国产模型编程能力对比

你大概率遇到过这种情况：手上项目要接国产模型写代码，翻了一圈对比文章，全是几行结论加一张截图，看不出在自己项目里到底行不行。这篇不给你标准答案，而是给一套可自己跑的对比方法——怎么挑任务、怎么控变量、怎么记分、什么情况下这套比法不适用，最后落到一份能交给团队复用的选型清单。

你大概率遇到过这种情况：手上项目要接国产模型写代码，翻了一圈对比文章，全是几行结论加一张截图，看不出在自己项目里到底行不行。这篇不给你标准答案，而是给一套可自己跑的对比方法——怎么挑任务、怎么控变量、怎么记分、什么情况下这套比法不适用，最后落到一份能交给团队复用的选型清单。

提前说明一点：下面所有环节都不出现具体分数和名次，因为这些数字变化太快，抄别人截图没意义。凡是需要数字的地方，我都告诉你去站内哪个页面按当时的数值核对。你要留下的不是一份结论，而是一套能下个月重跑一遍的流程。

先想清楚：为什么别人的排名不能直接用

公开对比的题目类型、语言分布、上下文长度都和你项目不一样。别人用一整段独立函数比出来的高分，到了你这套几万行、处处耦合的仓库里，可能连改动范围都控制不住。分数反映的是那套题目的表现，不是你这套流水线的表现。

• 榜单题目多是单文件、自包含的，你的真实任务往往跨文件、依赖一堆内部模块；
• 语言和框架分布不一致，你的主力语言不一定在被测范围内；
• 上下文长度要求不同，短上下文下的表现推到长上下文常常会掉；
• 评分口径不同，有的宽松到「编译过就算」，有的严到逐行对齐。

还有一层容易被忽略：模型能力会受接口层影响。同一个模型走不同来源，输出稳定性、超时表现、流式行为都可能不一样。所以动手比模型之前，先到 接口测速：先量出你的延迟基线 把你的网络与接口延迟基线量出来，否则你分不清是模型慢还是链路慢。

拿什么任务比：一套小而真的题库怎么攒

题库不用大，八到十二题就够，关键是每一题都来自你自己的仓库而不是网上抄的。题目太干净，测不出真本事。攒题的过程本身也是一次梳理：你会第一次清晰地知道，团队平时到底在让模型干哪几类活。

• 单文件函数补齐：给定签名和注释，看能否一次写对；
• 跨文件改动：改一个接口，看它能否找到所有调用点并同步更新；
• 遗留代码改写：给一段没人敢碰的老代码，要求读懂后小步重构；
• 报错日志定位：贴一段堆栈，看能否指到正确文件与合理原因；
• 单测生成：给一个已有函数，要求补出能覆盖边界情况的测试。

别忘了把代码补全和对话式生成分开评。前者看首字延迟和一次通过率，后者看多轮修正能力。这两类任务的评价标准完全不同，混在一起打分会得出误导性结论。

打分维度：别只写「代码对不对」

正确性只是第一层。真正接进仓库时，最容易出事的往往是「它顺手改了你没让它动的地方」。所以打分维度至少要覆盖下面几类，每一类都要有可观察的判据，而不是主观印象。

正确性

能否通过已有测试，或至少编译通过；不认「看起来对」

改动最小化

是否越界改动了需求之外的文件与函数

指令遵循

输出格式、命名风格、注释语言是否按你要求来

稳定性

同一题重复问几次，结论是否漂移

成本与延迟

单位任务消耗的 token 与耗时，决定能否用于高频环节

其中成本和延迟这两项，具体单价不要抄别人的帖子，到 AI 模型库 按你实际调用时点的数字核对。价格和额度经常调整，写死的数字很快过期，也容易误导团队决策。

跑一轮对比的具体步骤

方法听起来简单，真正难的是控变量。同一份项目快照、同一套提示词模板、同一个客户端，只要有一项不同，结论就没法归因。提示词怎么写才能让输出格式稳定，参照 提示词与结构化输出：让模型稳定返回你要的格式 的思路统一一遍再开始。

