從ChatGPT橫空出世那一刻起，AI就不再只是“能聊天”，而是正在成為程序員桌面上的新一代IDE補全器，甚至是“編程拍檔”。今年年初，Claude 3.5憑借一條提示語生成出精致的天氣動畫卡片，以神乎其技的表現再次引爆行業關注度。

事實上，在人工智能與開發工具深度融合的當下，AI編程助手已從最初的代碼補全工具，演變為具有復雜任務理解、項目結構搭建、前端后端協同能力的“數字開發者”。而曾經的AI編程助手們已經進入到“實戰為王”的比拼階段。AI是否真的能寫出生產級代碼，工程師、程序員有沒有未來，又一次成為行內的普遍疑問。

帶著這個問題，數據猿對當前最主流的AI編程助手們進行了一場編程能力橫向評測。在這場評測中，不講“Hello World”，也不比誰注釋寫得多，而是以真實、有一定技術復雜度的前端任務場景，去檢驗各大模型“代碼生成+工程思維+動畫交互+邏輯推理”的綜合能力。我們希望通過這場直觀的測試，讓更多人了解AI大模型編程，距離真正能成為開發生產力工具，還有多遠。

不理解但模仿

AI編程助手如何工作

從表面看，AI編程只是大模型聊天界面中的一個對話模型，但本質上，它們是通過大型神經網絡模擬人類對語言和邏輯的理解與推理。即理解編程語言、接收任務、生成代碼這樣的工作鏈條。

目前市面上主流大模型基本都是采用擅長處理序列數據的深度神經網絡框架Transformer架構，其學習過程從“大規模無監督預訓練”開始。以大家較為熟悉的ChatGPT-4為例，其訓練數據包括開源代碼庫（如GitHub）、技術文檔（如Stack Overflow）、軟件API說明、教材等。這種語料不僅覆蓋自然語言，還包含了豐富的多語言編程范式。

有了大量訓練數據后，大模型就開始通過“自回歸語言建模”任務進行訓練，直白點說它學習在給定前n個token的情況下預測第n+1個token。在代碼語境下，這相當于：在給定函數名稱、變量定義和部分注釋的條件下，模型學習“人類通常在這種場景下會寫什么代碼”。經過海量訓練后，它在內部建立起一種“代碼常識”，這和開發者長期寫代碼過程中形成的直覺類似。

但和人類開發者不同的是，大模型的“知識”是統計性的，而不是邏輯演繹式的，總結來說，大模型不是“理解”代碼，而是在“概率上模仿”代碼。

預訓練之后，模型往往還會經歷兩個階段的進一步優化，指令微調（Instruction Tuning）和人類反饋強化學習（RLHF），在進一步強化執行具體任務的同時，通過人類評分反饋，對輸出質量進行進一步優化。部分廠商還會進行垂類增強訓練，例如Claude 3.5 Sonnet就針對復雜推理和代碼編輯能力進行了大量定向優化，GPT-4則專門強化了對Git diff、bug定位等工程化能力的表現。到了這一步，可以看做大模型已經完成訓練。

在接下來的執行階段，首先大模型會對我們的語義進行解析，將我們輸入的自然語言問題轉化為向量表示，從而理解意圖。例如，“請幫我寫一個快排函數”會被內部解析為一個排序類算法需求，帶有時間復雜度優化的隱含偏好。

接下來進行條件填充和上下文融合，模型將任務描述、代碼上下文一并處理，形成一個完整的輸入提示（prompt），再通過自注意力機制尋找其中的重要邏輯關聯。

最后是Token級生成，基于概率分布逐個生成后續token（詞元），直到滿足“結束符”或達到預設長度。每一步都基于前文生成結果，并不斷更新內部狀態。和自然語言相比，代碼生成更強調結構與語法，因此主流模型會在代碼任務中采用Beam Search、Top-k sampling或temperature控制策略，以提升生成的穩定性和準確率。

除了代碼生成，大模型也能完成代碼解釋、重構與補全等任務。這是因為它們在訓練中大量接觸過真實世界中的“代碼+注釋”、“bug+fix”、“diff+commit message”等語料。在此基礎上，模型逐漸學會識別語義塊、推斷函數用途、甚至根據語境優化結構。

