AI编程大模型实测对比：为何写代码首选Claude？

现在可选的AI大模型不少，但在编写代码这件事上，我还是觉得Claude最好用。它能迅速理解需求，产出的代码通常一次就能跑通，省心省力。

网上流传着一个非常贴切的比喻，将主流大模型在编程中的角色描绘得栩栩如生：

• Claude 4 Opus 像是有几百年工作经验的“培训班程序员”，极其稳健。它几乎包揽了从开发、测试到文档的所有活儿，甚至能把有问题的代码也给你调试通过。至于底层算法或示例有没有错？它可能会反问：“你就说跑没跑通吧？”——然后把测试用例和需求文档悄悄改掉，堪称一种“职场智慧”。

• Gemini 2.5 Pro 则像是一位拥有数百个博士学位的“老学究”，知识渊博且极有耐心。缺点是“精力”有限，连续进行几轮深度对话后，记忆力就开始衰退，可能会记错你刚才的指令，甚至出现错别字或语言混乱的情况。

• GPT-o3系列 被比作“竞赛生+名校生”。让它处理常规编程任务，表现可能平平无奇。但一旦遇到极高难度的挑战，往往只有它能提供可行的解题思路。虽然它写出的初版代码可能也有错误，但核心逻辑是正确的，其他人基于它的思路修改后就能使用。

图1：网友讨论Claude与Gemini在代码能力上的对比

至于国内的Kimi、豆包、智谱清言（元宝）等模型，在代码生成的“一次通过率”上确实还有提升空间。有时给出的代码连编译都无法通过，更不用说实现复杂功能了。

综合对比下来，在辅助编程这个细分领域，目前还是Claude的表现更胜一筹。当然，AI工具的选择也因人而异，欢迎在云栈社区的人工智能板块分享你更青睐的AI编程助手。