国产大模型跑分一个比一个高，到底谁能真的干活？

最近这几个月，相信大家都被大模型反复“轰炸”了，从4月的DeepSeek V4开始，然后是GLM 5.2 、Kimi 2.7、MiniMax M3，每一个大模型都会拿出跑分来证明，说自己非常厉害。

但是在实际的工作中，它们到底是“真神”还是“花架子”？ 这个问题可能每个人都有自己的看法。

作为一名混迹后端多年的资深码农，我不太看重这些评分，更相信自己的手感。

所以，我打算掏点儿真金白银，把DeepSeek V4 Pro、Kimi 2.7、MiniMax M3拉到同一个竞技场(GLM 5.2缺席，实在抢不到它的Coding Plan)，在长上下文、多模态理解、办公、Coding领域找一些真实场景，看看它们的表现到底怎么样。

01  真实代码修复

现在的大模型如果不配置1M上下文，感觉都不好意思和人打招呼了。

既然如此，那我就不客气了，找一个大型项目试一试。

Django，我很早之前用过的一个Python Web框架，大概有50万行Python代码，足够大了。

不但考验各个模型的长上下文窗口，更考验它的有效理解和推理能力。

我还特意找了一个真实的issue：

https://code.djangoproject.com/ticket/36940，

打算让这个三个模型修复一下，看看效果如何。

不过这个issue写得太细节了，直接展示了要改的class，不好不好，我重新写了一下，站在用户角度描述：

提示词

在Django部署了两个应用：

/myapp/ → 应用 A

/myapplication/ → 应用 B

最近有用户报告以下异常行为：

用户反馈 1:   当用户访问https://example.com/myapp/profile  行为正常，进入自己的 profile 页面。

用户反馈 2：当用户访问：https://example.com/myapplication/profile  返回了404

你帮我看看是怎么回事？

结果，可能是我这个描述写得有过于贴近用户了，导致难度过高，三个模型虽然都猜到了大概的问题，但是都把注意力放到了应用的urls.py文件，而不是修复框架的Bug。

没办法，我只好更加明确一点，提示它们去框架的ASGI模块去看看。

这一下，差别就出来了。

MiniMax M3精准地定位了Bug： removeprefix是纯字符串前缀匹配，不尊重路径段边界。

这正是产生这个Bug的准确原因。

给出的修复建议也非常准确： 按“段边界”做strip.

更让我意外的是，它还对比了WSGI ，说WSGI 服务器把 SCRIPT_NAME 和 PATH_INFO 分开传给 Django，Django 不做 strip，直接读  PATH_INFO，ASGI 这层自己动手strip，反而引入了 bug。

嗯，举一反三，观察全局，感觉像个老程序员的样子。

相比而言，Kimi 2.7 和 DeepSeek V4 Pro 还是没有定位到问题。

Kimi说真正出问题的地方在resolvers.py ：

神奇的是，DeepSeek 也认为 ASGI Handler没问题，认为问题出在resolvers.py，两个家伙像商量好的一样。

不过，我再稍微提示一下，Kimi 和 DeepSeek都能正确地解决问题了。

可以看出，三个大模型都准确地理解了问题，并且推导出是url解析匹配的问题。

但是真正定位的时候，MiniMax M3表现要好一些，找到了准确的地方，Kimi 和 DeepSeek差不太多，还需要进一步辅助。

不过我必须得说一下，对于这种巨型复杂项目中一个细碎的Bug，定位和修复起来是非常有挑战的，关键的问题就是一定得提供足够的上下文信息，否则即使是一个非常有经验的程序员，他也不一定能快速搞定，更不用说初次面对这个源码的大模型了。

M3 的 1M 上下文确实很长，但在使用上也有些注意事项，它主要用于项目级代码理解和重构，长文档全文处理，不适合短问答/单轮对话，以及无上下文依赖的轻量创作。

在Agent中使用的时候默认还是512K 上下文，需要 1M 的还要手动切换，Prompt结构最好是固定内容前置(系统提示、参考文档、代码库)，变化内容后置(当前查询)，这样可以提升cache命中率。

更详细的用法可以参考一下MiniMax官方在小红书上分享的使用指南：

02 城市躲避游戏

测完了大型项目的代码修复，接下来我想试试这几个国产模型的综合编程能力。

我不想用电商网站、博客等CRUD的系统，太简单了，我打算用3D游戏来考验一下它们，毕竟3D游戏涉及到多个技术领域的协同：

3D 图形（Three.js），数学（向量、矩阵、碰撞检测），物理模拟，相机控制，动画系统， 输入系统（键盘、鼠标）， 游戏状态管理， UI 与 HUD....  

