国产大模型编码能力实测(GLM 5.1、Kimi K2.6、Mimo v2.5 Pro 和 DeepSeek V4 Pro)
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原文中文，约10800字，阅读约需26分钟。
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内容提要
本文对四款国产大模型（GLM 5.1、Kimi K2.6、Mimo v2.5 Pro 和 DeepSeek V4 Pro）的编码能力进行了实测。结果显示，这些模型在短链路和简单任务中表现良好，但在复杂工程中容易出现上下文丢失和逻辑错误。尽管能够生成代码，但在高风险模块上仍需人工审核以确保安全性和准确性。总体而言，国产模型可作为辅助工具，但不应完全依赖。
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关键要点
- 本文对四款国产大模型（GLM 5.1、Kimi K2.6、Mimo v2.5 Pro 和 DeepSeek V4 Pro）的编码能力进行了实测。
- 测试结果显示，这些模型在短链路和简单任务中表现良好，但在复杂工程中容易出现上下文丢失和逻辑错误。
- 尽管模型能够生成代码，但在高风险模块上仍需人工审核以确保安全性和准确性。
- 总体而言，国产模型可作为辅助工具，但不应完全依赖，特别是在重要代码的审核上。
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延伸问答
国产大模型的编码能力如何？
国产大模型在短链路和简单任务中表现良好，但在复杂工程中容易出现上下文丢失和逻辑错误。
在使用国产大模型时需要注意什么？
在高风险模块上仍需人工审核以确保安全性和准确性，不能完全依赖模型生成的代码。
哪些国产大模型被测试了？
测试了GLM 5.1、Kimi K2.6、Mimo v2.5 Pro和DeepSeek V4 Pro四款国产大模型。
国产大模型在复杂工程中表现如何？
在复杂工程中，国产大模型容易出现上下文丢失和逻辑错误，表现不如简单任务。
国产大模型的代码生成能力是否可靠？
虽然国产大模型能够生成代码，但在重要代码的审核上仍需人工复核，不能完全信任。
国产大模型的测试结果如何？
测试结果显示，四个模型在实现侧和测试侧分别修复了多项问题，整体表现有待提高。
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