最近这几个月相信大家都被大模型反复“轰炸”了从4月的DeepSeek V4开始然后是GLM 5.2 、Kimi 2.7、MiniMax M3每一个大模型都会拿出跑分来证明说自己非常厉害。但是在实际的工作中它们到底是“真神”还是“花架子” 这个问题可能每个人都有自己的看法。作为一名混迹后端多年的资深码农我不太看重这些评分更相信自己的手感。所以我打算掏点儿真金白银把DeepSeek V4 Pro、Kimi 2.7、MiniMax M3拉到同一个竞技场(GLM 5.2缺席实在抢不到它的Coding Plan)在长上下文、多模态理解、办公、Coding领域找一些真实场景看看它们的表现到底怎么样。01 真实代码修复现在的大模型如果不配置1M上下文感觉都不好意思和人打招呼了。既然如此那我就不客气了找一个大型项目试一试。Django我很早之前用过的一个Python Web框架大概有50万行Python代码足够大了。不但考验各个模型的长上下文窗口更考验它的有效理解和推理能力。我还特意找了一个真实的issuehttps://code.djangoproject.com/ticket/36940打算让这个三个模型修复一下看看效果如何。不过这个issue写得太细节了直接展示了要改的class不好不好我重新写了一下站在用户角度描述提示词在Django部署了两个应用/myapp/ → 应用 A/myapplication/ → 应用 B最近有用户报告以下异常行为用户反馈 1: 当用户访问https://example.com/myapp/profile 行为正常进入自己的 profile 页面。用户反馈 2当用户访问https://example.com/myapplication/profile 返回了404你帮我看看是怎么回事结果可能是我这个描述写得有过于贴近用户了导致难度过高三个模型虽然都猜到了大概的问题但是都把注意力放到了应用的urls.py文件而不是修复框架的Bug。没办法我只好更加明确一点提示它们去框架的ASGI模块去看看。这一下差别就出来了。MiniMax M3精准地定位了Bug removeprefix是纯字符串前缀匹配不尊重路径段边界。这正是产生这个Bug的准确原因。给出的修复建议也非常准确 按“段边界”做strip.更让我意外的是它还对比了WSGI 说WSGI 服务器把 SCRIPT_NAME 和 PATH_INFO 分开传给 DjangoDjango 不做 strip直接读 PATH_INFOASGI 这层自己动手strip反而引入了 bug。嗯举一反三观察全局感觉像个老程序员的样子。相比而言Kimi 2.7 和 DeepSeek V4 Pro 还是没有定位到问题。Kimi说真正出问题的地方在resolvers.py 神奇的是DeepSeek 也认为 ASGI Handler没问题认为问题出在resolvers.py两个家伙像商量好的一样。不过我再稍微提示一下Kimi 和 DeepSeek都能正确地解决问题了。可以看出三个大模型都准确地理解了问题并且推导出是url解析匹配的问题。但是真正定位的时候MiniMax M3表现要好一些找到了准确的地方Kimi 和 DeepSeek差不太多还需要进一步辅助。不过我必须得说一下对于这种巨型复杂项目中一个细碎的Bug定位和修复起来是非常有挑战的关键的问题就是一定得提供足够的上下文信息否则即使是一个非常有经验的程序员他也不一定能快速搞定更不用说初次面对这个源码的大模型了。M3 的 1M 上下文确实很长但在使用上也有些注意事项它主要用于项目级代码理解和重构长文档全文处理不适合短问答/单轮对话以及无上下文依赖的轻量创作。在Agent中使用的时候默认还是512K 上下文需要 1M 的还要手动切换Prompt结构最好是固定内容前置(系统提示、参考文档、代码库)变化内容后置(当前查询)这样可以提升cache命中率。更详细的用法可以参考一下MiniMax官方在小红书上分享的使用指南02 城市躲避游戏测完了大型项目的代码修复接下来我想试试这几个国产模型的综合编程能力。我不想用电商网站、博客等CRUD的系统太简单了我打算用3D游戏来考验一下它们毕竟3D游戏涉及到多个技术领域的协同3D 图形Three.js数学向量、矩阵、碰撞检测物理模拟相机控制动画系统 输入系统键盘、鼠标 游戏状态管理 UI 与 HUD....这种测试更接近真实的软件工程也更能拉开模型之间的差距。提示词请生成一个完整的 HTML 文件实现一个可以直接运行的 3D 城市躲避游戏。要求所有代码写在一个 HTML 中仅允许使用 Three.js不得依赖任何外部模型、贴图、音频或其他资源所有场景和物体都需要程序生成。游戏玩法:玩家扮演一名城市中的行人需要不断向前奔跑在繁忙的街道中躲避车辆同时尽可能收集金币获得更高分数。游戏目标是在保证生存的情况下获得最高分。玩家控制: WASD 控制移动, Space 跳跃,Shift 加速奔跑, 鼠标拖动旋转视角摄像机采用第三人称跟随模式能够平滑跟随玩家城市场景: 自动生成一个具有现代城市风格的场景包括道路 十字路口 人行道 建筑物高度随机要带窗户纹理树木 路灯 红绿灯 草地区域整个城市不需要无限大但要有一定规模避免场景过于单调。所有建筑均使用程序生成。车辆系统: 自动生成不同颜色和尺寸的车辆。车辆需要沿道路正常行驶 在路口能够转弯或直行保持合理车速,不要互相穿模,数量会随着游戏时间逐渐增加车辆应持续刷新而不是一次生成后保持静止。