DeepSeek V4三大实战场景深度实测：从红楼梦续写到代码重构的完整报告

May 9, 2026

DeepSeek V4预览版于昨日低调亮相，未设发布会，亦无倒计时提醒，仅在Hugging Face平台悄然更新了DeepSeek-V4-Pro与DeepSeek-V4-Flash两款模型。消息一经传出，科技媒体便迅速跟进报道。确实，国内用户已翘首期盼V4版本数月之久。

自R1震动全球市场已逾一年，此次DeepSeek并未主打"性价比"策略，而是直击能力核心——百万级token上下文处理作为默认配置，而非附加增值功能。

笔者在发布后立即上手实测，设计了三个极具挑战性的真实应用场景。以下为完整测试记录，每个案例均附实际使用的提示词，可供直接复现。

场景一：百万上下文驱动下的《红楼梦》智能续写挑战

作为理科背景从业者，笔者对中国四大名著怀有深厚情结。初中阶段便已通读其中三部，中考假期啃完《红楼梦》后，方真正理解张爱玲所言"三大恨事"——鲥鱼多刺、海棠无香、《红楼》未完之深意。

借助AI续写红楼，一直是萦绕心头的心愿。Gemini 2.5时代曾尝试未果，不仅语言风格迥异，剧情走向更易失控。如今AI在Agent能力与长文本处理方面实现跨越式进步，恰逢DeepSeek V4在此领域有所突破，遂决意再度挑战。

首要任务是让DeepSeek推导后四十回剧情走向，构建完整大纲。

请完整阅读《红楼梦》前 80 回。  
然后基于前 80 回的人物命运、伏笔、诗词判词、人物语言习惯、叙事节奏和整体悲剧气质，续写一个后 40 回大纲。  
要求：  
  
不要照搬通行本后 40 回；  
每 5 回为一个单元，写出主要情节；  
标出每个重要人物的命运走向；  
说明你的续写依据来自前 80 回哪些伏笔；

DeepSeek输出的推导内容极为详实，与主流红学观点高度契合。

紧接着令其续写完整第八十一回，此项挑战难度极高。

给出完整的续写第81回。  
  
续写要求：  
1. 文风须严格对标原著回目体例，使用文白相间的叙事语言，对白须符合各人物的语言个性  
2. 必须承接第80回的结尾情节，不得另起炉灶  
3. 人物性格须与前80回保持高度一致，重点人物：贾宝玉、林黛玉、薛宝钗、王熙凤  
4. 在续写中自然融入至少3处前80回埋下的伏笔，并在正文后注明你引用的是哪处原文伏笔  
5. 回目名须符合对仗格式，共7至9字  
  
正文字数：4000字左右  
格式：正文 + 【伏笔注释】

不过当前提示词似乎对大模型限制过严，特别是"续写中自然融入至少3处伏笔"这一要求，迫使DeepSeek强行堆砌情节，导致剧情推进过快。

整体表现仅属中等水准，但伏笔解析部分仍显功底。

综合评价：中规中矩。大模型在古典名著续写任务上仍显吃力，需分层看待。

其一，阅读理解能力突出。能准确把握宝黛钗关系脉络、贾府衰败轨迹、王熙凤失势进程及宝玉出走结局，亦能精准调用"太虚幻境"“金陵十二钗判词"“通灵玉"“花落"等核心意象。这印证了百万上下文的价值——确实能从浩瀚文本中打捞关键线索。

其二，文学创作尚有差距。续写正文时问题浮现：虽知《红楼梦》应有梦幻、泪痕、花月意象，也能模仿"且说"“不觉"“一时"等古典句式，但韵味仍显浅薄。人物对白偏现代，情绪阐释过于直白，留白不足。尤其黛玉形象易流于"敏感才女”，却难现其尖刻、轻盈、孤傲、痛楚交织的复杂层次。

