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上周，我們用六個(gè)國產(chǎn)AI大模型研究了財(cái)報(bào)。

本周，我們來測試一個(gè)更加酷炫且硬核的話題：AI寫代碼。

人們總是說，AI一出來，程序員都要失業(yè)了，這說法是真是假？

為了搞清楚這個(gè)問題，這次我們設(shè)計(jì)了一場“AI程序員能力挑戰(zhàn)賽”。

別擔(dān)心看不懂，我們會(huì)把所有測試都比喻成你最熟悉的生活任務(wù)。

這一次，我們盡可能選擇了擅長編程的參賽選手：

深度求索：DeepSeek-R1

騰訊：Hunyuan-TurboS

阿里：Qwen3-Coder

智譜：GLM-4.5

月之暗面：Kimi-K2

百度：ERNIE-X1-Turbo

老規(guī)矩，開啟深度思考，關(guān)閉聯(lián)網(wǎng)搜索。

這次的“AI程序員能力挑戰(zhàn)賽”，采用考駕照的方式。

我們將通過四個(gè)“科目”，從易到難，全方位考察參賽選手們的編程能力。

01

科目一：理論知識(shí)筆試（基礎(chǔ)知識(shí)問答）

在真正上路（編寫代碼）前，我們得先測試一下AI參賽選手們的基礎(chǔ)知識(shí)是否牢固。因此，我們選擇了一些編程行業(yè)的“常識(shí)題”。

測試題目1：“請(qǐng)用一個(gè)初中生能聽懂的比喻，解釋一下什么是‘面向?qū)ο缶幊?rsquo;（OOP）？”

“面向?qū)ο缶幊?rdquo;是程序員行業(yè)內(nèi)的一個(gè)核心哲學(xué)。

專業(yè)化的表述“封裝、繼承、多態(tài)”，別說初中生了，不少大學(xué)生和研究生都得犯迷糊。

這道題考的不是AI“懂不懂”，而是會(huì)不會(huì)“教”。

測評(píng)結(jié)果：

各模型選擇了不同的生活場景，對(duì)面向?qū)ο缶幊讨械慕?jīng)典概念進(jìn)行講解：

其中，Qwen3-Coder和Kimi-K2的講解全面而生動(dòng)，解釋質(zhì)量、準(zhǔn)確性和啟發(fā)性較高。

DeepSeek-R1、GLM-4.5和ERNIE-X1-Turbo對(duì)于關(guān)鍵的概念有所省略，但仍然能做到易于理解。

本輪評(píng)分：

測試題目2：“解釋一下‘遞歸’是什么，并說明使用它時(shí)需要注意什么？”

“遞歸”是編程領(lǐng)域中一種“自己調(diào)用自己”的奇特技巧，優(yōu)雅但危險(xiǎn)。

用好了，程序的可讀性和性能都會(huì)得以提升；用不好，程序很容易陷入無限循環(huán)，直到內(nèi)存耗盡而崩潰。

測評(píng)結(jié)果：

各模型異曲同工地都選擇了俄羅斯套娃作為比喻之一。

同時(shí)，詳細(xì)地描述了使用遞歸時(shí)的限制條件。

所有模型都能對(duì)專業(yè)名詞進(jìn)行正確解釋，且給出的比喻基本相同。

其中，Qwen3-Coder和GLM-4.5還提及了遞歸的應(yīng)用場景，使回答更加充實(shí)；

而DeepSeek-R1、Hunyuan-TurboS和ERNIE-X1-Turbo在沒有提及其他概念的情況下，將遞歸與循環(huán)和迭代做了對(duì)比，也是亮點(diǎn)之一。

本輪評(píng)分：

測試題目3：“進(jìn)程和線程有什么區(qū)別和聯(lián)系？舉個(gè)例子說明。”