收集系统: 地图随机生成金币。玩家接触金币后金币消失 播放简单动画 分数增加 随机位置重新生成新的金币碰撞规则: 玩家撞到汽车扣除生命值 玩家短暂后退 有短暂无敌时间 生命值归零游戏结束显示最终得分 支持重新开始难度系统: 游戏运行过程中, 每隔 30 秒 汽车数量增加 汽车速度略微提升 金币刷新速度提高难度应平滑增长。HUD: 屏幕左上角实时显示当前分数 剩余生命 游戏时间 当前难度等级游戏结束时显示Game Over 最终得分 存活时间 Restart 按钮光照: 至少包含环境光 平行光太阳阴影 画面具有一定层次感。动画效果 :包括但不限于玩家跑步动画可简单摆臂金币旋转 汽车持续运动 摄像机平滑跟随玩家受击动画代码要求代码结构清晰建议划分为 场景初始化 玩家控制 城市生成 车辆系统 金币系统 碰撞检测UI 游戏循环所有逻辑放在一个 HTML 文件中可直接保存后打开运行。这次测试的结果比较有意思首先三个模型都是一次开发完成立刻可以运行角色移动Shift加速Space跳跃鼠标拖动旋转视角收集金币躲避车辆全都一次实现可见国产的模型现在发展得都相当不错了。从实现速度上来看 DeepSeek v4 Pro Kimi 2.7 MiniMax M3。但我也注意到MiniMax M3慢的主要原因是它写完代码后主动进行了测试这也让它在逻辑实现上基本没有问题而另外两家多少有点儿小Bug。从效果上来看DeepSeek构建了一个密集街区的“水泥森林”树和路灯太多了操作起来略微费劲道路、长椅、垃圾箱、金币实现得都不错角色和车辆碰撞时实现了抖动、变色的特效。注意由于我要求不依赖任何外部模型和贴图所以人物、车辆、树基本上都是几何体的堆叠这不是测试的重点不用在意。DeepSeek有个唯一的小Bug开场时由于玩家操作的人物出现的位置是随机的有时候会被困某个障碍物中动弹不得不过这是个小问题。MiniMax M3 生成的地图区域很大显得比较空旷光影效果也可以有意思的是它还给角色戴了一个小红帽。像DeepSeek一样基本功能也都实现了我还注意到还实现了双向两车道效果DeepSeek有时候会出现两车互相穿过MiniMax这边不存在这种情况。MinMaxKimi设计的街区也很空旷也实现了基本功能就是角色形象丑一点儿道路也没有体现出那种柏油马路的效果垃圾桶、长椅、路灯也不太好看但是建筑设计得错落有致的在玩儿起来的时候感觉更加丝滑。KimiKimi在开始的时候有个比较严重的Bug就是“上下键”的效果弄反了稍一提示就改了过来总的来说我觉得DeepSeek V4 Pro呈现的效果最好MiniMax M3 在逻辑上实现得最完善。03 PDF 问答前面两个都是让大模型看代码写代码在办公领域它们的表现怎么样呢我找了一个英伟达的2025年报PDF这个文件很大48M181页。我想把它发给三个大模型看看它们能不能像一个人一样“读文件做工作”能不能在几十页甚至上百页的文档里准确找到需要的数据看懂表格里的数字关系把分散在不同页面的信息拼起来再做一步甚至多步计算最后给出一个靠谱的答案而不是凭感觉乱猜。问题1Data Center 收入与 Gaming 收入相比在 FY2025 是多少倍这个问题比较简单就是从表格中提取数据。MiniMax M3 找到了正确的表格数据最为精确DeepSeek 和 Kimi 又像商量好似的不约而同地找到了另外一个表格中的粗略的值真是有意思问题2 计算 NVIDIA 从 FY2023 到 FY2025 的营收复合年增长率CAGR。这个问题不但涉及到数据提取还要进行多步计算三个模型的回答都非常漂亮完全一致这里贴一个MiniMax M3的截图问题3在 FY2025 中是 Data Center 对营收增长的贡献更大还是其他所有业务合计贡献更大请给出计算过程。这个问题就更难了有点儿像分析师的工作了这次三个模型都正确地计算了英伟达总营收的增长Data Center的增长其他业务的增长并且计算得出了结论DataCenter的贡献更大。但是很明显MiniMax M3给出的结果最详细最清晰最精确总之给我的感觉是三个大模型在对PDF问答时表现都相当好MiniMax M3相对更加精准一些。04 金融场景我在测试MiniMax的时候偶然间发现MiniMax Agent 网页端上线了金融场景相关的模块。https://agent.minimaxi.com/通过它可以链接金融数据库目前覆盖A/H/美股、基金、期货、固收和宏观数据的问答场景。比如可以问它一个问题中证红利低波动指数最近半年怎么样这对于投资/炒股的同学来说是个相当不错的工具有空大家可以去试一下。05 写在最后我发现做这种评测还是挺费劲的先构思场景然后每种场景都得让几个大模型都跑一遍仔细观察和分析看看它们的输出结果很耗费时间我甚至有点儿庆幸没有抢到GLM-5.2要不然就更费劲了。不过观察各个大模型在同一场景进行竞赛也是挺有意思的一件事情从我有限的测试看三个大模型PDF问答方面都非常棒都能理解问题进行准确推理和计算可以成为办公的好帮手了。MiniMax M3 在大型代码库修复Bug长上下文方面超出我的预料非常精准。在复杂的3D游戏领域DeepSeek V4 Pro干活儿很快代码也写得很好很老道MiniMax M3 在逻辑方面考虑得很完善Kimi 2.7 则中规中矩。总之我觉得完全可以放心地把这些国产开源大模型接入到工作流当中了但是程序员还得尽可能地去提供更多上下文指导AI工作。下一次测试我会争取更多的场景更多的模型尤其是海外的模型也希望国产开源模型有更优异的表现。