结论：V4堪当优秀红学助理，尚无法比肩曹雪芹。它能协助梳理伏笔、推演命运、搭建大纲，但要写出文学气韵，仍需人类创作者完成最后一公里的艺术凝练。

场景二：从OpenLovart到Infinite Luobo Canvas的完整代码重构

第二个场景聚焦于代码理解与Agent能力测试。选取GitHub开源项目OpenLovart作为改造对象。

鉴于笔者长期规划开发无限画布工具，此次直接以DeepSeek V4驱动完整重构。

提示词设计如下：

你现在是一名资深全栈工程师和产品架构师。  
  
我会给你一个开源项目 OpenLovart 的完整代码仓库，https://github.com/xiaoju111a/OpenLovart。请先完整阅读项目结构、README、package.json、src/app、src/components/lovart、src/lib、API routes 和数据库相关文件。  
  
你的任务不是简单解释项目，而是基于它改写一个新的产品：  
  
产品名称：Infinite Luobo Canvas  
产品定位：一个 AI 驱动的无限画布创作工具。  
  
目标：  
把 OpenLovart 现有的 AI 设计助手和智能画布能力，改造成一个更完整的无限画布项目。用户可以在画布上自由拖拽、缩放、旋转、组合元素，也可以通过 AI 对话生成图片、文本卡片、灵感板、分镜板、品牌视觉方案，并自动排布到画布上。  
  
请按以下步骤输出：  
  
第一步：项目理解  
1. 用一张表说明 OpenLovart 当前的核心模块。  
2. 找出和画布相关的关键文件。  
3. 找出和 AI 对话 / AI 图片生成相关的关键文件。  
4. 找出和项目保存、用户认证、数据库相关的关键文件。  
5. 判断当前项目最适合复用的代码，以及需要重写的代码。  
  
第二步：产品改写方案  
请设计 Infinite Luobo Canvas 的 MVP，必须包含：  
1. 无限画布：支持拖拽、缩放、平移、框选、多选。  
2. 元素系统：支持 text、image、sticky、frame、shape、group 六类元素。  
3. 画布操作：支持新增、删除、复制、层级调整、锁定、隐藏。  
4. AI 生成：用户输入一句话，AI 生成一组画布元素，并自动插入到画布。  
5. AI 编辑：用户选中元素后，可以让 AI 改写文案、生成配图、扩展视觉方向。  
6. 项目保存：把 canvas elements、viewport、history 保存到数据库。  
7. 导出：支持导出 PNG 或 JSON。  
8. 历史记录：支持 undo / redo。  
  
第三步：技术方案  
1. 给出推荐的前端状态结构。  
2. 给出 CanvasElement 的 TypeScript 类型定义。  
3. 给出 Zustand 或 React state 的状态管理方案。  
4. 给出核心组件拆分。  
5. 给出 API route 设计。  
6. 给出 Supabase 数据表结构。  
7. 给出 AI 返回 JSON schema，确保模型输出可以直接转成画布元素。  
  
第四步：代码修改计划  
请基于现有仓库，输出需要新增、修改、删除的文件列表。  
格式如下：  
- 文件路径  
- 修改目的  
- 核心改动  
- 风险点  
  
第五步：生成代码  
请优先生成以下文件的完整代码：  
1. src/types/canvas.ts  
2. src/components/lovart/InfiniteCanvas.tsx  
3. src/components/lovart/CanvasElementRenderer.tsx  
4. src/components/lovart/CanvasToolbar.tsx  
5. src/hooks/useCanvasStore.ts  
6. src/app/api/canvas/ai-generate/route.ts  
7. src/app/api/projects/[id]/canvas/route.ts  
  
第六步：自检  
请检查：  
1. 是否有 TypeScript 类型错误风险。  
2. 是否有 Next.js App Router 使用错误。  
3. 是否有客户端组件和服务端组件边界问题。  
4. 是否有 Supabase 权限风险。  
5. 是否有 AI 输出 JSON 不稳定的问题。  
6. 哪些代码只是 demo，哪些可以进入生产环境。  
  
输出要求：  
1. 不要只给概念，要给可落地代码。  
2. 不要一次性重写整个项目，优先围绕 MVP 改。  
3. 每段代码前说明文件路径。  
4. 每个关键文件后说明为什么这样设计。  
5. 如果你无法确认某个文件内容，请明确标出【需要读取原文件后确认】。