這種推理式的生成勢必存在一定的“非確定性”，表現在實踐中，就是同一問題在不同提示下可能會出現不同的解法，且不一定能成功運行。此外，模型生成的代碼只是在靜態語義層面正確，即語法正確、邏輯看似合理，但可能會存在報錯、安全性漏洞、魯棒性及通用性等問題。

但無論如何，AI大模型編程已經改變了開發工作的演變進程。

百家爭鳴

市面主流編程大模型剖析

隨著大模型編程能力被行業廣泛認可，一場圍繞各大模型編程能力的角逐也正在上演。從當前行業格局看，無論是國際巨頭還是本土勢力，都在圍繞“AI 大模型編程能力”這一指標打磨自己的旗艦模型。

就大模型層面而言，我們選取了國外代表模型GPT-4、Claude 3.7、Gemini 2.5 Pro、GitHub Copilot X，國內模型包括DeepSeek、通義千問、文心一言、百川、訊飛星火、Moonshot V1.5 Turbo（月之暗面KIMI）、智譜AI（ChatGLM），以公開技術報告或官方新聞為基準，向大家簡要陳述各模型特色。

各模型情況簡述（根據公開信息整理，僅供參考）

☆ChatGPT-4（OpenAI）

ChatGPT-4定位為通用智能，并沒有專門針對代碼優化，但在代碼生成方面表現仍然表現出色。據公開資料顯示ChatGPT-4企業版本上下文長度可達20萬token（約128k英文token），并能理解底層語言及復雜代碼結構。值得一提的是，ChatGPT-4采用了逐token自回歸預訓練與RLHF對齊，并不專注于代碼數據，但憑借其通用性和推理能力，它在編程輔助等任務中仍然具備極高實用價值。

☆Claude 3.7（Anthropic）

由Anthropic推出的Claude3.5版本曾憑借天氣動畫卡片在圈內一炮而紅，該模型支持200K token的超大上下文。今年2月，Anthropic發布了最新的混合推理模型Claude 3.7 Sonnet。該模型引入了“擴展思維模式”（extended thinking mode），允許用戶根據任務復雜度在快速響應和逐步推理之間進行切換，特別適用于需要深入分析的問題，如復雜的編程任務、數學推導和前端交互設計等 。此外，Anthropic還推出了名為Claude Code的命令行工具，旨在支持端到端的軟件開發流程，包括項目規劃、代碼生成、調試和重構等。

☆Gemini 2.5 Pro（Google）

Gemini 2.5 Pro被谷歌稱為最強AI編程模型，主打長文本、多模態和多語言理解。Gemini 2.5 Pro版本增強了代碼生成能力，能夠根據簡單提示生成復雜的交互式Web應用、動畫和數據可視化。同時擁有強大的推理與函數調用能力，支持多輪推理、函數調用和結構化輸出，適用于復雜任務的處理。據公開信息，Gemini 2.5 Pro擁有超長上下文窗口，支持高達100萬個token的上下文，便于處理大型代碼庫和文檔。

☆GitHub Copilot X（OpenAI和微軟）

作為OpenAI和GitHub（微軟）聯合打造的工程級AI編程助手，Copilot在2021年就已經發布，與其它“通用型大模型+代碼”的產品路徑不同，GitHub Copilot更像是工程環境中的AI插件，它深入IDE，支持VS Code、JetBrains、Neovim等主流開發工具，專注于函數級補全、代碼生成、測試自動化、代碼注釋生成、代碼解釋器等任務。開發者在實際編碼時，只需輸入部分注釋或函數頭，Copilot就能自動推理并補全邏輯。2023 年，GitHub推出升級版Copilot X，基于GPT-4架構，進一步擴展能力邊界。Copilot X集成了Chat窗口、PR diff解釋器、終端助手、語音輸入等功能，并加入了Pull Request分析與Code Review輔助。目前，GitHub Copilot已在全球數百萬開發者中部署，微軟方面還宣布將在未來的Windows和Office編程接口中引入統一的“Copilot平臺”，進一步打通從系統底層到應用開發的AI助手生態。

☆DeepSeek（深度求索）

DeepSeek模型使用了多頭注意力（MHA）和稀疏Mixture-of-Experts等技術，大幅降低顯存和算力開銷。據稱在數學和代碼基準上已經超過了GPT-4的水平。有開發者實測顯示，新版V3在前端代碼生成（HTML/CSS/JS）方面已接近Anthropic Claude 3.7的水平。

