deepseek-v4 flash coding 小测试，对比glm5

问题描述：

首先我用的是 kilo code vscode 扩展，不过由于deepseek-v4 才出来，kilo code还不支持 deepseek-v4的reasoning_content

会报下面这个错误：
The reasoning_content in the thinking mode must be passed back to the API.

我 fork 了一份 kilo code 自己修改适配了一下。

从昨天开始，我使用GLM 开发我的一个输入法的一个比较复杂的功能，和GLM5 智斗了一个晚上加今天的一个早上，直接把我的 bailian coding 干没了，都没给我实现出来，这个功能还是比较难的。刚好看到deepseek-v4 看到出来了，正好可以给我接力一下。于是基于修复完kilo code 的错误后，带着deepseek-v4 做开发这个功能，我用的是flash 版本。经过1个多小时的coding，终于做出来了。

开始的时候， 思维链直接思考了接近10分钟，不过，好在功能实现完全没问题，不像glm5一直捣乱，有时候还回归原来的bug。还有不知道为什么 flash 模型的思考会变全英文。

至于 deepseek v4 pro 模型我没有试，因为其实常用的还是 flash，毕竟它出活快呀。

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17:00
惊艳到我了，这么复杂的一个功能，竟然完成了，就是有点费 token。。。

花了我6块钱，一共用了2484万token，命中2344万token，输出17.9万token。

当然glm从昨天到中午，花的肯定不止2484万token了。只是按token计费真心疼钱呀。。。。