GPT、Kimi、DeepSeek 多模态能力实测讲了什么-主要信息和内容重点

很多人接触DeepSeek时只停留在基础操作，真正影响效率的往往是01、三道题，三种差异场景、02、opendesign中的公平对比结果、03、最终都通过，首版差异很大这些细节。先把使用场景分清楚，再按功能选择做法，能少走不少弯路。

先看原文给出的关键信息：同样三个设计任务，另外交给 GPT-5.6、Kimi K3 和 DeepSeek V4 Flash Vision Exp。；三组模型使用同一版 OpenDesign、同一批素材、同样的浏览器工具，每个任务允许一轮修复。；结果挺意外：三家最终全部通过，DeepSeek 只花了约 1.35 元，速度也是最快的。继续往下处理时，重点放在这些条件上：Kimi 做出了完整产品，但最依赖浏览器闭环。；DeepSeek发布视觉实验模型后，我最想验证的不是它能不能识别图片。；识别文字、描述画面，只能算“看见”。。收尾检查时，再把这些细节对上：真正做设计，还要理解信息层级、空间关系和品牌气质，把判断写成能运行的页面，再从桌面和手机截图里发现溢出、截断和交互错误。；三组模型使用同一版OpenDesign、同一批素材、同样的浏览器工具，每个任务允许一轮修复。；今天不看宣传 Demo，直接看三个模型真实干活。。