☆通義千問（阿里巴巴）

阿里巴巴達摩院開發的通義千問（Qwen）系列是一套面向通用智能的多模態大模型平臺，并提供了針對代碼任務優化的版本。官方數據顯示，千問2.0（千億參數）在通用基準測試中綜合性能超過GPT-3.5，正在加速追趕GPT-4。此外，阿里還推出了專門的編程大模型CodeQwen1.5-7B，千問模型采用Transformer架構，結合大規模中英文預訓練與人類反饋微調，目前開放多種參數規模可供商用和開源下載。

☆文心一言（百度）

百度的文心一言（ERNIE大模型系列）是國內較早推出的通用大模型產品，側重中文語義理解和多模態處理。文心模型的NERIIE技術在中文檢索與生成上有較好表現，并推出了編程輔助工具“文心快碼”（Baidu Comate），但具體編程實例還需要進一步實測。

☆百川（百川智能）

百川智能推出的Baichuan系列是一套開放源代碼的大語言模型，創始人為前知乎CEO王小川。技術上，Baichuan采用了大規模中英文混合預訓練，并通過RLHF和自主反饋強化學習優化模型輸出。在編程方面，Baichuan對代碼理解和生成能力也得到了很多用戶的認可。

☆訊飛星火（iFlytek Spark）

科大訊飛的星火大模型系列融合了語音與語言技術，其智能編程助手iFlyCode集成了代碼生成、代碼補齊、代碼糾錯、代碼注釋生成和單元測試生成五大功能模塊，有傳聞稱其代碼生成和補齊能力已經超過了同期的ChatGPT。

☆Kimi k1.5Turbo（月之暗面）

月之暗面（Moonshot）Kimi將上下文擴展至200萬漢字，Kimi強調對超長文本和對話的理解連貫性，目前尚未有官方評測專門展示其編程能力。

☆ChatGLM（智譜AI）

智譜AI推出的ChatGLM系列是開源的中英雙語對話模型。盡管ChatGLM在中文理解與生成方面性能強勁，但行業普遍認為ChatGLM在執行與代碼相關的任務時仍容易出錯。在沒有專門調用工具的情況下，ChatGLM系列對編程情境的適應性一般。

實用評測

各模型編程實戰呈現

盡管從公開信息來看，各模型在編程方面都有一戰之力，但具體實戰中表現如何，還需要實際測試了解。

此次我們通過統一、系統的編程任務測試，從多個維度評估當前主流大模型在編程輔助場景下的真實表現，揭秘誰才是目前最具實戰能力的AI開發搭檔。

為了盡可能科學地測試這些模型的編程能力，我們設計了如下標準：

統一提示詞：所有模型接受完全相同的英文提示，避免因提示優化影響結果。

純文本接口測試：不借助IDE插件或Copilot類增強，僅用Chat窗口交互。

全面題型設計：覆蓋UI動效、算法邏輯、代碼架構、工程實現等多個維度。

標準化評估指標：從代碼可運行性、功能實現完整性、工程結構設計、可讀性、可擴展性、AI推理與架構能力等六個維度打分。

以下是我們五道編程測試題，生成部分統一采用英文提示詞：

☆測試題 1：天氣卡片動畫（Claude 3.5 成名之作）

Create a single HTML file containing CSS and JavaScript to generate an animated weather card. The card should visually represent the following weather conditions with distinct animations: Wind (moving clouds, swaying trees), Rain (falling raindrops), Sun (shining rays), Snow (falling snowflakes). Show all cards side-by-side. The background should be dark. Include buttons to toggle between weather conditions.All code in one file.

（請創建一個包含HTML、CSS 和 JavaScript的單一文件，用于生成一個帶動畫效果的天氣卡片。卡片應以不同的動畫效果展示以下天氣狀態：

風（如云朵移動、樹木擺動）

雨（如雨滴下落）

晴天（如太陽光線閃耀）

雪（如雪花飄落）

要求：

所有天氣卡片并排展示

頁面背景為深色

提供按鈕以切換不同天氣狀態

所有代碼必須寫在一個文件中）

☆測試題 2：日歷生成器 + 跨月導航

Create a JavaScript-powered monthly calendar that dynamically generates any month/year view with correct day-of-week alignment. Allow the user to navigate forward/backward across months. Highlight the current date if it exists in the displayed month. All code in a single HTML file.