这种测试更接近真实的软件工程，也更能拉开模型之间的差距。

提示词

请生成一个完整的 HTML 文件，实现一个可以直接运行的 3D 城市躲避游戏。

要求所有代码写在一个 HTML 中，仅允许使用 Three.js，不得依赖任何外部模型、贴图、音频或其他资源，所有场景和物体都需要程序生成。

游戏玩法 :玩家扮演一名城市中的行人，需要不断向前奔跑，在繁忙的街道中躲避车辆，同时尽可能收集金币获得更高分数。

游戏目标是在保证生存的情况下获得最高分。

玩家控制: WASD 控制移动, Space 跳跃,Shift 加速奔跑, 鼠标拖动旋转视角

摄像机采用第三人称跟随模式，能够平滑跟随玩家

城市场景: 自动生成一个具有现代城市风格的场景，包括：

道路 十字路口 人行道 建筑物（高度随机，要带窗户纹理）树木 路灯 红绿灯 草地区域

整个城市不需要无限大，但要有一定规模，避免场景过于单调。

所有建筑均使用程序生成。

车辆系统: 自动生成不同颜色和尺寸的车辆。车辆需要：沿道路正常行驶 在路口能够转弯或直行

保持合理车速,不要互相穿模,数量会随着游戏时间逐渐增加

车辆应持续刷新，而不是一次生成后保持静止。

收集系统 : 地图随机生成金币。玩家接触金币后：

金币消失 播放简单动画 分数增加 随机位置重新生成新的金币

碰撞规则 : 玩家撞到汽车：扣除生命值 玩家短暂后退 有短暂无敌时间 生命值归零：游戏结束

显示最终得分 支持重新开始

难度系统: 游戏运行过程中, 每隔 30 秒 汽车数量增加 汽车速度略微提升 金币刷新速度提高

难度应平滑增长。

HUD : 屏幕左上角实时显示：当前分数 剩余生命 游戏时间 当前难度等级

游戏结束时显示：Game Over 最终得分 存活时间 Restart 按钮

光照 : 至少包含：环境光 平行光（太阳）阴影 画面具有一定层次感。

动画效果 : 包括但不限于：玩家跑步动画（可简单摆臂）金币旋转 汽车持续运动 摄像机平滑跟随

玩家受击动画

代码要求

代码结构清晰，建议划分为： 场景初始化 玩家控制 城市生成 车辆系统 金币系统 碰撞检测

UI 游戏循环

所有逻辑放在一个 HTML 文件中，可直接保存后打开运行。

这次测试的结果比较有意思，首先三个模型都是一次开发完成，立刻可以运行，角色移动，Shift加速，Space跳跃，鼠标拖动旋转视角，收集金币，躲避车辆全都一次实现，可见国产的模型现在发展得都相当不错了。

从实现速度上来看， DeepSeek v4 Pro > Kimi 2.7 > MiniMax M3。

但我也注意到，MiniMax M3慢的主要原因是它写完代码后，主动进行了测试，这也让它在逻辑实现上基本没有问题，而另外两家多少有点儿小Bug。

从效果上来看，DeepSeek构建了一个密集街区的“水泥森林”，树和路灯太多了，操作起来略微费劲，道路、长椅、垃圾箱、金币实现得都不错，角色和车辆碰撞时实现了抖动、变色的特效。