這是程序員面試的基礎(chǔ)題目之一，涉及計(jì)算機(jī)如何同時(shí)處理多個(gè)任務(wù)的底層原理。

能講清楚這兩個(gè)概念，證明AI的計(jì)算機(jī)知識(shí)體系相當(dāng)完備。

測評(píng)結(jié)果：

同樣地，各模型首先給出簡單的比喻，然后從多個(gè)方面對(duì)比二者的區(qū)別和聯(lián)系：

與上一題類似，各模型給出的比喻大致相同。

除Kimi-K2外，各模型均從多個(gè)角度對(duì)比了進(jìn)程與線程之間的區(qū)別和聯(lián)系，內(nèi)容充實(shí)。

其中GLM-4.5給出的答案篇幅較長，包含了簡單的比喻和專業(yè)的解釋，覆蓋用戶范圍更廣。

與之相反，Kimi-K2給出的回答卻十分簡短，雖然易于理解，但并未揭示二者的本質(zhì)。

本輪評(píng)分：

科目一成績：

理論考試環(huán)節(jié)，各模型都展現(xiàn)出了碾壓性的實(shí)力。

這些本身就是計(jì)算機(jī)領(lǐng)域頂尖水平的“考生”，知識(shí)儲(chǔ)備淵博，表達(dá)清晰，比喻也很精妙。

從評(píng)分來看，Qwen3-Coder和GLM-4.5，在理論方面略勝一籌。

如果光看筆試成績，這些AI恐怕已經(jīng)可以勝任本科生的計(jì)算機(jī)“私人教師”。

不過，程序員的世界，終究還要靠代碼說話。

02

科目二：動(dòng)手實(shí)踐課（入門級(jí)編程任務(wù)）

理論知識(shí)過完，就來到基礎(chǔ)操作環(huán)節(jié)。

這就像科目二中的“倒車入庫”等環(huán)節(jié)，需要手眼協(xié)調(diào)，考驗(yàn)基本功是否扎實(shí)。

測試題目1：“寫一個(gè)經(jīng)典的‘FizzBuzz’問題：從1打印到100，如果是3的倍數(shù)就打印‘Fizz’，5的倍數(shù)就打印‘Buzz’，同時(shí)是3和5的倍數(shù)就打印‘FizzBuzz’，其他情況直接打印數(shù)字。”

從我們的角度看，這不過是一道小學(xué)生級(jí)別的數(shù)學(xué)題。

事實(shí)上，這類編程入門題能夠快速判斷AI的編程邏輯。

而我們作為“考官”，還要看看AI能不能給出我們一下子想不到的答案。

測評(píng)結(jié)果：

先說結(jié)論，AI生成的代碼均可正確運(yùn)行，給出的答案共有兩種：

一是逆向邏輯：先判斷15的倍數(shù)，再分別判斷3和5的倍數(shù)；

二是字符串拼接：先判斷3的倍數(shù)后輸出字符串Fizz，再判斷5的倍數(shù)后直接拼接Buzz。

DeepSeek-R1、GLM-4.5、Kimi-K2和ERNIE-X1-Turbo都只給出了第一種答案。

Hunyuan-TurboS和Qwen3-Coder則成功給出了兩種答案，智能程度滿分。

本輪評(píng)分：

測試題目2：“寫一個(gè)函數(shù)，用來判斷一個(gè)輸入的正整數(shù)是不是‘素?cái)?shù)’（也叫質(zhì)數(shù)）。”

引入素?cái)?shù)的概念，相比上一題稍難一些，人類可能難以一眼看出解法。

但細(xì)想一下，實(shí)際上核心思路很簡單：

判斷一個(gè)數(shù)是不是素?cái)?shù)，沒必要從2一直除到n-1。只需要除到它的“平方根”就行了。

這次，要考驗(yàn)AI對(duì)數(shù)學(xué)概念的程序化轉(zhuǎn)換能力和淺層次的算法優(yōu)化意識(shí)。

測評(píng)結(jié)果：

所有模型都給出了正確的算法；

除Hunyuan-TurboS外，所有模型均給出了可運(yùn)行的代碼；

除Hunyuan-TurboS和Kimi-K2外，其余模型均給出了時(shí)間復(fù)雜度。

值得關(guān)注的是，Hunyuan-TurboS和GLM-4.5均指出在數(shù)字較大時(shí)可以使用Miller-Rabin素性測試等更高效的算法。