（請使用JavaScript構建一個可動態生成任意年月視圖的月歷組件。要求：

星期對齊正確（即每月第一天對應正確的星期）

用戶可點擊按鈕進行前后月份切換

若當前月中包含今天日期，則高亮顯示

所有代碼寫在一個HTML文件中）

☆測試題 3：多線程大文件分片上傳模擬器

Simulate a multi-part file uploader in JavaScript that reads a large file, slices it into chunks, and uploads each chunk asynchronously with progress bars. Mock the server endpoint using setTimeout and simulate random failures. Retry failed chunks up to 3 times. Show final success/failure.

（請用JavaScript實現一個大文件上傳模擬器，模擬以下行為：

將大文件切片（chunk）

并行上傳多個切片，并顯示每個切片的上傳進度條

使用setTimeout模擬服務端接口

隨機模擬上傳失敗的情況

對失敗的切片重試最多三次

最后顯示整體上傳是否成功）

☆測試題 4：迷你Web IDE（Mini Code Editor）

Create a single-page web application that functions as a mini code editor. Support syntax highlighting (JS), line numbering, and real-time preview in an iframe. Display syntax/runtime errors. No external libraries allowed. All logic must be implemented from scratch in one HTML file.

（請構建一個單頁Web應用，具備以下功能：

代碼編輯器界面

支持JavaScript的語法高亮

支持行號顯示

實時在iframe中預覽運行結果

顯示語法或運行時錯誤

要求：

不允許使用任何第三方庫

所有邏輯需完全手寫

所有代碼集中在一個HTML文件內）

☆極限測試題5：用JS實現一個2048游戲+自動解法AI

Create a fully playable version of the 2048 game using HTML, CSS, and JavaScript. Include the following features:

·Game board with animations

·Keyboard input support

·Undo/Redo history

·A button that uses a built-in AI to auto-play and win the game

You must implement the game logic and the AI algorithm (e.g., expectimax or greedy search) yourself. No external game engines or libraries allowed.

（請使用HTML、CSS 和 JavaScript開發一個完整可玩的2048游戲，實現以下功能：

游戲棋盤與數字格子動畫

鍵盤操作控制方向

支持撤銷 / 重做操作歷史

提供一個按鈕啟動AI自動操作，自動完成并贏得游戲

限制：

必須自己實現游戲邏輯和AI算法（如Expectimax或貪婪搜索）

不允許使用任何外部游戲引擎或第三方庫）

以下為具體各模型實測部分結果，僅供參考：

首先是ChatGPT，ChatGPT延續了以往快速反饋的特色，對于命令分解和反饋做的比較好。

測試題一中，ChatGPT對于頁面的呈現非常完整，對于風的描述是云朵從畫面中劃過，以綠色圓柱左右擺動代表樹木。雨滴掉落、雪花飄落呈現較為精準，晴天則在畫面中放了一個太陽。所有天氣卡片并排展示，頁面背景為深色，設置了“Toggle Wind、Toggle Rain、Toggle Sun、Toggle Snow”四個按鈕，可切換不同天氣狀態。但在實際點擊過程中，各按鈕和畫面切換存在不同步現象。

測試題二中，ChatGPT構建了一個簡單月歷組件，星期對齊正確、可以點擊按鈕進行前后月份切換，其中今天的日期采取了高亮顯示，整體切換流暢。

測試題三中，ChatGPT生成一個完整的大文件上傳模擬器，模擬了將152M的測試視頻上傳的情況，測試中，多線程模擬器將測試視頻切為153份，并以動畫形式呈現上傳進度，上傳失敗文件顯示為紅色，并在頁面最下方提醒部分區塊文件上傳失敗，整體對于命令呈現較為完整。

測試題四中，ChatGPT創建了迷你Web IDE，但并沒有運行按鈕，僅僅只是一個框架，不能使用。

測試題五中，ChatGPT生成了一個2048游戲，采用的數字格子動畫，可以以鍵盤操作控制數字方向，并提供了撤銷、重做、AI自動操作按鈕，但在測試中發現，ChatGPT此次編程邏輯和算法還有提升空間，鍵盤操作控制數字方塊的響應不夠精準，AI自動操作中，也并未出現2048數字。

Claude 3.7在編程方面能力非常出色，代碼生成后直接顯示預覽畫面。

其中第一個測試題目是Claude 3.5在行業引起轟動的測試題，具體呈現方面，Claude 3.7確實不負所望。在表述基礎上還添加了適度和風速兩個指標。太陽、下雨、飄雪呈現比較直觀，風卡片中呈現了三棵輕微晃動的樹。按鈕也非常精準、切換自然。但在設計中，畫面元素太陽遮住了溫度，樹木遮住了濕度和風速，除此之外整體畫面呈現幾近完美，

