自建向量数据库实测：Fable-5.1 夺冠但波动超 50%，GPT6-Astra 最稳
karminski3 · x · 2026-09-14
博主用「让大模型从零实现向量数据库、按数据库性能计分」的方式，连测三次对比多款模型写后端 Agentic 代码的实测结果：
- Fable-5.1 仍是 SOTA：最高分 21191.51，几乎是第二名的 2 倍，但三次得分（21191.51 / 11915.19 / 7998.93）差距超过 50%，需要经验丰富的工程师写好提示词再用。
- GPT6-Astra 极其稳定：三次得分 12985.28 / 12134.83 / 10676.74，波动很小，作者认为其后训练非常稳定；从省 token（不用反复抽卡）角度更推荐它。
- 国产模型局面类似：Hy4-dev 分数高但三次波动巨大（10778.51 / 6011.78 / 4915.22）；Kimi-K3 相对稳定。
- 性价比之选 DeepSeek-V4.1-Flash：得分几乎与 Kimi-K3 相当且波动 <20%，非复杂代码任务可无脑选它；复杂任务再上 GPT6-Astra 和 Fable-5.1。
所属事件:实测大模型从零写向量数据库：Fable-5.1 峰值最高但波动大(2 条相关)→
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