鉴于代码生成任务的特殊性，此次未使用网页版，而是通过Claude Code接入API完成。API切换工具采用CC Switch，配置便捷高效。

配置完成后即可直接下发任务指令。

本轮测试中V4表现亮眼，迅速完成核心模块拆解并精准执行各项任务要求。

尽管部分博主反馈V4执行速度偏慢，但实测响应迅速，且价格优势极为明显。

如此规模的项目重构任务，总花费仅3元有余，性价比表现卓越。

结合官方Token定价策略，足见其诚意。

最终效果展示（中间调试过程略去）。

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DeepSeek V4 悄悄上线，我拿它干了三件真活，结果。。。

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DeepSeek V4 悄悄上线，我拿它干了三件真活，结果。。。

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整体效果令人满意，后续强化部分功能即可具备上线条件。

另因Google新政策，Pro会员每月享有免费API额度，足以覆盖调测需求，实属利好。

综合评估：V4如同一位高效的初级工程师，具备代码通读、原型搭建、方案设计能力。但在某些关键时刻，仍需资深开发者（如GPT）协助，差距客观存在，需正视。

场景三：50页企业级PPT的HTML实现与自动化生成

本场景未采用常规PPT大纲生成模式，而是直接挑战50页HTML演示文稿制作。

主题设定为《2026年AI Agent在企业办公场景中的应用趋势》，并提前规划每页核心内容（完整提示词较长，后台回复"dp"可获取）。

你现在是一名资深战略咨询顾问、企业数字化专家和前端工程师。  
  
请为我生成一份 HTML 版本的 PPT，主题是：  
  
《2026 年 AI Agent 在企业办公场景中的应用趋势》  
  
这份 PPT 面向对象：  
企业 CEO、CIO、数字化负责人、业务部门负责人、办公协同产品负责人。  
  
核心目标：  
帮助企业管理层理解 AI Agent 在 2026 年办公场景中的真实价值、落地路径、风险边界和组织影响。  
  
请你直接输出一个完整、可运行的单文件 HTML。  
要求我把代码保存为 `agent-office-trend-2026.html` 后，可以直接用浏览器打开，并进行幻灯片式演示。  
  
一、整体要求  
  
1. 总页数：50 页。  
2. 页面比例：16:9。  
3. 每一页都必须是一个独立 section。  
4. 支持键盘左右方向键翻页。  
5. 支持点击右下角按钮翻页。  
6. 支持显示当前页码，例如 12 / 50。  
7. 支持首页、上一页、下一页、末页按钮。  
8. 页面需要有统一视觉风格。  
9. 所有 CSS 和 JS 都写在同一个 HTML 文件里。  
10. 不要依赖本地图片文件。  
11. 可以使用 CSS 绘制图形、流程图、卡片、表格、时间线、矩阵图。  
12. 不要使用外部字体文件。  
13. 如果使用 CDN，请保证即使 CDN 失效，主体内容依然能正常展示。  
14. 所有内容用中文。  
  
二、视觉风格  
  
整体风格：  
高级、克制、科技感、适合企业汇报。  
  
设计关键词：  
深色背景、蓝紫渐变、玻璃拟态卡片、细线框、轻微发光、数据感、留白充足。  
  
页面要求：  
1. 每页只讲一个核心观点。  
2. 每页标题不超过 24 个中文字符。  
3. 每页正文不超过 120 个中文字符，特殊页除外。  
4. 多使用图表、卡片、流程、矩阵、时间线。  
5. 不要出现大段密密麻麻的文字。  
6. 重点数字可以用大号字体突出。  
7. 每一章之间要有章节页。  
8. 第 1 页要有封面视觉冲击力。  
9. 第 50 页要有明确结论和行动建议。  
  
三、内容结构  
  
请分为 5 个章节，每章 10 页。  
  
第 1 章：为什么 2026 年是 AI Agent 办公落地的关键年  
第 2 章：AI Agent 会优先改造哪些办公场景  
第 3 章：企业落地 AI Agent 的真实门槛  
第 4 章：不同部门如何部署自己的 Agent  
第 5 章：从试点到规模化，企业下一步怎么做  
  
四、50 页具体结构  
  
请按以下结构生成：  
  
第 1 页：封面  
标题：《2026 年 AI Agent 在企业办公场景中的应用趋势》  
副标题：从智能助手到工作流执行者  
视觉：中心大标题 + 抽象网络节点背景  
  
...  
  
请现在直接输出完整 HTML 代码。