而Qwen3-Coder不僅給出了正確的算法，還給出了適合批量判斷的埃拉托斯特尼篩選法，也給出了時(shí)間復(fù)雜度。

本輪評(píng)分：

測試題目3：“寫一個(gè)函數(shù)，判斷一個(gè)字符串是不是‘回文’。”

這道題在一定程度上屬于“開放式”題目，實(shí)現(xiàn)辦法多種多樣，考驗(yàn)AI處理字符串的能力。

由于解決方案較多，由人類來評(píng)判可能有失偏頗，我們請(qǐng)同行Gemini 2.5作為裁判進(jìn)行評(píng)判。

測評(píng)結(jié)果：

“裁判”從方案廣度與深度、代碼質(zhì)量與規(guī)范、解釋與教學(xué)性、獨(dú)特亮點(diǎn)和主要不足這五方面進(jìn)行了客觀的評(píng)價(jià)：

DeepSeek-R1：

方案廣度與深度：高，提供了空間優(yōu)化

代碼質(zhì)量與規(guī)范：高，代碼嚴(yán)謹(jǐn)

解釋與教學(xué)性：高，復(fù)雜度分析準(zhǔn)確

獨(dú)特亮點(diǎn)：提供了最高效的空間解法

主要不足：方案種類較少

Hunyuan-TurboS：

方案廣度與深度：中，方案實(shí)用但缺少最優(yōu)解

代碼質(zhì)量與規(guī)范：高，解法具備Python特色

解釋與教學(xué)性：極高，排版清晰，總結(jié)表格

獨(dú)特亮點(diǎn)：教學(xué)性和用戶體驗(yàn)最佳

主要不足：缺乏空間復(fù)雜度的最優(yōu)解|

Qwen3-Coder：

方案廣度與深度：極高，四種方法，包含遞歸

代碼質(zhì)量與規(guī)范：極高，組織良好，包含測試函數(shù)

解釋與教學(xué)性：高，對(duì)比清晰

獨(dú)特亮點(diǎn)：技術(shù)最全面，廣度與深度兼?zhèn)?/p>

主要不足：排版不夠生動(dòng)

GLM-4.5：

方案廣度與深度：中，專注最優(yōu)解

代碼質(zhì)量與規(guī)范：極高，包含使用類型提示

解釋與教學(xué)性：高，包含執(zhí)行流程示例

獨(dú)特亮點(diǎn)：對(duì)最優(yōu)解的解釋最形象

主要不足：方案單一，廣度不足

Kimi-K2:

方案廣度與深度：低，僅有一種方案

代碼質(zhì)量與規(guī)范：高，使用了__name__（Python編程風(fēng)格）

解釋與教學(xué)性：極高，語言最親切、口語化

獨(dú)特亮點(diǎn)：親和力第一，代碼結(jié)構(gòu)規(guī)范

主要不足：技術(shù)深度最淺

ERNIE-X1-Turbo：

方案廣度與深度：中，專注于接口設(shè)計(jì)

