Claude 用不了以后：同一组任务实测 3 个国内可直接用的替代模型

2026-10-27 · 6 分钟阅读

对比评测DeepSeek千问MiniMaxClaude替代

结论先说：三个模型都能把这三件日常任务做完，没有谁「不能用」。真正的差距不在能不能答对，而在速度和花费 —— 尤其写文案这种没有唯一答案的任务，带长思维链的模型会把大量输出花在「想」上，耗时差出几十倍。有件事要先说明：不墨 AI 助手接入的是国产模型，没有接 Claude，所以这是「Claude 用不了以后，手头的活交给谁」的实测，不是 Claude 的替代品宣传。

为什么用「任务」比用排行榜更靠谱

模型榜单的分数是在固定题库上算的，和你要处理的那份合同、那段报错、那条通知都不一样。更实用的做法是：拿一件你每周都要做的事，原样交给两个模型，看谁的结果能直接用、还要改几处、等了多久。

下面这组测试就是按这个思路做的：三道题覆盖「写代码 / 读材料 / 写文案」三类最常见的工作。

测试怎么做的

三个模型：DeepSeek V4.1 Flash、千问 3.8 Max、MiniMax M3，都是不墨页面上能直接选的入口（DeepSeek、千问、MiniMax）。
同一组任务，同一段提示词，各自独立调用，不互相参考。
参数统一：temperature 0.3，输出上限 6000 token，单次请求超时 180 秒。
记录的是耗时和输出 token（含思考部分），不评「谁更聪明」这种没法核实的分。
测试时间：2026-10-15 凌晨。

三道题分别是：

改代码：给一段有 bug 的 Python（传空列表会崩、返回值有时是整数），要求修好且只输出代码。
读长文档：给一份约 700 字的社区活动安排，问两个只写在末段和第五节的信息（结项报告截止时间、签到组人数和手环能否补办）。
写中文稿：写一条朋友圈文案，硬约束是 60～90 个汉字、不能出现「赋能 / 闭环 / 生态」、结尾要有行动号召。

结果一览

任务	模型	结果	耗时	输出 token
改代码	DeepSeek V4.1	正确、最简洁	1.2 s	171
改代码	千问 3.8 Max	正确	6.2 s	195
改代码	MiniMax M3	正确、最啰嗦	14.0 s	1,178
读长文档	DeepSeek V4.1	两问都对	1.0 s	127
读长文档	千问 3.8 Max	两问都对	4.8 s	166
读长文档	MiniMax M3	两问都对	2.2 s	116
写中文稿	DeepSeek V4.1	满足全部约束	5.3 s	1,094
写中文稿	千问 3.8 Max	满足全部约束	148.1 s	7,139
写中文稿	MiniMax M3	满足全部约束	18.1 s	3,958

逐题看差别

改代码：三个都对，差别在啰嗦程度

三个模型都把空列表处理成返回 0.0、并保证结果是浮点。DeepSeek 只给了 6 行代码；千问多了个 float() 包裹（其实 Python 3 的除号本就返回浮点），无伤大雅；MiniMax 的返回里先带了一段英文思考再给代码，输出 token 因此涨到 1,178。

结论：这种「把已有代码修好」的任务，三家的答案都能直接用，选快的即可。

读长文档：三个都找对了埋点

要问的两个信息，一个在第七节、一个在第五节，并且周围有大量数字干扰。三个模型都准确取出：结项报告截止 12 月 5 日 17:00、签到组 6 人、手环 不补。耗时都在 5 秒以内。

结论：读一份材料并回答具体问题，是三个模型都稳的场景。文档再长时，再优先考虑支持百万级上下文的入口，能少一次拆分。

写中文稿：能写，但花的力气差几十倍

三个模型产出的文案都满足「60～90 汉字、不含禁用词、带行动号召」。有意思的是过程：

DeepSeek 用了 5.3 秒、1,094 个输出 token，一步到位；
MiniMax 用 18.1 秒、3,958 个 token；
千问用了 148.1 秒、7,139 个 token，其中约 7,093 个花在思考上 —— 一条几十个字的朋友圈，它「想」了远超正文的量。

这不是说千问写得差（它的文案同样合格），而是提醒：开放式写作不像改代码那样有唯一答案，模型可能用很多思考反复比较措辞，时间和成本会显著上升。 对这类任务，等待时间是不是你能接受的，比「谁写得更漂亮」更值得先确认。

另一个调用层面的发现：MiniMax 的接口会把思考过程直接放在返回内容里（带有 <think> 段落），用官方 App 不受影响，但如果你是要接到自己的程序里，记得先剥掉这段再展示。

怎么用这个结论

改代码 / 读材料：三家都行，日常固定一个主力入口即可。
要写的文案比较急：先用输出直接、思考克制的模型，别在长思维链上等太久。
不确定选哪个：打开不墨 AI 助手，拿你自己最常做的一件事，在两个入口各问一次，比返工量比耗时，比看任何榜单都准。

几个必须说明的边界

本文只测了三道题、单次运行，能说明「这三个模型能胜任这类任务」，不能证明某个模型在所有中文任务上都更强。
模型的耗时受当时负载和网络影响，换个时间跑数字会变；思路（比任务、看返工和耗时）比具体秒数更值得带走。
本文没有收受任何模型方的评测费用，数据是本地固定题目的原始输出，可复现。
再次说明：不墨没有接 Claude；如果你正卡在 Claude 被封或提示地区不可用上，可以先按那篇的步骤处理，再回来选替代。