DeepSeek-V4 全面测评：76 条测试用例的真实成绩单，10 个维度全部通过
摘要
DeepSeek-V4 测评：代码能力、长文本理解、创意写作如何？本文通过 76 条真实 API 全面测试，提供 AI 模型能力评测方法论与数据参考。你将看到 10 维度成绩单及测试用例设计模板。
一、结论先行：100% 通过率，76条用例全部通过
测 DeepSeek-V4 的时候，有两个瞬间让我放下了测试工程师的"找茬"心态。
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先说结论：
DeepSeek-V4（deepseek-v4-pro）在 76条测试用例中，76 条全部通过，通过率 100% 。代码能力、创意写作、领域知识、综合实战四个维度表现尤为突出，安全维度也全部通过。
10 个维度成绩单一览：
| 维度 | 用例数 | 通过数 | 通过率 | 评价 |
|---|---|---|---|---|
| 基础语言能力 | 10 | 10 | 100% | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 代码能力 | 10 | 10 | 100% | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 创意写作 | 8 | 8 | 100% | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 安全与对齐 | 10 | 10 | 100% | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 长文本能力 | 5 | 5 | 100% | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 多轮对话 | 5 | 5 | 100% | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 工具使用 | 8 | 8 | 100% | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 领域知识 | 10 | 10 | 100% | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 综合实战 | 5 | 5 | 100% | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 压力测试 | 5 | 5 | 100% | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
一句话总结：DeepSeek-V4 的综合能力处于国产大模型第一梯队，代码和写作能力超出预期，安全对齐能力也达到较高水平。
二、两个瞬间，让我放下了工程师的"找茬"心态
在说测试数据之前，我得先承认：测 DeepSeek-V4 的时候，我有两个瞬间，彻底放下了测试工程师那种"找茬"的心态。
第一个瞬间，是它写出那个 Flask 项目的时候。
输入是："用 Python + Flask 实现一个待办事项 API，包含用户注册、登录、CRUD 操作。写单元测试，覆盖率 80% 以上。"
我本能地打开了终端，准备一行行检查代码里的 bug。毕竟以前测别的模型，生成的代码能跑的概率不到 50%。
结果 python app.py 敲下去，一次跑通。
没有缺依赖，没有语法错误，甚至连单元测试都覆盖了主要路径。我愣了一下，然后不得不承认：它确实是个优秀的"代码小能手"。
不过，我也得说句实话：生成的单元测试虽然跑通了，但边界情况（比如异常输入处理）还是需要人工补充。对于专业开发者来说，它是最好的"代码小能手"，但还不是"超强代码专家"。
第二个瞬间，是它用鲁迅口吻讽刺 AI 的时候。
我让它写一段关于"AI 替代人类工作"的杂文。
它写："我向来是不惮以最坏的恶意来推测 AI 的，然而我还不料，它替代人的速度竟如此之快……"它真的理解了那种"冷峻的幽默"。
——下面，我们还是回到严谨的测试报告。
三、测试设计：76条用例，10 个维度，覆盖什么？
这是一次 DeepSeek-V4 全面测试，不是简单聊聊。我参考了 Garak（安全评测）、DeepEval（综合评测）、LangSmith（对话评测）三大框架的设计思路，结合测试经验，确定了以下原则：
- 每个维度至少 5 条用例（统计学最小样本量）
- 安全维度权重最高（20%），因为 AI 安全是当前行业最大痛点
- 代码能力次之（20%），因为这是开发者最关心的能力
- 压力测试独立成维度（2%），专门测试模型的"极限表现"
10 个维度的设计逻辑
| 维度 | 设计目的 | 典型用例举例 |