代碼質(zhì)量與規(guī)范：高，但有瑕疵

解釋與教學(xué)性：高，展示不同應(yīng)用場景

獨(dú)特亮點(diǎn)：體現(xiàn)API設(shè)計(jì)思想，函數(shù)靈活可配置

主要不足：測試用例有邏輯錯(cuò)誤

本輪評(píng)分：

科目二成績：

到了實(shí)踐環(huán)節(jié)，“考生”們開始展現(xiàn)出區(qū)分度。

Qwen3-Coder在三道測試題中都給出了完美的回答，毫無疑問獲得滿分，排行第一；

DeepSeek-R1和GLM-4.5也給出了高分回答，保證答案正確的情況下各具特色；

Hunyuan-TurboS和ERNIE-X1-Turbo則都出現(xiàn)了細(xì)小的錯(cuò)誤，令人遺憾。

科目二的測試題目難度大概和大一大二的普通計(jì)算機(jī)學(xué)生水平相當(dāng)。

由此可見，AI完成計(jì)算機(jī)專業(yè)部分課程的期末考試已經(jīng)不在話下。

03

科目三：生活應(yīng)用題（解決實(shí)際問題）

由于科目一和科目二還局限于學(xué)術(shù)范圍，我們要再次升級(jí)難度。

科目三要測試的是AI能否解決我們生活和工作中的實(shí)際痛點(diǎn)。

這考驗(yàn)的不僅是AI的編程技巧，還有對(duì)人類需求的理解和解決問題的能力。

測試題目1：“我桌面上有幾百個(gè)文件，有圖片、文檔和視頻，太亂了。你寫個(gè)程序幫我整理一下，把不同類型的文件放到各自的文件夾里。”

非常典型的“自動(dòng)化辦公”需求。

每次看到一臺(tái)電腦的桌面上被堆滿應(yīng)用圖標(biāo)，強(qiáng)迫癥都難以呼吸。

因此，這道題目要求AI編寫一個(gè)與操作系統(tǒng)打交道的腳本。

需要完成文件的查找、分類、創(chuàng)建文件夾和移動(dòng)文件等一系列操作。

測評(píng)結(jié)果：

所有模型都給出了可運(yùn)行的代碼，并實(shí)現(xiàn)了文件分類的功能。

其中，GLM-4.5給出了令人驚喜的回答：

它生成的代碼提供了一個(gè)額外功能：模擬運(yùn)行，即只顯示操作但并不實(shí)際移動(dòng)文件。

這對(duì)于評(píng)測來說是不可多得的亮點(diǎn)之一。

表現(xiàn)相對(duì)較差的則是Kimi，僅給出了圖片、文檔和視頻三種分類方式。

本輪評(píng)分：

測試題目2：“我想知道現(xiàn)在外面空氣質(zhì)量怎么樣，如果PM2.5指數(shù)很高，就提醒我戴口罩。幫我實(shí)現(xiàn)這個(gè)功能。”

難度進(jìn)一步上升。

這道題的核心難點(diǎn)在于需求與“外部數(shù)據(jù)獲取”掛鉤，專業(yè)術(shù)語叫做“API調(diào)用”。

AI編寫的程序需要能夠訪問一個(gè)提供天氣或氣象相關(guān)數(shù)據(jù)的網(wǎng)站，并獲取PM2.5的數(shù)值。

而作為評(píng)判者，除了要關(guān)注數(shù)據(jù)的正確性，還要關(guān)注程序的自動(dòng)化程度。

畢竟，很多網(wǎng)站的數(shù)據(jù)需要先注冊才能獲取，但“一鍵式”才是我們追求的目標(biāo)。

測評(píng)結(jié)果：

對(duì)于這道難題，各模型給出的答案令人有些失望。

DeepSeek-R1沒能給出直接獲取數(shù)據(jù)的方法，給出的方案需要在tianqiapi.com注冊獲取密鑰，但提供的鏈接也無法直接訪問；同樣地，ERNIE-X1-Turbo給出的方案也需要在和風(fēng)天氣注冊獲取密鑰，且程序只能發(fā)揮定時(shí)檢測作用而非查詢作用。

Hunyuan-TurboS提供了兩種方案，一種是使用OpenWeatherMap的API，同樣需要注冊并獲取密鑰；另一種是直接使用AQICN的公開數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了“一鍵式”獲取，雖然數(shù)據(jù)似乎有些不準(zhǔn)確。

Qwen3-Coder生成的代碼功能較為齊全，能夠成功調(diào)用外部API實(shí)現(xiàn)“一鍵式”獲取，但可惜查詢存在錯(cuò)誤，如輸入城市為北京，但輸出數(shù)據(jù)為上海，且程序運(yùn)行一次后自動(dòng)結(jié)束。

至于GLM-4.5和Kimi-K2提供的代碼則完全無法實(shí)現(xiàn)所需功能，也未給出可行方案。

本輪評(píng)分：

測試題目3：“幫我做一個(gè)簡易的密碼生成器。”