第二個測試題中，Claude 3.7生的頁面同樣十分出色，左上角為月份/年份，右上角月份切換，星期對齊正確、可以點擊按鈕進行前后月份切換，其中今天的日期采取了高亮顯示，整體切換十分流暢。相較于ChatGPT，Claude 3.7的月歷組件整體呈現更精美。

第三個測試題中，Claude 3.7延續了畫面精美的風格，ChatGPT生成一個完整的大文件上傳模擬器，模擬了將152M的測試視頻上傳，測試中，模擬器將測試視頻切為153份，點擊開始上傳后，以動畫形式呈現上傳進度。上方呈現整體進度情況。每上傳成功一份會標綠顯示success，未成功則顯示Retry 1/2/3，在頁面最下方，會顯示具體時間及文件上傳具體動作和進度。整體而言，這個測試題中，Claude 3.7近乎完美呈現了題目要求。

第四個測試題中，Claude 3.7創建了迷你 Web IDE，有運行按鈕，但輸入代碼后發現不能運行。

第五個測試題中，Claude 3.7生成了一個2048游戲，這道測試中，Claude 3.7生成了一段超過長度限制代碼，為此采取了兩段生成，或許是這個原因，導致雖然生成的界面較為美觀，但在測試中邏輯和算法問題比較突出，基本上沒有可玩性。但就整體界面而言，Claude所生成的代碼頁面中有當前積分、歷史最高積分、撤銷、重來、新的游戲、AI玩游戲及停止AI玩游戲等按鈕，并在界面下方標注了游戲玩法，非常齊全。

接下來測試Gemini 2.5 Pro在編程方面的能力，我們采用的是號稱更擅長代碼文檔的Canvas功能。

第一個測試題目中，Gemini 2.5 Pro的頁面呈現較為完整，對于風的描述是除了云朵的滑動，還有動畫人物吹氣的詳細表述，樹木左右擺動。雨滴掉落較為精準，晴天則在畫面中僅僅把畫面設置為了黃色，沒有太陽元素。雪天雪花飄落基本沒有呈現。按鈕點擊較為靈敏且準確。

測試題二中，Gemini 2.5 Pro搭建了一個簡單月歷組件，星期對齊正確、可以點擊按鈕進行前后月份切換，其中今天的日期采取了高亮顯示，整體切換較為流暢。

第三個測試題中，Gemini 2.5 Pro雖然撰寫了代碼，但文件無法上傳，測試無法呈現具體成果。

第四個測試題中，和ChatGPT及Claude3.7的不能運行不同，Gemini 2.5 Pro完整創建了一個代碼編輯器應用。實測證明可以實現代碼校對功能及實時預覽運行結果，左下方有錯誤及正確提示，就這個題目而言，Gemini 2.5 Pro完成的較為出色。

第五個測試題中，Gemini 2.5 Pro所生成的2048游戲非常不完整，不滿足命題要求。

接下來測試國內大模型，首先是DeepSeek，我們測試的是其R1版本。

和國外大模型直接快速寫出代碼不同，DeepSeek在代碼生成之前經歷了非常長的思考過程，但從結果上看，長思考過程和呈現似乎并沒有太大關系。

第一個測試題目中，DeepSeek R1生成的界面較為簡陋。僅僅有主要的元素云、雨、太陽、雪花。界面效果也很一般，在實際點擊過程中，各按鈕和畫面不匹配現場非常頻繁，很難滿足命題要求。

測試題二中，DeepSeek R1搭建了一個較為簡單月歷組件，星期對齊正確、可以點擊按鈕進行前后月份切換，其中今天的日期采取了高亮顯示，整體切換較為流暢。但設計呈現非常簡單，不算美觀。

測試題三中，DeepSeek R1生成一個較為完整的大文件上傳模擬器，模擬了將152M的測試視頻上傳，測試中，多線程模擬器將測試視頻切為153份，并以動畫形式呈現上傳進度，每上傳成功一份會標綠顯示success，未成功則顯示Retrying 1/2/3，上傳失敗文件顯示為紅色，并在頁面最下方提醒部分文件塊上傳失敗，整體對于命令呈現較為完整。

