开发者实测：国产大模型 Qwen 与 DeepSeek 的 JSON 结构化输出稳定性探讨

近日，有开发者在技术社区 V2EX 发起讨论，重点关注国内主流大模型在特定业务场景下的结构化输出能力，特别是 Qwen（通义千问）和 DeepSeek（深度求索）的 JSON 对象输出准确性。随着大模型在业务侧的深入应用，开发者在实际落地中面临一个关键挑战：如何确保模型输出的数据能被程序直接解析而不报错。该开发者分享了其实际开发经验，指出在对接多种模型时，OpenAI 和字节跳动的 Doubao（豆包）1.6/2.0 版本在使用 json_schema 模式时表现优异，除了超出输出长度的情况外，几乎都能生成合法的 JSON，且严格遵守字段名和类型定义。然而，对于目前同样支持 json_object 模式的 Qwen 和 DeepSeek，开发者群体对其在实际生产环境中的输出合法性和稳定性尚存疑虑。这一讨论反映了国内 AI 应用开发者在工具选型上的痛点：虽然国产模型在语义理解和推理能力上进步神速，但在作为 “代码生成器” 或 “Agent 大脑” 时，其输出的格式规范性（即 Structure Output）是否已达到工业级标准，仍是决定其能否替代 OpenAI 生态的关键指标。

事件分析

💡 核心观点：结构化输出的稳定性与准确率，已成为国产大模型突围 B 端生产环境、真正接棒 GPT 的核心入场券。