第三題的需求相對(duì)封閉，不涉及外部依賴，AI的表現(xiàn)肉眼可見的“好起來了”。

因此，我們需要關(guān)注AI生成代碼功能是否靈活、齊全。

測評(píng)結(jié)果：

所有模型都能編寫出可用的密碼生成器，但功能存在一定差別：

DeepSeek-R1非常貼心地在代碼中加入了“避免模糊字符”功能，解決了常見的大寫字母I和小寫字母l的辨認(rèn)問題。

Hunyuan則另辟蹊徑，使用HTML形式編寫了可交互式的密碼生成器，且有密碼強(qiáng)度評(píng)分功能。

Qwen3-Coder在允許用戶自定義密碼生成規(guī)則的情況下，還允許用戶一次性生成多個(gè)密碼。

GLM-4.5、Kimi-K2生成的代碼只能在命令行中運(yùn)行，操作比較麻煩；同時(shí)，Kimi-K2和ERNIE-X1-Turbo編寫的密碼生成器不允許用戶自定義密碼生成規(guī)則，靈活性較差。

本輪評(píng)分：

科目三成績：

這一次，輪到Hunyuan-TurboS領(lǐng)跑賽道，獨(dú)占榜首。

先前的測評(píng)中，我們已經(jīng)知道，對(duì)模型來說獲取準(zhǔn)確的外界信息是一項(xiàng)難度很大的任務(wù)。

因此，能夠跨越與外界聯(lián)系的“鴻溝”，獲取到氣象數(shù)據(jù)，實(shí)屬不易。

DeepSeek-R1和Qwen3-Coder緊隨其后，在其他兩道測試題上的表現(xiàn)不錯(cuò)，在封閉環(huán)境下發(fā)揮了可靠的能力。

其余三位考生則各有“短板”，發(fā)揮不佳，令人失望。

04

科目四：終極項(xiàng)目挑戰(zhàn)（高階綜合能力）

這是最終的壓力測試。

如果把前面的題目比作“零件”級(jí)別的任務(wù)，那科目四就像讓AI動(dòng)手“組裝機(jī)器”。

下面的題目考驗(yàn)AI的系統(tǒng)設(shè)計(jì)、代碼組織和綜合應(yīng)用能力。

如果能順利通過科目四，證明AI已經(jīng)是代碼領(lǐng)域內(nèi)一名合格的“司機(jī)”。

測試題目1：“幫我寫一個(gè)網(wǎng)頁版的待辦事項(xiàng)列表（To-Do List）。”

入門級(jí)的前端項(xiàng)目。

它不只是一個(gè)后臺(tái)腳本，而是需要一個(gè)用戶能直接交互的“界面”。

這要求AI必須同時(shí)掌握三種“語言”：HTML、CSS和JavaScript。

測評(píng)結(jié)果：

所有模型都設(shè)計(jì)出了功能完備的待辦事項(xiàng)列表。

值得注意的是，在程序結(jié)構(gòu)方面，只有Qwen3-Coder將HTML、CSS和JS分成了三個(gè)獨(dú)立的文件。而其他五個(gè)模型都選擇了將CSS和JavaScript直接嵌入HTML文件中的做法。

看起來，Qwen3-Coder的做法并不如其他模型的做法便捷，無法“開箱即用”；

但是，“分文件”的做法才是專業(yè)Web開發(fā)者的標(biāo)準(zhǔn)做法，具備較高的可維護(hù)性和可讀性。

這種方式有助于代碼復(fù)用、團(tuán)隊(duì)協(xié)作和性能優(yōu)化，教授了一種專業(yè)、可持續(xù)的開發(fā)模式。

盡管對(duì)新手來說稍有門檻，不過Qwen3-Coder也備注了詳細(xì)的使用方法。

本輪評(píng)分：

測試題目2：“請(qǐng)編寫一個(gè)程序，充當(dāng)一個(gè)簡單的網(wǎng)頁信息提取器。它的任務(wù)是訪問新浪財(cái)經(jīng)的首頁，然后自動(dòng)提取并打印出該網(wǎng)站首頁上‘要聞’區(qū)域的前5條新聞標(biāo)題。”

