国产模型能用了,但我还不敢用

前段时间,我的 GPT 账户意外被封,被迫开始全面试用国产模型
过去两周,我深度使用了 DeepSeek v4 Pro、Xiaomi Mimo 2.5 Pro、Minimax M3 和 Kimi 2.7,覆盖编码、文字创作和 Hermes Agent 自动化三大场景
    
以下是真实使用体验
 DeepSeek v4 Pro:资深老编辑
文字能力确实顶尖,总结、翻译、摘要、润色都让我非常满意。但代码生成、长时任务和 Agent 工具调用只能算差强人意。它更像一位经验丰富的老编辑——文笔一流,但让他写代码或处理复杂流程,就有点力不从心
    
 Xiaomi Mimo 2.5 Pro:六边形战士
综合能力最均衡,没有明显短板。文字、代码、逻辑都在线,像一个公司里随时能顶上的得力助手,交给他的任务基本都能稳妥完成。
    
 Minimax M3:名校实习生
文字功底不如 DeepSeek,但在长时任务和 Agent 工具调用上表现很稳定。缺点是"智商"偶尔着急,复杂推理会卡壳。像一个名校毕业的实习生——执行力不错,但遇到需要深度思考的问题还得再带一带
    
 Kimi 2.7:准旗舰水准
这是四款中表现最好的,整体能力接近 GPT 5.5 的水准。除了发布第一天有些不稳定,后续更新后体验大幅提升,目前是我最常用的国产模型
    
 国产模型的共同痛点:稳定性
然而,这些模型都有一个通病——输出稳定性不足
以我的 Hermes Agent 为例:我有十几个定时自动化任务,在 GPT 5.5 下可以数月稳定运行
但同样的 Prompt 和任务流交给上述国产模型,几乎每天都会有一两个任务莫名其妙报错
诡异的是,这些报错任务单独手动执行时,又能顺利通过
这种"薛定谔的报错"让我很难完全信任它们处理无人值守的长时任务
    
 我的当前工作流
因此,我对国产模型和 GPT 5.5 采取了不同的信任策略:
一次性、短时任务 → 首选 Kimi 2.7,效率和质量都足够
代码开发、复杂项目、长时自动化任务 → 仍回退到 GPT 5.5,稳定性是底线
简单来说:国产模型我已经敢用,但还不敢完全放手,关键任务仍需人工审查代码和结果,充当最后一道防线。
    
PS:至于GLM 5.2,我对智普伤透心了,没有好感,故略过