Claude Opus 4.7 vs DeepSeek V4 Pro 實測：DeepSeek 已經很強，但 Claude 仍是寫程式首選

這次不是單純看排行榜，而是用 https://cn.crazyrouter.com/v1 做真實 API 測試。

兩個模型都走 OpenAI-compatible /chat/completions：

• claude-opus-4-7
• deepseek-v4-pro

我的結論：

DeepSeek V4 Pro 已經很強，足以進入正式工作流；但如果是寫程式、修 bug、JSON 輸出、工具呼叫與生產環境穩定性，Claude Opus 4.7 仍然比較適合作為預設模型。

實測項目

我測了幾個工程師真的會遇到的場景：

• OpenAI-compatible Chat Completions
• JSON object 輸出
• Tool calling
• LRUCache 程式題 + 隱藏測試
• retry 函式 bug 修復
• unified diff patch
• streaming 相容性

結果表

總分：

• Claude Opus 4.7：5/5
• DeepSeek V4 Pro：4/5

平均延遲：

• Claude Opus 4.7：3.43 秒
• DeepSeek V4 Pro：17.43 秒

DeepSeek 強在哪？

DeepSeek V4 Pro 不是不能用，反而已經很強。

它通過了 LRUCache、tool calling、streaming、diff patch，也能在增加 token budget 後輸出正確 JSON。

所以 DeepSeek 的定位很清楚：

• 成本敏感任務
• 內部工具
• 批次分析
• 可以接受較長延遲的推理任務

Claude 為什麼仍然適合寫程式？

Claude 的優勢是穩定和可預測。

在 retry bug 修復測試裡，Claude 一次通過；DeepSeek V4 Pro 則出現：

finish_reason = length
reasoning_tokens = 1000
content = ""

它花了時間思考，但最後沒有輸出可用程式碼。

對實務開發來說，這比「答案稍微差一點」更麻煩，因為系統拿不到結果，就要 retry、fallback，甚至讓使用者等待。

建議用法

不要只選一個模型。比較好的做法是路由：

Claude Opus 4.7：核心程式、coding agent、生產自動化
DeepSeek V4 Pro：成本敏感、批次推理、內部分析
Crazyrouter：用同一個 OpenAI-compatible API 做模型切換與 fallback

如果你在做 AI coding tool、IDE assistant、agent workflow，我會把 Claude Opus 4.7 放在預設或升級路徑。

如果你在做大量分析、內部批次任務，DeepSeek V4 Pro 很值得納入。

結論

DeepSeek V4 Pro 已經很強，而且進步速度很快。

但在這次實測裡，Claude Opus 4.7 在編程、結構化輸出和生產穩定性上仍然更可靠。