今天踩了一个大坑！我怎么不会想到，同一个模型，表现可以差距如此之大！

昨天deepseek 3.2 正式版上线后，能力比肩gpt5。于是我将日常任务的一部分交给了它。它一共负责了30多份分析报告，结果有8份出现严重的问题。

这个结果实在令人意外, 因为离预期相差实在太大。所以今天我接了官方的api接口，又重新跑了一遍。

结果，这次运行结果非常不错。确实有gpt5的水平，跟之前的完全不是一个水平的。

想来想去，问题就出在第一次的openrouter的api。大家知道现在的大模型特别多，如果每家都要注册，充值、还要配置调用代码，特别繁琐。而OperRouter集成了几乎所有的大模型，特别是测试新模型的时候，非常的方便。

而deepseek V3.2的模型供应商，是提供fp4 fp8。FP4 和 FP8 指的是浮点数（Floating Point）的数据精度格式。简单来说，它们是用来“压缩”模型的技术（即量化），目的是让模型跑得更快、占用的显存更少，同时尽量不损失智能程度。

虽然对大部分模型，fp4 fp8几乎不会损失智能程度。但是deepseek采用的DSA 架构，有可能因此受到比较大的影响。

嘛呀，AI的世界还是太复杂了。

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