第四個測試題中，DeepSeek R1創建了迷你 Web IDE，但輸入代碼后不能運行，對于正確的代碼也提示錯誤，頁面左側行號也顯示錯亂，整體和題目相差較多。

第五個測試題中，DeepSeek R1生成了一個2048游戲，相較于國外大模型，DeepSeek R1生成的界面較為簡潔，左上方顯示具體分數，下方有新的游戲、撤銷、重來和AI玩游戲四個按鈕。實測中，AI自動玩游戲短暫幾次就會停止，算法和邏輯也有一定問題。

接下來是通義千問·CodeQwen，我們測試的是通義千問Qwen3更擅長處理代碼問題的代碼模式，就生成速度而言，通義千問在代碼生成速度方面非常迅速，整體頁面呈現也較為美觀。代碼頁面可以選擇深色和淺色兩個版本，代碼也做了彩色語法高亮處理。就界面優化層面而言，通義千問是非常出眾的。

第一個測試題目中，通義千問Qwen3代碼模式沒有按照要求生成天氣卡片，整體視覺呈現較為簡陋。四張天氣卡片沒有完整展現，主要元素例如樹木、云朵也都沒有呈現，和命題嚴重不符。

測試題二中，通義千問Qwen3代碼模式搭建了一個較為簡單月歷組件，星期對齊有錯位，但基本正確、可以點擊按鈕進行前后月份切換，其中今天的日期采取了高亮顯示，整體切換較為流暢。設計呈現非常簡單，不算美觀。值得一提的是，盡管是全英文提示詞，通義千問還是把年份和月份換成了中文，這一點值得肯定。但下方的星期又變成了英文，整體呈現有些混淆，左右切換按鈕也出現了錯行。

測試題三、四、五三道題，通義千問Qwen3同樣沒有達到預期。測試題三中，通義千問Qwen3僅僅搭建了大文件上傳模擬器的框架，實際測試中，并沒有完整呈現文件上傳界面，整體頁面成為了灰色，沒有完成命題要求；測試題四中，僅僅搭建了框架；測試題五中，生成的2048游戲，界面同樣簡陋，算法和邏輯也不對。

文心一言我們測試的是文心4.5Turbo版本，生成速度同樣迅捷。代碼部分也做了彩色語法高亮處理，代碼頁面可以選擇深色和淺色兩個版本。

第一個測試題目中，文心4.5Turbo生成的界面整體色調較為舒適，四個天氣卡片沒有全部在一起展現，主要元素中沒有展現太陽，整體切換較為流暢。但值得肯定的是，每個天氣卡片都有動畫效果的同時，還用一句話形容了當前的天氣或提示。比如，晴天中表述Perfect beach weather! 雨天中的Don't forget your umbrella! 雪天中的Time for a snowball fight! 刮風天氣中的Kite flying weather! 整體而言較為出色。

測試題二中，文心4.5Turbo搭建了一個簡單月歷組件，星期對齊正確、可以點擊按鈕進行前后月份切換，其中今天的日期采取了高亮顯示，整體切換較為流暢。

測試題三中，文心4.5Turbo生成一個較為完整的大文件上傳模擬器，模擬了將152M的測試視頻上傳，測試中，和大部分大模型所生成的模擬器將測試視頻切為153份不同，文心一言把視頻切分為了31份，整體沒有以進度條方式呈現，上傳成功則為綠色Uploaded successfully提示，但整體文件未上傳完畢，停頓在了70%左右，也沒有提示區塊文件上傳失敗，沒有完成命題要求。

第四個測試題中，文心4.5Turbo雖然創建了迷你 Web IDE，但輸入代碼后不能運行，沒有滿足命題要求。

出人意料的是，文心4.5Turbo并沒有完成第五個測試題。

實測中，百川大模型同樣和DeepSeek一樣，有較長的思考過程，代碼部分也做了彩色語法高亮處理。

考慮到篇幅問題，我們集中為大家呈現接下來幾個大模型的生成情況。

百川大模型在整體測試中，除了月歷組件和多線程大文件上傳模擬器，其他3個測試題百川完成效果均不太理想。以下是其各測試題效果：

訊飛星火在整體測試中，整體思考過程相對非常久，除了月歷組件較為完整，其他4個測試題完成效果均不算合格。以下是其各測試題效果：

Kimi在整體測試中，天氣卡片效果有生成，但不符合命題要求。月歷組件是所有大模型生成效果中，竟然出現了星期和日期不對應的情況，是所有測試大模型中唯一的一個。大文件上傳模擬器相對而言比較完整，迷你代碼編輯器未達到命題要求。出人意料的是，聯網模式下Kimi生成的2048游戲中，AI玩游戲中完成進度是最好的。但在不聯網的情況下，Kimi并沒有完成這項測試。