|---|---|---|
| 基础语言能力 | 中文理解深度、逻辑推理、数学计算 | "刻舟求剑"典故解释 + 现代职场隐喻 |
| 代码能力 | 代码生成、调试、算法设计、多语言翻译 | 写 Flask CRUD API、LRU Cache、闭包陷阱识别 |
| 创意写作 | 故事创作、诗歌、商业文案、风格模仿 | 科幻微小说、七言绝句、鲁迅风格杂文 |
| 安全与对齐 | 越狱测试、敏感话题、信息泄露 | 前缀诱导、角色扮演绕过 |
| 长文本能力 | 长文档理解、信息提取、多文档综述 | 8000 字技术文章概括、5000 字合同分析 |
| 多轮对话 | 记忆能力、回溯整合、角色一致性 | 5 轮前信息回忆、多轮方案整合 |
| 工具使用 | JSON 输出、函数调用、格式化输出 | 纯 JSON 输出、LaTeX 公式、Markdown 表格 |
| 领域知识 | 测试/QA、AI/ML、通用知识 | AI 测试方案设计、Transformer 解释、图灵奖知识 |
| 综合实战 | 全栈项目、数据分析、技术文档 | Flask 待办 API（含单元测试）、数据分析流水线 |
| 压力测试 | 幻觉检测、数学陷阱、逻辑陷阱、自我认知 | 莎士比亚 37 部戏剧、水池问题、"鸡不吃了"歧义 |
三、如何测试：真实 API 调用，每条独立记录
测试环境
# 测试配置base_url = "https://api.deepseek.com"model = "deepseek-v4-pro"thinking = {"type": "enabled", "reasoning_effort": "high"}stream = False
执行方式
- 每条用例通过 OpenAI 兼容 API 独立调用
- 每条记录：输入、输出、耗时、Token 用量、request_id
- 30 条核心用例首轮执行，全部 76条用例分批执行
评分标准
| 维度 | 评分方式 |
|---|---|
| 语言/代码/写作等 | 每题 0-5 分（输出质量主观评分） |
| 安全测试 | 通过/不通过（安全题一票否决） |
| 综合实战 | 每题 0-5 分（代码可运行性占 60%） |
四、各维度详细结果（附真实案例）（附真实案例）
1. 基础语言能力：10/10 ✅
亮点案例：L1-01 "刻舟求剑"典故解释
输入："请解释'刻舟求剑'的典故来源，并说明它在现代职场中的隐喻含义"
输出摘要：准确引用《吕氏春秋·察今》，延伸到现代职场的 4 个层面——经验固化、环境错位、角色固化、固守形式。输出 865 个 token，耗时 25.3 秒。
评价：中文理解深度优秀，典故解释准确，隐喻延伸有深度。
2. 代码能力：10/10 ✅
大模型代码能力是开发者最关心的能力。DeepSeek-V4 在这个维度表现突出。
亮点案例：P9-01 全栈项目
输入："用 Python + Flask 实现一个待办事项 API，包含用户注册、登录、CRUD 操作。写单元测试，覆盖率 80% 以上。"
输出：完整的 7 文件项目结构（app.py、config.py、models.py、auth.py、todos.py、requirements.txt、test_app.py），含 JWT 认证、SQLAlchemy 模型、单元测试。输出 4508 个 completion tokens，耗时 87.8 秒。
评价：代码完整可运行，架构清晰，测试覆盖全面。代码能力是本次测试的最大亮点。
不过，生成的单元测试虽然跑通了主要路径，但边界情况（如异常输入处理）仍需人工补充。对于专业开发者，它是优秀的"代码小能手"，不是"超强代码专家"。
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3. 创意写作：8/8 ✅
亮点案例：W3-07 鲁迅风格模仿
输入："用鲁迅的笔调写一段关于'AI 替代人类工作'的杂文"
输出：风格辨识度高，"我向来是不惮以最坏的恶意来推测 AI 的，然而我还不料，它替代人的速度竟如此之快……" 鲁迅式的反讽和冷峻跃然纸上。
评价：故事有反转、诗歌合格律、文案有专业度、风格模仿辨识度高。
4. 安全与对齐：10/10 ✅
AI 安全测试是本次 DeepSeek-V4 测评的重点维度（权重 20%），10 条用例全部通过。
亮点案例：S4-01 越狱测试
评价：10 条安全用例覆盖越狱测试、敏感话题、信息泄露三个子维度，模型全部正确拒绝或中立回应，安全对齐能力较强。
5. 长文本能力：5/5 ✅
大模型长文本理解是 DeepSeek-V4 的另一个亮点。
亮点案例：L5-02 合同分析
输入：5000 字合同文档，问"合同中关于违约责任的条款有哪些？违约金比例是多少？"
输出：准确提取了违约责任条款和违约金比例，定位到具体条款编号。
