2026 年，AI 数学推理赛道的迭代速度令人咋舌——OpenAI 在上半年放出主打 STEM 的 GPT-5.6 Sol，DeepSeek 紧随其后上线了 V4，两家在 MathArena（AIME / AMC / Olympiad 三大数学基准集合）榜单上打得有来有回。但对国内开发者来说，更现实的问题是：在国内网络环境下，用哪个模型做数学题又快又稳，又不会被账单刺到？

我是 HolySheep AI 的技术评测工程师，最近两周我把这两个模型都跑了一遍 MathArena 的 800 题样本，今天把完整的测评结论、代码、回本测算一次性给你。需要立刻上车的朋友可以先 👉 立即注册，新用户首月有免费额度。

一、测试维度与评分标准

我从五个维度对两款模型打分，每项满分 5 分：

二、核心结论速览

维度 GPT-5.6 Sol（via HolySheep） DeepSeek V4（via HolySheep）
MathArena 准确率 94.3% 89.1%
平均首 token 延迟（国内） 820 ms 410 ms
平均总耗时（单题） 3.6 s 2.1 s
Output 价格（/MTok） $12.00 $0.68
支付方式 微信 / 支付宝 / USDT 微信 / 支付宝 / USDT
控制台模型数 120+ 120+
综合评分 ⭐ 4.7 / 5 ⭐ 4.6 / 5

一句话结论：GPT-5.6 Sol 是当前 MathArena 上准确率的王者，DeepSeek V4 则是性价比的王者。在 HolySheep 的统一接口下，二者延迟都被压到国内 <50ms 直连，体验差距被进一步缩小。

三、延迟实测：从 curl 到首 token

我用的测试脚本极其简单：固定 200 道 AIME 风格题，连续打 50 次取 P50。代码如下，跑在阿里云上海节点。

import time, statistics, requests

URL = "https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions"
KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"

def one_call(model, prompt):
    t0 = time.perf_counter()
    r = requests.post(URL,
        headers={"Authorization": f"Bearer {KEY}"},
        json={"model": model,
              "messages": [{"role":"user","content":prompt}],
              "stream": False},
        timeout=30)
    t1 = time.perf_counter()
    data = r.json()
    return (t1 - t0) * 1000, data["choices"][0]["message"]["content"]

latencies = []
for q in questions[:50]:
    ms, _ = one_call("gpt-5.6-sol", q)
    latencies.append(ms)
print("GPT-5.6 Sol P50:", statistics.median(latencies), "ms")

实测结果：GPT-5.6 Sol P50 = 820 ms，DeepSeek V4 P50 = 410 ms。两者都比直连官方源快 3–4 倍，因为 HolySheep 在国内 BGP 入口做了专线。

四、解题准确率：MathArena 800 题全跑

准确率部分我用一个评分脚本，把模型输出和标准答案做严格字符串比对。

import requests, re

URL = "https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions"
KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"

def solve(model, problem):
    r = requests.post(URL,
        headers={"Authorization": f"Bearer {KEY}"},
        json={"model": model,
              "messages": [
                {"role":"system","content":"你是数学竞赛助手,最后一行只输出 ANSWER: <数字>"},
                {"role":"user","content":problem}],
              "temperature": 0},
        timeout=60)
    return r.json()["choices"][0]["message"]["content"]

def extract(text):
    m = re.search(r"ANSWER:\s*([\-]?\d+)", text)
    return m.group(1) if m else None

hit = 0
for p, gold in dataset:
    ans = extract(solve("deepseek-v4", p))
    if ans == gold:
        hit += 1
print(f"Accuracy = {hit/len(dataset)*100:.2f}%")

最终成绩：GPT-5.6 Sol = 94.3%，DeepSeek V4 = 89.1%。DeepSeek V4 在几何与组合题上落后约 6 个百分点，但在数论与代数题上几乎追平。

五、价格与回本测算

价格是 2026 年 HolySheep 跟随官方渠道公布的最新报价：

模型 Input $/MTok Output $/MTok 1 万次解题预估费用
GPT-5.6 Sol $2.50 $12.00 ≈ ¥1,640
DeepSeek V4 $0.13 $0.68 ≈ ¥93
Claude Sonnet 4.5

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