 云端API |
| GLM-5.2 | 需24G+ VRAM | 有（免费额度） | 云端API |
| Qwen2.5-Max | 需24G+ VRAM | 有（免费额度） | 云端API |
| Gemma 3 27B | 16G VRAM可跑 | 有（Google AI） | 本地部署 |
| Mistral Large | 需32G+ VRAM | 有限免费版 | 云端API |
看到没？五个模型里只有Gemma 3能在普通显卡上跑本地。其他四个你都得上云端API或者租GPU服务器。
如果你只有一张8G显存的显卡：老老实实用云端API。本地跑大模型不是「慢一点」的问题，是根本加载不了。别浪费时间折腾Ollama了，除非你用4bit量化版——那精度掉得你怀疑人生。
你要速度还是精度？
说到这里就不得不提DSpark了。这玩意不是新模型——它是在DeepSeek V4的权重上挂了一个轻量级的草稿模块，用半自回归的方式在生成时并行做推测解码。白话翻译：DeepSeek V4现在输出一个字的同时已经在同时猜后面好几个字了，对好就收，对不上就重来。
结果是：V4-Flash版快了60-85%，V4-Pro版快了57-78%。而且——无损。不是「快是快了但是质量下降了」那种加速，是真正的不掉精度。
金句：DSpark的出现把一个老问题变成了新答案——以前「用免费模型就得忍慢」，现在DeepSeek V4告诉你：我免费、我强、我还快。这才是真正让付费模型尴尬的地方。
所以回到第三个问题：如果你要速度，DeepSeek V4（配合DSpark）基本没有对手。如果你对速度不敏感、更在意的可能是某些特定任务上的精度——比如中文文采——那Qwen2.5-Max在某些中文写作场景下仍然略强于DeepSeek V4。
但注意：这里的「精度差」已经非常细微了。放在一年前，免费模型和付费模型之间的差距是肉眼可见的；现在免费模型之间的差距，很多时候你得做AB测试才能感知到。
金句：2026年选免费模型的焦虑，已经从「免费的东西能用吗」变成了「免费的东西太多了怎么挑」。这是一种幸福的烦恼，但选错也确实会让你每月多浪费几十个小时。
三问合一：你的答案在这里
把三个问题的答案组合起来，对照下面这张表，找到你的格子：
| 你的画像 | 推荐模型 | 为什么 |
| 写代码 + 云端 + 要速度 | DeepSeek V4 | DSpark加速 + 代码最强 + 免费API |
| 中文写作 + 云端 + 重文采 | Qwen2.5-Max | 中文理解天花板 + 写作风格自然 |
| 翻译/多语 + 云端 + MIT开源 | GLM-5.2 | MIT协议全免费 + 多语言均衡 |
| 本地部署 + 16G显存 | Gemma 3 27B | 唯一能本地跑的27B免费模型 |
| 数据分析 + 推理 + 无偏好 | DeepSeek V4 | 推理深度顶尖 + DSpark加速 |
选错模型的真实代价
很多人觉得「反正都是免费模型，选哪个不都一样」。不一样，算一笔账：
一个每天用AI模型2小时的开发者：
| 场景 | 选对模型 | 选错模型 | 月浪费 |
| 代码生成+Debug | DeepSeek V4：一次过率80% | Gemma 3：一次过率45% | ~18小时 |
| 中文长文写作 | Qwen2.5-Max：一次润色到位 | Mistral：需要3轮重写 | ~12小时 |
| 生成速度（等响应） | DSpark V4：平均6秒 | 没优化的：平均45秒 | ~8小时 |
金句：选错一个免费模型，你每月不是在等它出结果，就是在改它出的错。38个小时——差不多是一个工作周。你一年选错，等于白干一个月。
自测：你现在用的模型对吗？
花5分钟跑这个测试。在你常用的模型里输入以下prompt：
要求：支持任意深度嵌套、能正确处理空字典、包含类型注解和docstring。
例如输入 {"a": {"b": None, "c": {"d": None}}, "e": None}
应返回 [["a","b"], ["a","c","d"], ["e"]]
预期：好模型一次给出正确代码（递归+类型注解+docstring），差的模型会缺类型注解、忽略空字典处理或者边界条件出错。
然后把结果发到公众号后台告诉我——你用的哪个模型、一次过还是翻车了。我会在下一期汇总大家的测试数据，做个真实社区版的模型准确率统计。
额外说两句：DSpark为什么值得关注
DSpark有三个点让我觉得比它表面的「加速80%」标题更有意思：
第一，它不是新模型。它是在已有V4权重上挂载的草稿模块。这意味着DeepSeek没有重新训练一个巨无霸来提速——他们做的是推理层的优化。这个思路比烧钱训更大的模型聪明得多。
第二，它开源了。DeepSpec训练代码库MIT许可证，草稿模块的检查点也放出来了。这意味着其他免费模型（GLM、Qwen）可以复用同样的技术框架给自己加速。DSpark可能只是一个开始。
第三，它对免费用户的冲击最大。付费模型（GPT、Claude）本来就快，加速空间有限。免费模型慢是最大痛点，DSpark直接把这个痛点砍掉了大半。那些因为「DeepSeek太慢」转去用Gemma的人，现在理由消失了。
金句：DSpark最狠的地方不是它让DeepSeek变快了多少——是它告诉了整个开源社区：你不用重新训模型也能把推理速度提升一截。这比任何单个模型的进步都更有长期价值。
最后
回头看这一年，免费模型和付费模型之间的差距一直在缩小。年初你还得纠结「要不要花20美元/月订ChatGPT」，到6月底，你已经在纠结「五个免费模型里哪个更适合我今天的需求」。
这不是说付费模型没价值了——GPT和Claude在极端复杂任务上仍有优势。但对大多数人的大多数需求来说，免费模型已经到了「够用还超了」的阶段。DSpark只是把这个趋势往前推了一把。
明天我会继续追AI圈最新动态。免费模型的格局变得太快了——下个月可能又有新选手入场、旧选手升级。这篇文章里的推荐，我会在每个月初更新一次，保证你拿到的永远是最新的决策信息。
如果你觉得这篇文章有用，把上面那张决策总表截图发到朋友圈——你的程序员朋友会感谢你的。
📤 转发时可以配这些话：
写代码的朋友：「DeepSeek V4昨天白捡了80%加速，DSpark开源了。我把五个免费模型的选购逻辑整理成了这张表，写代码的闭眼选DeepSeek就行，其他的看表对号入座。存下来，下次换模型直接翻。」
做自媒体/运营的朋友：「免费AI模型现在多到挑花眼。这篇文章用3个问题帮你锁定最适合你任务的模型，中文写作选Qwen、翻译选GLM、代码选DeepSeek——就这三句话值回阅读时间。」
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2026年6月28日 · 早间首发 · 今日热点
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