本文深入比较了国产大模型GLM-4.6、Qwen3-Code、DeepSeek-V3.2-Exp和MiniMax M2的编程能力。GLM-4.6性能接近国际顶尖模型,价格仅为1/7;Qwen3-Code在SWE-bench Live测试中得分54.7,超越GPT-4.1,中文API文档理解准确率达92%;DeepSeek-V3.2-Exp虽被GLM4.6超过,但广泛接入Vercel等平台;MiniMax M2成本低,专为Agent工作流设计。文章通过详细数据和对比,揭示了国产AI大模型的现状,为开发者选择合适工具提供实用参考,并展现国产AI在编程领域的竞争力。
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如果能接入微信和qq在国内的可用性就大大增强了
网站不打开
这篇文章写得太实用了!按照步骤一步步来,真的能从小白搭建起一个仿小红书的小程序。Cursor的AI补全功能确实大大提高了开发效率,感谢分享!
对比得很清晰。个人觉得如果只是日常聊天和简单任务,Claude 4.5的性价比更高;但如果是复杂的编程任务,GPT-5.2还是更稳定一些。希望能看到更多关于具体使用场景的对比。
开源项目的安全确实容易被忽视。这个案例提醒我们,即使是小功能也要做好权限校验。建议作者可以补充一下修复后的代码实现,让读者更清楚如何防范此类问题。
这个案例太典型了。配置错误导致的故障往往最难排查,因为看起来一切都正常。我们在生产环境也遇到过类似问题,后来引入了配置审查机制才好转。建议大家都重视配置管理!
很棒的漏洞分析!这种小号入侵的问题确实很容易被忽略。建议项目方可以增加一些风控规则,比如检测同一IP的多次注册行为。感谢分享这个案例!
FreeBSD的jail机制确实很强大,能把服务隔离得很干净。不过配置起来确实有点复杂,这篇文章把步骤写得很详细,准备按照教程试试!