Loading video...

Video Failed to Load

Go Home

DeepSeek V4 和 Opus 4.7的对比测试,一个很实用的场景,生成数学立体几何的3D演示。 很多学生缺乏三维想象空间,需要3D工具做辅助,我也做过一些调研,大部分的数学老师是用geogebra做立体几何的演示,但是这个工具用起来繁琐,做图的速度跟不上用量,如果能用AI生成,妥妥的生产力工具。 这次测试的平台依旧选择了ZenMux,目前ZenMux中的DeepSeek V4有免费的额度,必须蹭一波,直达链接 同样的提示词,在没有任何Skills的加持下,猜猜看哪个是DeepSeek V4,哪个是Opus 4.7?

13,315 views • 5 months ago •via X (Twitter)

0 Comments

No comments available

Comments from the original post will appear here

Related Videos

【ZenMux 深度评测第二弹:AI 视频的“动线导演思维”】 在实际动作片拍摄中,动作导演和武指执行一镜到底的格逐戏前,会先设计完整的“动线”——角色从哪进、经哪些节点、在哪完成动作。路径定了,机位反而是被动推导出来的。控制的核心是动线,不是镜头。 用 AI 生成建筑跑酷或一镜到底也是同理。很多人直接在提示词里描述运镜,结果画面空间感混乱。正确解法是先建立动线(沿哪个立面跑、在哪腾空、落点是哪个平面),把空间路径描述清楚,AI 生成的运动才会有连贯的空间逻辑。 但怎么把这种抽象的“导演思维”翻译成 AI 听得懂的语言?这就涉及到一个高频痛点:不同的 AI 模型,对空间和镜头语言的“理解性格”完全不同。以前为了试一组跑酷动线 Prompt,要在 Claude、GPT、DeepSeek 之间来回切平台,切到思路断线,月底对账单也头大。 最近把这个动线测试工作流接进了 ZenMux,在同一个界面里直接调度和交叉实测,发现很有意思:Claude 的空间解构和节点拆分极专业;GPT-4o 对材质和光影的细腻润色拿来就能用;而 DeepSeek 成本极低,适合批量跑盲盒初筛。全程在一个入口搞定,后台额度清晰,还有智能路由和延迟赔付。真正干活和做内容交付的人,要的就是这种多模型调度的“确定性”和工作流“韧性”。降本增效不只是换个便宜模型,而是像导演一样,把不同的任务精准派发给最合适的工具。

波妞PONYO

13,190 views • 3 months ago