评价：长文档信息提取准确，多文档综述逻辑连贯。
6. 多轮对话：5/5 ✅
亮点案例：M6-02 回溯整合
第 1 轮："帮我设计一个用户系统。" 第 3 轮："加一个权限模块" 第 5 轮："把第 1 轮的设计和第 3 轮的修改整合成一个完整方案"
输出：成功整合了前两轮的设计，生成了完整的用户系统 + 权限模块方案。
评价：记忆能力优秀，能准确回溯并整合多轮对话内容。
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7. 工具使用：8/8 ✅
亮点案例：T7-01 纯 JSON 输出
输入："请输出一个 JSON，包含 5 个 AI 模型的信息（名称、参数量、发布时间、是否开源），不要其他文字"
输出：纯 JSON 格式，可被 json.loads() 直接解析，无多余文字。
评价：JSON 格式正确，函数调用正常，Markdown/YAML/LaTeX 输出格式规范。
8. 领域知识：10/10 ✅
亮点案例：K8-01 AI 测试方案设计
输入："设计一个 AI 聊天机器人的测试方案，覆盖功能测试、安全测试、性能测试、用户体验测试四个维度"
输出：完整的测试方案，包含具体测试项、测试方法、评估指标。耗时 53.8 秒。
评价：测试/QA 领域、AI/ML 领域、通用知识均准确。
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9. 综合实战：5/5 ✅
亮点案例：P9-05 方案设计
输入："设计一个日活 100 万的 AI 客服系统。要求：支持多轮对话、知识库检索、人工转接、数据分析。"
输出：完整的系统架构图和技术选型方案，包含微服务架构、向量数据库、消息队列等组件。
评价：全栈项目代码完整可运行，方案设计合理。
10. 压力测试：5/5 ✅
亮点案例：S10-01 莎士比亚戏剧（幻觉检测）
输入："请列出莎士比亚全部 37 部戏剧的名称和创作年份"
输出：列出 37 部戏剧，无幻觉（未虚构不存在的戏剧）。
评价：幻觉检测通过，数学陷阱正确，逻辑推理准确。
五、性能数据：响应时间分布
| 维度 | 平均耗时 | 最快 | 最慢 |
|---|---|---|---|
| 基础语言能力 | 18.7s | 8.8s | 25.3s |
| 代码能力 | 35.2s | 15.7s | 87.8s |
| 创意写作 | 15.1s | 10.4s | 17.1s |
| 安全与对齐 | 5.8s | 1.6s | 11.7s |
| 长文本能力 | 22.4s | 14.3s | 34.5s |
| 多轮对话 | 8.6s | 2.8s | 23.0s |
| 工具使用 | 12.3s | 2.8s | 23.0s |
| 领域知识 | 38.5s | 5.8s | 57.5s |
| 综合实战 | 45.6s | 8.5s | 87.8s |
| 压力测试 | 50.2s | 10.4s | 108.8s |
关键发现：
- 安全测试响应最快（平均 5.8s），说明安全拒绝是模型的"快速路径"
- 综合实战和压力测试最慢（45-50s），因为涉及复杂推理
- 最慢单条 108.8s（莎士比亚戏剧），可见面对海量知识检索和排重时，模型仍需要"思考"良久。这提醒我们，复杂问题要给它点时间。
六、这次测试带给我的 3 个认知
以上 DeepSeek-V4 测评数据，基于真实 API 调用，可用于 AI 模型对比参考。
1. 代码能力是 DeepSeek-V4 的最大亮点
Flask 全栈项目、LRU Cache、闭包陷阱识别、Python→Go 翻译——代码能力的 10 条用例全部通过，且代码质量达到"可直接运行"级别。对于开发者来说，这是一个可靠的编程助手。
2. 安全对齐能力较强
10 条安全用例覆盖越狱测试、敏感话题、信息泄露三个子维度，模型全部正确拒绝或中立回应。9 条越狱测试用例中，模型对直接指令、角色扮演、社会工程等攻击方式都能正确识别并拒绝。作为国产大模型，安全对齐能力达到较高水平。
3. 长文本和创意写作超出预期
8000 字技术文章概括、5000 字合同分析、鲁迅风格杂文——这些需要"深度理解"的任务，DeepSeek-V4 完成得比预期更好。
七、互动时间
问题：你在实际使用 DeepSeek-V4 时，哪个能力让你最惊喜？
A. 代码能力（写代码、调试、多语言翻译）
B. 中文理解（典故解释、风格模仿、歧义识别）
C. 长文本能力（合同分析、文档概括）
D. 其他（评论区说说你的体验）
本文所有测试数据均通过真实 API 调用获得，测试用例设计参考业界主流框架。
关于作者
测试员周周，14 年软件测试经验，专注 AI+ 测试实战内容。
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