2026年中下旬，AI模型竞争进入“高性价比工作马”白热化阶段。Google于8月13日发布 Gemini 3.7 Flash，定位为“最智能的工作马模型”，主打编码与Agent能力，并给出限时半价。DeepSeek的 V4 Flash（正式版0731，7月31日）以超低成本+开源权重持续冲击市场。OpenAI的 GPT-5.6 Luna 则是GPT-5.6家族中最快、最便宜的一档，7月底大幅降价后进一步巩固高吞吐量地位。
三者均支持约1M上下文，面向高并发、编码、Agent与日常知识工作，但定位与取舍差异明显。
1. 基本规格与定位
| 维度 | Gemini 3.7 Flash | DeepSeek V4 Flash | GPT-5.6 Luna |
|---|---|---|---|
| 发布方 | DeepSeek | OpenAI | |
| 发布时间 | 2026年8月13日 | 2026年4月预览 / 7月31日正式0731 | 2026年7月9日 |
| 架构 | 闭源多模态 | 284B总参数 / 13B激活 MoE（开源MIT） | 闭源 |
| 模态 | 文本+图像+视频+音频+PDF输入，文本输出 | 纯文本 | 支持图像等（多模态能力较强） |
| 上下文 | 1,048,576输入 / 65,536输出 | 1M / 最高384K输出 | ≈1.05M / 128K输出 |
| 思考模式 | 支持（low/medium/high） | 支持（非思考 / 思考，含Max） | 支持多档推理强度 |
| 定位 | 智能工作马，编码+Agent+知识工作 | 极致性价比 + 开源可自部署 | 高速高吞吐、预算友好的轻量旗舰 |
2. 价格对比（DeepSeek 最便宜）
- Gemini 3.7 Flash：限时（至2026年底）$0.75输入 / $3.75输出；之后恢复$1.50 / $7.50。
- DeepSeek V4 Flash：官方约$0.14（cache miss）/ $0.28，缓存命中极低（约$0.0028）。8月16日起实行峰谷价（谷时更低，峰时显著上调），第三方托管常更便宜。
- GPT-5.6 Luna：7月30日降价后约$0.20输入 / $1.20输出（缓存读更低）。批量/Flex模式可进一步减半。
性价比排序（综合缓存与实际任务成本）：DeepSeek V4 Flash 明显最便宜 → GPT-5.6 Luna → Gemini 3.7 Flash（即使限时价仍相对较高）。DeepSeek在高缓存命中的Agent循环中优势尤其突出。
3. 性能与基准表现
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综合智能（Artificial Analysis Intelligence Index等）
Gemini 3.7 Flash 约56，接近或略低于GPT-5.6 Terra（约57）。GPT-5.6 Luna约51。DeepSeek V4 Flash 0731约47–50，已非常接近Luna，并超越自家V4-Pro部分指标。 -
编码与软件工程
- Gemini 3.7 Flash：FrontierCode 1.1 Main 43.6%（领先），WebDev Arena Elo 1588（领先），DeepSWE v1.1 约65.3%。
- GPT-5.6 Luna：在Terminal-Bench、部分Agent编码任务表现强劲，DeepSWE等长周期任务常优于Flash级竞品。
- DeepSeek V4 Flash：SWE-bench Verified约79%，LiveCodeBench等纯代码任务极强，0731版本在Agentic编码（Terminal Bench、DeepSWE等）大幅提升，部分场景已能挑战甚至超越更大模型预览版。
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Agent与长程任务
Gemini在企业工作流自动化（AutomationBench）、知识工作（GDP.pdf等）表现突出，并原生支持Computer Use等。Luna在速度与稳定性上表现均衡。DeepSeek在简单到中等Agent任务上接近Pro级，成本优势巨大，适合“先跑便宜模型，失败再升级”的级联策略。 -
知识与推理
Luna在GPQA等知识密集型任务常领先同档。Gemini在复杂文档理解与多模态场景更强。DeepSeek在世界知识上略逊，但推理与STEM/编码接近顶级开放模型。 -
速度与延迟
Luna和DeepSeek V4 Flash均针对高吞吐优化，Luna输出速度通常更快。Gemini 3.7 Flash在Flash系列中兼顾智能与响应。
4. 优势与适用场景
Gemini 3.7 Flash
优势：多模态原生、Google生态整合（Workspace、Search grounding、Maps等）、编码与Web开发实测强、限时价格有吸引力。
适合：需要图像/视频/文档理解的复杂工作流、生产级Agent、Google云用户、追求“开箱即用”多模态体验的团队。
DeepSeek V4 Flash
优势：价格地板级、开源可自托管、1M上下文+高输出长度、Agentic编码进步显著、缓存折扣激进。
适合：超高体积API调用、成本敏感业务、可接受纯文本的编码/Agent流水线、希望完全控制权重与部署的团队。级联使用（Flash先试，难任务升级）性价比极高。
GPT-5.6 Luna
优势：OpenAI生态成熟、速度与稳定性优秀、降价后性价比大幅提升、多模态与工具调用成熟、适合高并发实时场景。
适合：高吞吐量聊天/分类/抽取、对延迟敏感的应用、已有OpenAI基础设施的团队、需要可靠多模态但预算有限的工作负载。
5. 总结与选择建议
- 追求极致成本 + 开源可控 → DeepSeek V4 Flash（尤其适合大规模Agent与编码流水线）。
- 需要多模态、Google生态、编码/Agent综合强 → Gemini 3.7 Flash（限时价期间更值得尝试）。
- 要速度、稳定性、OpenAI生态、高并发 → GPT-5.6 Luna。
实际选择还需结合具体任务分布、缓存命中率、延迟要求、是否需要自托管以及生态锁定成本。建议在真实业务数据上做小规模A/B测试，并考虑“便宜模型先行 + 难任务升级”的混合路由策略——这在当前价格战下往往是最优解。
（数据基于2026年8月公开基准、官方文档与第三方评测，模型与价格持续快速迭代，使用前请以官方最新信息为准。）