（注意：由于我要求不依赖任何外部模型和贴图，所以人物、车辆、树基本上都是几何体的堆叠，这不是测试的重点，不用在意。）

DeepSeek

有个唯一的小Bug：开场时，由于玩家操作的人物出现的位置是随机的，有时候会被困某个障碍物中，动弹不得，不过这是个小问题。

MiniMax M3 生成的地图区域很大，显得比较空旷，光影效果也可以，有意思的是它还给角色戴了一个小红帽。

像DeepSeek一样，基本功能也都实现了，我还注意到还实现了双向两车道效果，DeepSeek有时候会出现两车互相穿过，MiniMax这边不存在这种情况。

MinMax

Kimi设计的街区也很空旷，也实现了基本功能，就是角色形象丑一点儿，道路也没有体现出那种柏油马路的效果，垃圾桶、长椅、路灯也不太好看，但是建筑设计得错落有致的，在玩儿起来的时候感觉更加丝滑。

Kimi

Kimi在开始的时候有个比较严重的Bug，就是“上下键”的效果弄反了，稍一提示就改了过来：

总的来说，我觉得DeepSeek V4 Pro呈现的效果最好，MiniMax M3 在逻辑上实现得最完善。

03  PDF 问答

前面两个都是让大模型看代码，写代码，在办公领域，它们的表现怎么样呢？

我找了一个英伟达的2025年报PDF，这个文件很大，48M，181页。

我想把它发给三个大模型，看看它们能不能像一个人一样“读文件做工作”，能不能在几十页甚至上百页的文档里准确找到需要的数据，看懂表格里的数字关系，把分散在不同页面的信息拼起来，再做一步甚至多步计算，最后给出一个靠谱的答案，而不是凭感觉乱猜。

问题1：Data Center 收入与 Gaming 收入相比，在 FY2025 是多少倍？ 

这个问题比较简单，就是从表格中提取数据。

MiniMax M3 找到了正确的表格，数据最为精确：

DeepSeek 和 Kimi 又像商量好似的，不约而同地找到了另外一个表格中的粗略的值，真是有意思：

问题2 ： 计算 NVIDIA 从 FY2023 到 FY2025 的营收复合年增长率（CAGR）。

这个问题不但涉及到数据提取，还要进行多步计算，三个模型的回答都非常漂亮，完全一致，这里贴一个MiniMax M3的截图：

问题3：在 FY2025 中，是 Data Center 对营收增长的贡献更大，还是其他所有业务合计贡献更大？请给出计算过程。

这个问题就更难了，有点儿像分析师的工作了，这次三个模型都正确地计算了英伟达总营收的增长，Data Center的增长，其他业务的增长，并且计算得出了结论：DataCenter的贡献更大。

但是很明显，MiniMax M3给出的结果最详细，最清晰，最精确：

总之，给我的感觉是三个大模型在对PDF问答时表现都相当好，MiniMax M3相对更加精准一些。

04 金融场景

我在测试MiniMax的时候，偶然间发现MiniMax Agent 网页端上线了金融场景相关的模块。

https://agent.minimaxi.com/

通过它可以链接金融数据库，目前覆盖A/H/美股、基金、期货、固收和宏观数据的问答场景。

比如，可以问它一个问题：中证红利低波动指数最近半年怎么样？

这对于投资/炒股的同学来说是个相当不错的工具，有空大家可以去试一下。

05  写在最后

我发现做这种评测还是挺费劲的，先构思场景，然后每种场景都得让几个大模型都跑一遍，仔细观察和分析，看看它们的输出结果，很耗费时间（我甚至有点儿庆幸，没有抢到GLM-5.2，要不然就更费劲了）。

不过，观察各个大模型在同一场景进行竞赛，也是挺有意思的一件事情，从我有限的测试看：

三个大模型PDF问答方面都非常棒，都能理解问题，进行准确推理和计算，可以成为办公的好帮手了。

MiniMax M3 在大型代码库修复Bug，长上下文方面超出我的预料，非常精准。

在复杂的3D游戏领域，DeepSeek V4 Pro干活儿很快，代码也写得很好，很老道，MiniMax M3 在逻辑方面考虑得很完善，Kimi 2.7 则中规中矩。

总之，我觉得完全可以放心地把这些国产开源大模型接入到工作流当中了，但是程序员还得尽可能地去提供更多上下文，指导AI工作。

下一次测试我会争取更多的场景，更多的模型（尤其是海外的模型），也希望国产开源模型有更优异的表现。