1. 固定环境同一客户端、同一提示词模板、同一份项目快照；把快照哈希记下来，确保两轮用的是同一份代码。
2. 逐题跑并原样留存不要人工润色输出，失败样例比成功样例更值钱，它告诉你边界在哪。
3. 按统一验收条件打分把结果分成「一次通过 / 两次内通过 / 需要人改」三档，比百分制更好落地也更好争论。
4. 汇总成一张表按题号 × 模型 × 三档结论填表，两轮跑完取交集再下判断。

# 每次跑之前固定项目快照，记下哈希
git rev-parse HEAD > run/snapshot.txt
git status --short >> run/snapshot.txt
# 输出原样保存，不做任何编辑
# 目录结构：run/<模型>-<来源>/<题号>.md

跑完两轮你会得到一张横向表。注意别急着给总分，因为不同题目的权重对你团队并不一样。真实做法是按你们平时的工作量分布给题目加权，而不是简单平均。

按任务分工选，而不是选一个万能模型

比完之后常见的结论不是「谁第一」，而是「谁在哪个环节上」。一个模型可能在补全上又快又准，一到跨文件重构就开始乱改；另一个正好相反，慢但稳。把环节拆开分配，比死磕一个万能模型实用得多。

• 高频补全和轻量改动，优先看响应速度和长上下文下的稳定性；
• 重构、跨文件改造、遗留代码理解，优先看改动范围和是否肯解释理由；
• 生成测试、写 SQL、写接口文档，优先看格式稳定性；
• 单一模型包打全部的方案，通常会在某一环掉链子。

如果你打算走中转来源，这一步之前还得先确认来源可信度，到 中转站真假在线实测 和 模型可信度排行 核对你选的那家，否则测出来的差异可能来自来源而不是模型本身。

容易踩的坑与不适用场景

下面这几条几乎是每支团队第一次做对比都会踩的。提前知道能省一轮返工，也能避免拿着一个不成立的结论去说服别人。

• 拿玩具代码比出来的结论，套到几万行仓库上基本不成立，上下文一长差距会被放大；
• 只看一轮结果就下结论，模型输出有随机性，至少跑两轮取交集；
• 用网页端体验代替接口实测，超时、重试、流式这些只有接口层才看得出来；
• 把测试环境的结论直接搬到生产，忽略了两边的调用频率和并发差异。

不适用场景也要说清楚：涉及未公开业务逻辑或合规敏感数据的项目，不要拿去公开对比或丢给外部平台。先按 安全与合规 的清单过一遍，确认哪些代码可以外发、哪些必须脱敏，再决定这批任务要不要进对比池。

一份可直接抄的选型清单

把前面所有环节收成一份清单，交给团队里任何人照着都能重跑一遍。清单的价值不在于结论，而在于它规定了「怎么得出结论」这件事，避免每次换人都从头吵一遍。

1. 列任务与验收条件写清题号、语言、涉及文件数、通过标准，一步都不能省。
2. 固定提示词与快照统一模板，记录快照哈希，保证两轮可比。
3. 两轮记录三档结论每个候选模型跑两轮，记录一次通过 / 两次内通过 / 需要人改。
4. 补上延迟与消耗记录耗时和 token 消耗，单价到 模型价格追踪 按当时数字核对。
5. 按环节分工写明哪个模型负责补全、哪个负责重构，别写「用 X 就行」。
6. 约定复评周期模型会更新，清单必须带失效时间，到点重跑。

清单里建议留一列「来源」，因为同一个模型走不同来源表现可能不同。如果走中转，先到 中转站导航 里挑可信度高、有实测记录的那类，再进入你的对比流程，能少走很多弯路。

结论怎么留档，方便下个月重跑

留档的目的不是归档，而是让下一次重跑只改一列就能对比。存三样东西：题库文件、每次跑的原始输出、打分表。三样齐了，任何结论都能被复现，也能被推翻。

• 题库文件：题号、输入、验收条件，版本化保存；
• 原始输出：不做任何人工编辑，失败样例照样留；
• 打分表：题号 × 模型 × 三档结论 × 耗时 × 消耗；
• 来源记录：当时用的是哪个模型、走的哪个来源。

把「当时用的是哪个模型、走的哪个来源」写进记录特别重要，不然换源之后结论根本没法复现，团队里没人说得清上次为什么选了它。下次重跑只改模型和来源两列，其余保持不变，这样差异才归因得清。

对比的目的不是找一个永远正确的模型，而是随时知道当前这套分工为什么成立、什么时候该换。