国内外大模型编程能力对比分析

Fri, 27 Mar 2026 22:29:18 +0800

摘要：随着人工智能技术的迅猛发展，大语言模型（Large Language Models, LLMs）在软件编程领域的应用已成为业界和学术界共同关注的焦点。本文以国内外主流大模型为研究对象，从编程基准测试表现、代码生成质量、工程实践能力、中文编程场景适配性及生态建设等多个维度，对国内外大模型的编程能力展开系统性对比分析。研究表明，以 DeepSeek、通义千问（Qwen）、MiniMax 为代表的国内大模型在标准化编程基准测试中已全面追平乃至局部超越国际标杆产品，尤其是2025年底至2026年初，MiniMax M2.5 与 GLM-5 在 SWE-bench Verified 工程级基准上已进入全球前三梯队，标志着国内大模型编程能力的历史性突破。然而在工程智能体（Agentic Coding）系统工程化、代码安全体系建设及开发者生态成熟度方面，国际模型仍具有相对优势。本文旨在为研究人员、工程师及决策者提供客观、全面的参考视角。

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