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冪簡大模型API試用平臺為用戶提供了便捷的多模型API調(diào)用服務(wù)。用戶能夠自由地在該平臺上挑選不同的大模型，并通過調(diào)用API來對比它們的效果，從而幫助用戶挑選出最適合自身需求的大模型以供使用。

代碼生成質(zhì)量對比

我們要求兩個(gè)模型生成相同功能的代碼（一個(gè)電子商務(wù)網(wǎng)站的產(chǎn)品推薦系統(tǒng)）。結(jié)果顯示：

DeepSeek R1：DeepSeek R1提供了較為完整的推薦系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)，分為多個(gè)模塊，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、推薦算法（基于用戶行為和協(xié)同過濾）、API實(shí)現(xiàn)、數(shù)據(jù)庫模型和前端展示。代碼覆蓋了從數(shù)據(jù)處理到前端展示的完整流程，結(jié)構(gòu)清晰，邏輯較為全面。
Claude 3.7 Sonnet：Claude 3.7 Sonnet同樣提供了完整的推薦系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)，分為需求分析、系統(tǒng)設(shè)計(jì)、后端實(shí)現(xiàn)（Python Flask）、前端展示和測試用例等部分。代碼結(jié)構(gòu)清晰，邏輯完整，且包含了測試用例，體現(xiàn)了對工程實(shí)踐的重視。

算法實(shí)現(xiàn)能力

我們測試了模型實(shí)現(xiàn)復(fù)雜算法（如紅黑樹、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）的能力：

DeepSeek R1：輸出似乎是一個(gè)全面的Python紅黑樹實(shí)現(xiàn)，包括節(jié)點(diǎn)定義、插入、旋轉(zhuǎn)和平衡操作。它涵蓋了維護(hù)紅黑樹屬性（如根節(jié)點(diǎn)為黑色，紅色節(jié)點(diǎn)具有黑色子節(jié)點(diǎn)，黑色高度平衡）的關(guān)鍵方面，通過left_rotate、right_rotate和fixup等方法實(shí)現(xiàn)。代碼結(jié)構(gòu)清晰，帶有詳細(xì)注釋，顯示出較強(qiáng)的算法推理能力和對紅黑樹數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的完整理解。
Claude 3.7 Sonnet：輸出同樣提供了一個(gè)完整的Python紅黑樹實(shí)現(xiàn)，包含節(jié)點(diǎn)管理、插入、旋轉(zhuǎn)和平衡操作（如left_rotate、right_rotate、fix_insert）。代碼包含維護(hù)樹屬性的詳細(xì)方法，并有效處理了邊緣情況。相比之下，它稍顯冗長，帶有更多注釋和遍歷方法（inorder_traversal），表明其對算法的講解方式更為徹底和教育化。

代碼調(diào)試能力

我們向兩個(gè)模型提供了包含多個(gè)bug的代碼片段：

DeepSeek R1：調(diào)試能力較強(qiáng)，錯(cuò)誤識別全面，修正過程詳細(xì)，適合需要深入理解的場景，但健壯性需進(jìn)一步完善。
Claude 3.7 Sonnet：調(diào)試能力同樣出色，錯(cuò)誤識別準(zhǔn)確，修正代碼精煉，并通過示例驗(yàn)證，實(shí)用性更強(qiáng)。

前端開發(fā)

在要求開發(fā)一個(gè)現(xiàn)代React組件庫時(shí)：

Claude 3.7 Sonnet：展示出更強(qiáng)的前端開發(fā)能力，提供更完整和專業(yè)的解決方案，文檔和工具支持更完善。
DeepSeek R1：提供了一個(gè)良好的起點(diǎn)，但缺乏Claude 3.7 Sonnet的深度和精致，適合基礎(chǔ)或初學(xué)者級項(xiàng)目。

后端開發(fā)

構(gòu)建一個(gè)高性能API服務(wù)：

DeepSeek R1：DeepSeek R1 選擇了 Spring Boot 和 React + Flux，展現(xiàn)了對現(xiàn)代 Java 后端開發(fā)的熟悉，提供了一個(gè)完整項(xiàng)目結(jié)構(gòu)并實(shí)現(xiàn)了異步處理的 /api/v1/hello 端點(diǎn)，利用 Redis 緩存考慮了性能優(yōu)化，但未深入探討復(fù)雜場景或高級優(yōu)化策略。
Claude 3.7 Sonnet：Claude 3.7 Sonnet 同樣基于 Spring Boot，結(jié)合 Redis 和 Zipkin，注重分布式系統(tǒng)開發(fā)，提供了完整結(jié)構(gòu)并實(shí)現(xiàn)了用戶管理 API，熟練運(yùn)用緩存注解，同時(shí)包含分布式追蹤和詳細(xì)的性能優(yōu)化建議（如線程池和壓力測試），更適合復(fù)雜高性能場景。

技術(shù)文檔生成

要求為一個(gè)復(fù)雜系統(tǒng)生成技術(shù)文檔時(shí)：

DeepSeek R1：DeepSeek R1 提供了結(jié)構(gòu)化的技術(shù)文檔，涵蓋項(xiàng)目概述、依賴配置、代碼實(shí)現(xiàn)和運(yùn)行步驟，內(nèi)容清晰且層次分明。文檔包含 pom.xml 配置、控制器和服務(wù)的代碼示例，并附帶了 Redis 集成和性能優(yōu)化建議，展示了一定的技術(shù)深度。運(yùn)行和部署部分較為簡略，缺少詳細(xì)的監(jiān)控或擴(kuò)展建議，整體偏向基礎(chǔ)性文檔。
Claude 3.7 Sonnet：Claude 3.7 Sonnet 生成的文檔更全面，包含項(xiàng)目概述、依賴配置、代碼實(shí)現(xiàn)、性能優(yōu)化建議以及部署和監(jiān)控指導(dǎo)，結(jié)構(gòu)更豐富。提供了詳細(xì)的代碼示例（如 UserController 和 RedisConfig），并加入了分布式追蹤（Zipkin）和壓力測試建議，技術(shù)深度更強(qiáng)。文檔還包括環(huán)境配置（如 JVM 參數(shù)）和并發(fā)測試指導(dǎo)，適合復(fù)雜項(xiàng)目，整體質(zhì)量和實(shí)用性更高。

總結(jié)

DeepSeek R1和Claude 3.7 Sonnet在編程能力上各有特點(diǎn)。DeepSeek R1邏輯推理能力較強(qiáng)，開源生態(tài)支持自定義，訓(xùn)練成本低，但在長文本生成和工程類任務(wù)方面稍顯不足。相比之下，Claude 3.7 Sonnet的編程能力更為卓越，其在權(quán)威編程基準(zhǔn)測試中名列前茅，能夠覆蓋軟件開發(fā)全生命周期任務(wù)，并且具有混合推理模式、大幅提升的輸出token限制、減少不合理拒答以及多模態(tài)能力輔助編程等優(yōu)勢，不過也存在API使用限制較嚴(yán)、生成內(nèi)容需人工優(yōu)化、復(fù)雜項(xiàng)目理解能力有限以及需求分析和設(shè)計(jì)能力薄弱等不足之處。