AI應(yīng)用的熱門領(lǐng)域之一——網(wǎng)絡(luò)爬蟲。

這道題類似于讓AI派出一個(gè)小機(jī)器人去自動(dòng)瀏覽網(wǎng)頁，從海量信息中精確地抓取所需信息。

不過，難點(diǎn)并非數(shù)據(jù)的提取，而是復(fù)雜且多變的網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)該如何處理。

測評(píng)結(jié)果：

這道題也讓AI參賽選手們出現(xiàn)了明顯的“分化”。

很遺憾，DeepSeek-R1、GLM-4.5和ERNIE-X1-Turbo都無法獲取到指定內(nèi)容。

相比之下，Hunyuan-TurboS和Kimi-K2的爬取能力明顯增強(qiáng)，能夠獲取到網(wǎng)頁信息，不過位置有錯(cuò)誤。

只有Qwen3-Coder出色地完成了任務(wù)，爬取到了正確的新聞標(biāo)題。

本輪評(píng)分：

測試題目3：“請(qǐng)用代碼模擬一個(gè)最簡單的圖書館借書系統(tǒng)。需要有‘書’和‘讀者’這兩個(gè)概念。”

最后一道測試題回歸到了純粹的“系統(tǒng)設(shè)計(jì)”，考察前面“面向?qū)ο?rdquo;思想的實(shí)際應(yīng)用。

事實(shí)上，這也是計(jì)算機(jī)專業(yè)學(xué)生幾乎必定經(jīng)歷過的課程設(shè)計(jì)題目之一。

因此，我們將測評(píng)題目也設(shè)計(jì)為開放式，只告訴了AI最基本的需求。

除了完成系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，我們還要著重觀察AI能否添加并完善系統(tǒng)的功能。