智譜清言在整體測試中，天氣卡片不符合命題要求，月歷組件較為完整流暢，多線程大文件上傳模擬器無法上傳文件，迷你代碼編輯器和2048游戲未達到命題要求。以下是其各測試題效果：

通過本次橫向評測，可以簡單總結，各大編程助手在基礎語法和常規任務上差異正在縮小，但勝負手并不在于語法細節，而在于對復雜架構的理解和多步推理能力。簡單來說，下一代AI編程助手的競爭焦點，將是它能否像人類那樣，從全局角度規劃軟件系統，并在需求持續演變的情況下保持思路清晰。

歸根結底，AI編程助手要成為開發者的得力伙伴，需要超越對單句指令的翻譯能力，真正理解編程任務的“語境”和“全局”，為軟件創新提供真正有價值的幫助。

大模型編程角力不是性能跑分，

是生態競爭

誠然，測試題只是模型能力的一面鏡子，只能簡單反映出各模型寫代碼的實力。AI編程助手能否走出實驗室、進入日常開發環境，關鍵肯定不在分數，而在產品化與生態建設。畢竟，從能寫代碼，到能真正幫助工程師完成開發任務，是兩個維度的問題。這里面有幾個誤區：

誤區一：模型能力≠開發效率

產品形態決定實際價值，即便HumanEval能跑出80%的準確率，現實中程序員更關注的是：你能幫我自動補全函數、理解上下文、定位bug、生成單元測試嗎？就目前而言，顯然答案是否定的。

誤區二：本地部署就能滿足企業級需求？

從工具到平臺的延展產品化還有一層：是否能進入企業內部？大模型輸出的代碼涉及數據、算法、業務邏輯，安全、保密、可控至關重要。很多企業理所當然地認為“只要本地部署就安全了”，但現實遠沒有那么簡單。除了模型推理要在本地完成，更大的挑戰在于上下文數據如何同步、隱私策略如何配置、代碼審計與權限管控如何落地，甚至還要考慮多租戶下的資源隔離和團隊協作。

從這個角度看，AI編程助手的真正“產品力”遠不止模型，還包括IDE插件系統、上下文緩存方案、API集成能力、組織級使用管理等復雜架構。

誤區三：垂類細分≠精細打磨

另一個常被忽略的點是，AI編程助手并非一刀切產品。前端、后端、算法、數據工程、運維，任務需求千差萬別。對前端工程師而言，他們關注動畫交互、DOM結構、跨端適配；對后端工程師而言，更重視數據結構、算法復雜度與服務性能。

某種程度上，AI編程助手正在從“代碼助手”進化為“開發平臺”：既要能寫代碼，更要能理解上下游工程環境，從DevOps到CI/CD，成為軟件工程體系中的一環。

這背后考驗的，是模型的泛化能力，也是產品和生態建設的綜合實力。

短期來看，各大模型廠商還在以“能力秀”為主：誰在HumanEval上分高？誰能通過MBPP？誰能還原經典開源項目？但從中期來看，真正值得投入的，是開發鏈條的閉環打通：是否能在真實的工程環境中處理龐雜的上下文、跟蹤任務進展、理解業務意圖、生成高質量代碼并支持持續迭代？最終，誰能率先打造出一個穩定、高效、具備“人機協同”特征的AI開發平臺，誰就能率先占領開發者心智。

長期來看，AI編程助手的最終形態，可能不是“寫代碼更快”，而是“重新定義開發流程”。這一進化背后，既是大模型技術能力的迭代，更是產品形態的革命。

對國內大模型廠商而言，這或許是一次“彎道超車”的好機會。中國開發者生態復雜、業務場景豐富，本地化、垂直化、多端協同的需求遠比國外市場更加繁雜。這意味著，誰能在“工程落地”上走得更扎實，誰就有機會在全球 AI 編程助手的競賽中，跑出中國式的創新路徑。

換句話說，模型能力是起點，產品化是分水嶺，生態建設才是終局。

而這一切，才剛剛開始。