三大国产模型 Kimi K3、GLM-5.2、DeepSeek V4 Pro 对比，谁编码能力第一？ 文章

JeecgBoot AI 专题研究 | Kimi K3、GLM-5.2、DeepSeek V4 Pro 编程实战体验与客观数据交叉验证 写在前面：从 Claude Code 封号开始的折腾 说实话，这篇文章不是纯粹看榜单写出来的，是我真金白银（以及大量加班时间）换出来的踩坑记录。 事情要从 Claude Code 封号潮说起。一夜之间主力工具没了，项目不等人，只能赶紧找替代方案。于是过去一个多月我几乎是「见一个试一个」：DeepSeek Pro4、MiniMax M3、GitHub Copilot、Cursor CLI、Codex 5.5，再到最近刚放出来的 Kimi K3，以及现在稳定当主力的 Kimi 2.7 高速版。 这篇文章只聊一个方向：编程。不是通用问答，不是写作文，不是做数学题，就是实打实的写代码、改代码、理解项目上下文。我的结论可能和榜单不完全一致，但都是键盘上敲出来的真实感受。 DeepSeek V4 Pro：速度快，但低级错误让人头大 DeepSeek 的性价比在国内模型里一直很能打，API 价格几乎是白菜价，所以第一时间就接进来试。 实际编程体验怎么说呢？速度确实可以，响应不拖沓。但问题是低级错误太多了：编译错误、类型不匹配、import 错、把旧 API 当新 API 用…… 经常是它写完一版，我还要花十分钟帮它 debug。最难受的是这些错误不是业务逻辑复杂导致的，而是只要认真看一眼就能避免的「基本功问题」。 客观数据上 DeepSeek V4 Pro 并不弱，参考评测里它在 SWE-bench Verified 上能跑到 80.6%，长上下文 MRCR 1M 也有 83.5 分，参数规模 1.6T，输出长度能到 384K。但落到我的日常开发里，它就是那个「便宜大碗但总要返工」的选手。 如果你预算紧张、任务相对标准化，DeepSeek 依然是好选择；但如果是复杂工程，需要它一次性把活儿干漂亮，我目前不太敢把核心模块交给它。 MiniMax M3：Java 方向稳，但慢到让人崩溃 从 DeepSeek 换到 MiniMax M3 之后，第一感觉是：终于没有那些低级编译错误了。