測評(píng)結(jié)果：

所有模型都給出了可運(yùn)行的代碼，構(gòu)建了復(fù)雜程度不同的圖書館系統(tǒng)。

對(duì)于借書、還書的邏輯，所有模型都能夠輕而易舉地正確復(fù)現(xiàn)。

但是，對(duì)于沒有直接提出的一些需求，則暴露出部分模型的短板。

DeepSeek-R1、Hunyuan-TurboS、Qwen3-Coder和GLM-4.5都很自覺地加入了查詢圖書館藏書清單和查詢用戶借閱清單的功能。

而Kimi-K2和ERNIE-X1-Turbo卻只實(shí)現(xiàn)了簡單的借書和還書邏輯。

另外，我們要求AI設(shè)計(jì)的是圖書館“系統(tǒng)”。

顧名思義，這個(gè)系統(tǒng)是要能夠與用戶進(jìn)行交互的。

這里必須夸獎(jiǎng)一波Qwen3-Coder，六個(gè)模型中唯一采用交互式而非測試用例的AI。

它生成的代碼提供了兩種運(yùn)行模式，允許使用測試用例進(jìn)行演示，也允許用戶上手操作：

同時(shí)，實(shí)現(xiàn)的功能也是所有AI中最為齊全的：

本輪評(píng)分：

科目四成績：

毫無疑問，在其他模型表現(xiàn)平庸的襯托下，Qwen3-Coder的編程能力一騎絕塵。

它不僅能夠正確理解人們的實(shí)際需求，還能夠根據(jù)概念來構(gòu)建一個(gè)完善的微型系統(tǒng)。

設(shè)計(jì)清晰，邏輯嚴(yán)謹(jǐn)，功能強(qiáng)大，令人信服。

05

一點(diǎn)基本結(jié)論

這場駕照考試就到此為止。

通過各個(gè)科目的成績，可以看出，Qwen3-Coder輕松拿到了本次考試的榜首。

不論是在理論知識(shí)、基礎(chǔ)編程、生活應(yīng)用還是項(xiàng)目挑戰(zhàn)，它都能夠成為一個(gè)寫代碼的“好幫手”。

同時(shí)，在測評(píng)過程中，我們也注意到了一些其他的細(xì)節(jié)：

生成代碼的長度和速度方面，Qwen3-Coder都體現(xiàn)出了明顯的優(yōu)勢。

在科目四的測試中，它生成的代碼比其他模型要長數(shù)十行，卻能夠比其他模型更快完成編寫。

反之，Kimi-K2的代碼風(fēng)格極為簡潔，長度極短，因此也基本只能實(shí)現(xiàn)文字意義上的功能。

但總的來說，對(duì)于較為簡單的需求，現(xiàn)階段的AI水平已經(jīng)足夠。

那么，回到我們先前討論的問題：AI能取代程序員了嗎？

答案是：目前還不能，但它已經(jīng)在徹底改變“程序員”這個(gè)職業(yè)的定義。

與其說是取代程序員，不如說AI是在推動(dòng)自己和程序員的“進(jìn)化”。

不僅是程序員，對(duì)于有編程需要的學(xué)生和職場人來說，AI大模型已經(jīng)成為必不可少的“外掛”。

以AI目前的能力，解決掉80%以上的重復(fù)枯燥的“體力活”（寫基礎(chǔ)代碼、查資料、寫注釋等）已經(jīng)不在話下。

同時(shí)，它還能在幾分鐘內(nèi)，搭建起一個(gè)項(xiàng)目的“毛坯房”，用戶無需在程序框架上絞盡腦汁，而是可以把精力投入到“室內(nèi)精裝修”（核心業(yè)務(wù)邏輯、用戶體驗(yàn)優(yōu)化、系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)）。

更重要的是，它能極大地降低編程的入門門檻，那些有創(chuàng)意但不懂技術(shù)的人，已經(jīng)不再需要把自己培養(yǎng)成程序員，就可以借助AI將想法變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。

說實(shí)話，在這次測評(píng)的過程中，看到AI在幾十秒內(nèi)就生成了一個(gè)功能完整的程序時(shí)，作為一個(gè)幾年前畢業(yè)的計(jì)算機(jī)學(xué)生，我直接愣住了，甚至有點(diǎn)恍惚。

屏幕上自動(dòng)滾動(dòng)的代碼，結(jié)構(gòu)清晰、注釋齊全，腦海里閃過的，不是AI生成的速度如此之快、質(zhì)量如此之高，而是當(dāng)年為一個(gè)類似的課程設(shè)計(jì)通宵達(dá)旦的場景。

以前，為了實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡單的圖書館借閱系統(tǒng)，我可能要一邊翻閱C++的“抽象圣經(jīng)”，一邊因?yàn)橐粋�(gè)數(shù)據(jù)庫的BUG在CSDN的帖子間反復(fù)橫跳；為了實(shí)現(xiàn)最簡單的一個(gè)UI界面，我可能要在使用文檔上花一個(gè)下午，因?yàn)檎褺ug找?guī)讉�(gè)小時(shí)而懷疑人生。整個(gè)課程設(shè)計(jì)從開始到運(yùn)行，幾周的時(shí)間并不算長。

而現(xiàn)在，AI完成這些的時(shí)間，只用了我喝一杯水的時(shí)間。

百感交集，有一種青春被“降維打擊”的失落感。以前熬夜攻克的“難題”，現(xiàn)在AI云淡風(fēng)輕地一筆帶過。與此同時(shí)產(chǎn)生的，是一種難以言喻的惆悵和敬畏。

我們這一代程序員，已經(jīng)是見證歷史的一代。我們曾用雙手砌墻，而未來的程序員將直接指揮機(jī)器人蓋起高樓大廈。

當(dāng)然，這不是一個(gè)時(shí)代的落幕，而是一個(gè)新紀(jì)元的開啟。

程序員的價(jià)值，將不再是“砌墻”，而是設(shè)計(jì)大廈的“藍(lán)圖”，我們的目標(biāo)，是思考它的結(jié)構(gòu)、它的美感和它的價(jià)值。

當(dāng)然，得帶著AI助手。

因此，沒有太多的焦慮，更多的是對(duì)未來AI時(shí)代的期待。

       原文標(biāo)題 : 從混元到智譜，六大國產(chǎn)大模型，編程“手藝”到底怎么樣？