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# 背景


AI编码工具提供了很多的模型选择，那么不同的开发设计场景应该选择什么模型呢？

## 结论先行


### 🏆 各场景最佳模型推荐:


1. **通用编码冠军:** GPT-5 在 SWE-bench Verified 上得分 74.9%,是目前代码能力最强的模型,并且在前端开发中 70% 的时间优于 o3

2. **企业级首选:** Claude 4.1 Opus (非推理模式) 在 SWE-bench 上达到 65%,提供最佳的成本效益和代码质量

3. **超大项目:** Gemini 2.5 Pro 拥有 1M token 上下文窗口(2M 即将推出),能够理解整个大型代码库

4. **性价比之王:** DeepSeek-V3.1 在 SWE-bench 上达到 66%,但成本仅约 $1 每任务,相比其他系统的 $70 降低了 98%

5. **紧急修复:** Grok-4 Code 在 SWE-bench 上得分 72-75%,专门优化用于快速定位和修复问题


### 💡 实战建议速查:


```
# 场景选择速查表
scenarios = {
    "快速原型": "GPT-5 (minimal/low)",
    "前端开发": "GPT-5 (high)",  
    "后端API": "Claude 4.1 Opus",
    "代码审查": "GPT-5 (medium)",
    "大规模重构": "Gemini 2.5 Pro",
    "Bug修复": "Claude 4.1 Opus",
    "预算紧张": "DeepSeek-V3.1",
    "紧急hotfix": "Grok-4 Code"
}
```




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## 📊 一、模型核心参数对比


|模型|发布时间|参数规模|上下文窗口|架构特点|知识截止|
|:-:|:-:|:-:|:-:|:-:|:-:|
|**GPT-5-high**|2025.08|未公开|128K (Pro)|Transformer + 混合推理|2024.09|
|**GPT-5-medium**|2025.08|未公开|128K (Pro)|同上,推理强度中等|2024.09|
|**GPT-4.1**|2024.11|未公开|128K|Transformer|2024.04|
|**GPT-4o**|2024.05|未公开|128K|多模态 Transformer|2023.10|
|**Gemini-2.5-Pro**|2025.03|未公开|1M (2M 即将)|多模态 + 原生推理|2025.01|
|**Kimi-K2-0905**|2024.09|未公开|200K+|Transformer|2024.05|
|**DeepSeek-V3.1**|2025.08|685B (MoE)|128K|MoE + 混合推理|2024.06|
|**Grok-4**|2025.07|~1.7T|256K (API)|多智能体推理|实时|
|**Claude-4.1 Opus**|2025.02|未公开|200K|Constitutional AI|2024.08|
|**o3**|2025.01|未公开|128K|强化推理|2024.10|


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## 💻 二、核心编码能力基准测试


### 2.1 SWE-bench Verified (真实 GitHub 问题解决)


**测试说明:** 500个经过人工验证的真实 GitHub issue,评估模型修复代码的能力


|排名|模型|得分|说明|
|:-:|:-:|:-:|:-:|
|🥇 1|**GPT-5 (high)**|74.9%|最强综合表现,使用工具能力优秀|
|🥈 2|**Grok-4 Code**|72-75%|专门优化的代码版本|
|🥉 3|**Claude 4.1 Opus**|70.3%|长期代码质量冠军|
|4|**o3 (high)**|69.1%|强推理但工具调用较多|
|5|**DeepSeek-V3.1**|66.0%|开源模型最强|
|6|**Gemini 2.5 Pro**|63.8%|平衡性能,超大上下文|
|7|**o3-mini**|61.0%|轻量级推理模型|
|8|**Grok-4**|58.6%|通用版本|
|9|**GPT-4.1**|54.6%|上一代主力|
|10|**DeepSeek-R1**|44.6%|纯推理模型|
|11|**GPT-4.5**|38.0%|非推理优化|
|12|**GPT-4o**|30.8%|多模态优先|

**关键洞察:**


- GPT-5 在使用 22% 更少的输出 token 和 45% 更少的工具调用情况下,实现了 74.9% 的最高分数

- Claude 4.1 Opus 在非推理模式下达到 65% (标准化测试框架),成本效益最优

- DeepSeek-V3.1 是开源模型中的佼佼者,性价比极高


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### 2.2 Aider Polyglot (多语言代码编辑)


