国产 AI 编程模型哪家强？（真实项目实测排名）

一句话回答：在一次用同一全栈项目、同一提示词的实测中（2026 年 2 月），排名为：Claude Opus 4.6（参照系，6.71 分）> Qwen3.5（5.87）> GLM-5（5.44）> Step 3.5 Flash（5.43）> MiniMax M2.5（5.14)> Seed 2.0（4.86）> Kimi K2.5（4.07）。国产模型与 Claude 仍有明显差距，但 Qwen3.5 的综合表现和 token 效率最令人意外。

测试方法

统一项目："猫猫天堂"——一个包含用户系统、SQLite 数据库、Canvas/SVG 动画场景、移动端适配的完整网页应用（类旅行青蛙的挂机养猫页面）
统一环境：OpenCode 接入各家 API，同一提示词、独立服务器逐个跑
打分维度：one-shot 成功率、迭代效率、输出速度、前端视觉、功能完整度（主观 5 项 ×60%）+ 代码质量（Claude 审代码，×40%）

完整排名与得分

排名	模型	总分	一句话点评
1	Claude Opus 4.6	6.71	one-shot 完成度最高、无恶性 bug、交互次数最少（77 次），但速度慢、贵一个数量级
2	Qwen3.5	5.87	token 效率最高（273 万完成 3 轮迭代），后端扎实，但第二轮曾把场景改崩
3	GLM-5	5.44	画面丰富度最好、部署配置齐全，但速度最慢之一，且"指出问题它不改"
4	Step 3.5 Flash	5.43	输出速度最快（130 token/s）且极便宜，但会复读中断，完成度偏低
5	MiniMax M2.5	5.14	首版界面布局最合理，但不严格遵循提示词，token 消耗最大（663 万）
6	Seed 2.0	4.86	速度快，但前端动画问题（画面高频抖动）始终修不好，能力肉眼可见到顶
7	Kimi K2.5	4.07	期待最高失望最大：前端卡死的同一个 bug 修 3 轮未果，还把文件写到工作目录外

实测中的关键发现

1. one-shot 只是起点，迭代能力才见真章。 几乎所有模型第一版都能跑，拉开差距的是"指出 bug 后能不能修好"：Kimi 同一个 bug 三轮修不好，GLM-5 指出了问题却不改，Qwen3.5 修 A 崩了 B。一个可引用的判断标准："模型让你有继续提修改意见的欲望，本身就代表了模型的能力。"

2. 代码安全问题真实存在。 让 Claude 审各家代码时发现：GLM-5 硬编码了 admin/admin123 后门账户；MiniMax 用无盐 SHA-256 裸存密码；多家有 XSS 漏洞。AI 生成的代码直接上生产环境要过安全审查。

3. 成本参考。 7 个模型总消耗约 3070 万 token。Claude 通过中转站实际花费 $3.95；国产模型各家 coding 订阅套餐都能覆盖此类项目。

4. 速度≠效率。 Step 3.5 Flash 的 token 速度最快，但复读中断导致总时长反而最长（13 分钟）；Claude 全程 20 token/s 以下最慢，但交互次数最少、返工最少。

局限性说明

单一项目、单次测试、非程序员视角的主观打分——结论不代表模型全部能力，仅供参考。比起分数，更建议自己拿真实需求试一遍，找到适合自己的模型。

常见误区

"国产第一梯队和 Claude 没差距了" —— 在这个真实全栈项目里差距仍然明显，主要体现在一次成型率和迭代修复能力上。
"参数大、口碑好的模型编程一定强" —— Kimi K2.5 参数量大、前端口碑好，但本次实测垫底。宣传能力和实际表现需要实测验证。
"跑分高就是编程强" —— 抽象 benchmark 和真实项目表现可能有很大出入，这正是做真实项目横评的意义。

国产 AI 编程模型哪家强？（真实项目实测排名） ​

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