距离端午节仅剩【3】天，我们提前用数据解码端午消费！当端午粽子的甜咸之争遇上 AI 绘图大战，三大国产大模型（DeepSeek、Hunyuan、Qwen）竟为一颗粽子“大打出手”！今天我们用 AiPy 发起终极挑战，看谁能将枯燥的消费数据，变成令人惊艳的可视化作品～

第一战：桑基图里的甜咸江湖

提示词：端午节期间咸粽销量占比58%（其中蛋黄肉粽占35%、纯肉粽占23%），甜粽占32%（豆沙粽18%、蜜枣粽14%），其他口味占10%。
要求：生成桑基图展示粽子口味层级关系，要求用不同颜色区分甜咸大类和细分口味。

DeepSeek

逻辑清晰的「甜咸结界」
层级展示：☆☆☆☆☆
颜色逻辑：☆☆☆☆
数据完整性：☆☆☆☆☆
槽点：其他类与总销量颜色撞衫，像粽子绳和粽叶同色，略失细节。

Hunyuan

颜色混乱的「甜咸混战」
层级展示：☆☆
颜色逻辑：☆
数据完整性：☆☆☆
总结：适合抽象派艺术家，普通人看了想掀桌。

Qwen

全员绿色的「粽叶霸权」
层级展示：☆☆☆
颜色逻辑：☆
数据完整性：☆☆☆
总结：粽叶爱好者狂喜，甜咸党看了想退票。

第二战：折线图里的端午消费进化论

提示词：过去5年端午节期间粽子、香囊、龙舟门票的销售额（2021年分别为2.1亿、0.8亿、1.3亿；2025年预测值为3.5亿、1.6亿、2.8亿）。
要求：生成折线图对比三类商品的销售趋势，需添加预测值虚线和趋势箭头标注。

DeepSeek

细节控的 “龙舟逆袭”
趋势识别：☆☆☆☆☆
标注清晰度：☆☆☆☆☆
可读性：☆☆☆☆☆
亮点：设计了箭头，细节拉满，数据 “活” 起来！

Hunyuan

艺术家的 “朴素风”
趋势识别：☆☆☆
标注清晰度：☆
可读性：☆☆☆
总结：适合简洁派，汇报时需额外说明预测数据。

Qwen

“穿越者” 的时间混乱
趋势识别：☆
标注清晰度：☆
可读性：☆
总结：直接 “出局”，时间范围错误，数据逻辑崩塌。

第三战：热力图里的端午旅游江湖

提示词：端午节期间全国热门旅游城市的游客量数据（如杭州 85 万人次、苏州 72 万人次、西安 68 万人次）。
要求：生成热力图展示旅游热点分布，要求用渐变颜色区分游客量等级，并标注城市名称。

DeepSeek

细节控的 “城市星图”
数据分级：☆☆☆☆☆
标注准确性：☆☆☆☆
视觉效果：☆☆☆☆
亮点：颜色与大小双重编码，数据 “立体” 呈现，堪称端午旅游的 “热力导航图”。

Hunyuan

艺术家的 “抽象画”
数据分级：☆☆
标注准确性：☆☆
视觉效果：☆
总结：适合现代艺术展，汇报时需额外 “地理补课”，数据逻辑与视觉效果均需优化。

Qwen

“极简派” 的 “地图荒”
数据分级：☆
标注准确性：☆
视觉效果：☆
总结：直接 “退赛”，数据缺失、地理错误、视觉失效，需全面重构。

DeepSeek、Hunyuan、Qwen各展所长，或细节拉满，或效率称王，或创意突围。究竟谁才是你心中的“可视化之王”？快来评论区写下你的选择。
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