**测试说明:** 跨多种编程语言的代码编辑和调试能力


|排名|模型|WholeFile|Diff|特点|
|:-:|:-:|:-:|:-:|:-:|
|🥇 1|**GPT-5 (high)**|88%|-|多语言编辑最强|
|🥈 2|**o3 (high)**|81%|-|强推理支持|
|🥉 3|**Grok-4 Heavy**|79.6%|-|多智能体协作|
|4|**Gemini 2.5 Pro**|74.0%|68.6%|长上下文优势|
|5|**DeepSeek-V3.1**|71.6%|-|开源最强编辑能力|
|6|**Claude 4.1 Opus**|~70%|-|代码质量稳定|

**关键洞察:**


- GPT-5 在多语言代码编辑上将错误率降低约三分之一

- DeepSeek-V3.1 在 Aider 基准测试中超越 Claude Opus 4


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### 2.3 LiveCodeBench v5 (实时代码生成)


**测试说明:** 基于竞赛级编程问题的代码生成能力 (2025.01-05 新题)


|排名|模型|Pass@1|说明|
|:-:|:-:|:-:|:-:|
|🥇 1|**o3-mini**|74.1%|专注算法优化|
|🥉 2|**Grok-3 Beta**|70.6%|数学推理强|
|🥈 3|**Gemini 2.5 Pro**|70.4%|综合能力均衡|
|4|**GPT-5**|~68%|通用生成能力|

**关键洞察:**


- 竞赛级编程需要强数学推理,o3-mini 和 Grok 表现突出

- Gemini 2.5 Pro 在代码生成上表现稳定,适合实际开发场景


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### 2.4 代码审查能力 (Qodo PR Benchmark)


**测试说明:** 实际 Pull Request 审查场景,由 o3 模型作为评审


|排名|模型|得分|成本/质量|
|:-:|:-:|:-:|:-:|
|🥇 1|**GPT-5 (medium)**|72.2|高质量,中等成本|
|🥈 2|**GPT-5 (low)**|67.8|性价比优秀|
|🥉 3|**GPT-5 (minimal)**|62.7|轻量级仍能竞争|

**关键洞察:**


- GPT-5 minimal 版本在保持近实时响应的同时,仍能提供上下文感知的有用建议


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## 🧠 三、推理与数学能力 (影响代码架构设计)


### 3.1 AIME 2025 (竞赛数学 - 算法设计能力指标)


|排名|模型|得分|工具使用|
|:-:|:-:|:-:|:-:|
|🥇 1|**Grok-4**|95%|无工具|
|🥈 2|**GPT-5 (high)**|94.6%|无工具|
|🥉 3|**Gemini 2.5 Pro**|92.0% (2024) / 86.7% (2025)|-|
|4|**o3 (high)**|88.9%|无工具|


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### 3.2 GPQA Diamond (研究生级科学 - 复杂系统理解)


|排名|模型|得分|特点|
|:-:|:-:|:-:|:-:|
|🥇 1|**Grok-4**|87-88%|跨学科知识|
|🥈 2|**GPT-5 Pro**|87.3%|带工具|
|🥉 3|**GPT-5 (high)**|85.7%|带推理|
|4|**Gemini 2.5 Pro**|84.0%|单次尝试|


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## 🎯 四、实际开发场景性能分析


### 4.1 前端开发


**测试场景:** 生成完整的 Web 应用、UI 组件


|模型|优势|适用场景|
|:-:|:-:|:-:|
|**GPT-5**|在前端开发中 70% 的时间优于 o3,生成更|前端页面开发|


通用编码冠军: GPT-5 在 SWE-bench Verified 上得分 74.9%,是目前代码能力最强的模型,并且在前端开发中 70% 的时间优于 o3

编码设计场景下的AI 模型选择分析

AI编码工具提供了很多的模型选择，那么不同的开发设计场景应该选择什么模型呢？

架构师

人工智能

编程语言

开发工具

AI编码工具推荐：GPT-5综合能力最强(74.9% SWE-bench得分)，Claude4.1Opus企业级首选，Gemini2.5Pro适合大项目，DeepSeek-V3.1性价比最高，Grok-4Code专精Bug修复。前端开发选GPT-5，后端API用Claude4.1Opus，预算紧张选DeepSeek-V3.1。

智能体

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