写在前面上一篇记录了初次上手 MonkeyCode 的整体体验当时只是用了默认推荐的模型走通了第一个任务。但 MonkeyCode 内置了好几个大模型可以切换这就引出一个很实际的问题面对同一个需求不同模型生成的结果差别大吗日常使用到底该选哪个这篇文章就是我针对这个问题做的一轮横向对比。测试方式比较朴素——用同一个需求分别跑不同的模型记录生成质量、速度、成功率等维度的差异。不是实验室级严谨测试但足够反映日常使用的真实感受。先声明一下模型版本会持续更新本文记录的是我测试时的版本表现后续可能有变化。另外我只测了免费可用的模型专业版和旗舰版的模型不在本次对比范围内。MonkeyCode 有哪些模型可选目前 MonkeyCode 基础版免费可以使用的模型有五个GLM智谱出品中文理解能力突出Kimi月之暗面出品主打长上下文处理Qwen阿里通义千问性价比高DeepSeek开源模型响应速度快MiniMax多模态能力见长切换方式有两种一是手动选在任务创建时直接指定想用的模型二是自动模式MonkeyCode 根据任务类型自己选。我一般习惯手动指定方便对比。下面进入实测环节。测试设计我用三个不同类型的需求来跑测试覆盖前端、后端和数据处理三种典型场景任务A前端页面做一个个人主页包含导航栏、头像、简介、技能展示和联系方式风格简洁现代。任务B后端接口写一个待办事项的增删改查接口包含数据模型定义、路由和基本输入校验。任务C数据处理读取一个CSV文件统计每列的缺失值比例画一个横向柱状图导出为图片。每个任务分别用 GLM、Kimi、Qwen、DeepSeek 四个模型各跑一次MiniMax留到后面单独说原因记录生成耗时、一次运行成功率、代码质量和修改体验。实测结果GLM均衡型选手GLM 是我日常默认使用的模型也是 MonkeyCode 官方推荐日常开发的模型之一。前端页面任务中GLM 生成的页面结构清晰导航栏、各区块排版合理配色也不突兀。后端接口任务中生成的代码逻辑通顺输入校验也有覆盖。数据处理任务中生成的图表基本能用但美观度一般。速度方面GLM 的响应速度处于中等水平简单任务大概一到两分钟出结果复杂一点的任务三到五分钟。一次运行成功率不错三个任务中两个一次跑通后端接口任务需要追加一次修改指令才完全正常。GLM 的中文理解能力是几个模型里最突出的。如果你在需求描述里用了比较口语化的中文表达GLM 理解意图的准确度明显高于其他模型。这对国内开发者来说是个实打实的优势——不是所有需求都能用英文精准描述。适合场景日常开发、中文需求多的项目、快速验证想法。Kimi大项目专家Kimi 的长上下文能力在四个模型中最强。这个特点在简单任务上体现不明显但在复杂任务上优势就很突出了。前端页面任务中Kimi 的表现跟 GLM 差不多页面结构完整但细节处理更细致一些——比如导航栏的交互效果、响应式适配都有考虑。后端接口任务中Kwi 生成的代码结构合理而且会主动补充一些错误处理的细节。数据处理任务最能体现 Kimi 的优势。它生成的代码考虑到了大文件读取的内存问题用了分块读取的方式而不是一次性加载这个细节其他三个模型都没注意到。速度是 Kimi 的弱项。四个模型里它最慢简单任务也要两三分钟复杂任务可能要六到八分钟。但一次运行成功率是最高的大约在九成以上——虽然慢但生成的代码基本都能一次跑通减少了来回修改的时间。Kimi 在长篇代码理解和多文件项目中的表现尤其好。如果你的项目涉及多个文件之间的引用关系或者需要 AI 理解整个代码库的上下文Kimi 是最靠谱的选择。适合场景大型项目、多文件协作、需要理解大量上下文的任务。Qwen中文最准Qwen 的代码风格偏保守不会搞太多花哨的实现。前端页面生成的效果中规中矩没有惊艳但也没有明显问题。后端接口的代码风格扎实逻辑清晰但创新性不强。数据处理任务中Qwen 对需求描述的中文理解最准确。我特意在需求里用了一些比较口语的表达比如缺失值就是空着的那些Qwen 完全理解了意图其他模型有轻微偏差。速度方面 Qwen 中等偏快跟 GLM 差不多。一次运行成功率在四个模型里排中等简单任务基本没问题复杂任务偶尔需要一次修正。Qwen 最突出的特点是对中文技术文档和注释的生成。它会主动在代码里加中文注释而且注释的质量还不错不是那种废话注释而是真正解释了逻辑要点的注释。这对团队协作场景很有用——生成的代码直接就能给同事看不需要再补注释。适合场景业务导向项目、需要中文注释和文档、对中文需求理解准确度要求高的场景。DeepSeek速度王DeepSeek 是四个模型里响应速度最快的。简单任务不到两分钟就能出结果比其他模型快不少。如果你赶时间快速验证想法DeepSeek 是效率最高的选择。但快是有代价的。DeepSeek 生成的代码风格偏简洁注释较少复杂任务的组件拆分不如 GLM 和 Kimi 细致。前端页面任务中基本布局没问题但动画细节和交互效果考虑不够。后端接口任务中核心逻辑正确但错误处理覆盖不够全面。数据处理任务的表现在四个模型里偏弱。图表基本能生成但美观度和细节不如其他模型。不过基本功能是能跑通的。一次运行成功率中等简单任务基本没问题复杂一点的可能会遇到一些小错误需要修正。好在修正过程比较快——毕竟是速度最快的模型来回试几次的总时间可能跟用慢模型一次跑通差不多。DeepSeek 的另一个优势是对中文语境的理解也不错。虽然不如 GLM 和 Qwen 那么精准但基本不会出现理解偏差导致方向跑偏的情况。适合场景快速原型、简单任务、对速度要求高的场景、预算敏感完全免费开源。关于 MiniMaxMiniMax 我没有纳入正式对比原因是它的代码生成能力跟另外四个有比较明显的差距。简单任务还行复杂任务的成功率偏低需要多次修正才能跑通。它的优势在多模态能力比如涉及图片、音频的处理场景。但纯代码开发场景暂时不太推荐作为主力模型使用。不过 MiniMax 有一个独特优势响应速度最快且免费额度最宽松。如果只是快速试个简单想法用 MiniMax 是零成本零等待的选择。四个模型横向对比表维度GLMKimiQwenDeepSeek生成速度中等较慢中等最快一次成功率较高最高中等中等代码质量均衡细致扎实简洁中文理解最强良好最准确良好复杂任务良好最强中等一般适合场景日常开发大型项目业务项目快速原型实际选择建议测完之后我的日常使用策略是这样的默认用 GLM。它在各维度表现最均衡中文理解强速度也不慢适合作为日常主力模型。大多数任务用它就够了。复杂项目切 Kimi。当任务涉及多个文件、需要理解上下文、或者代码量较大时切到 Kimi。虽然慢一点但成功率高来回修改的次数少。写业务文档和注释时用 Qwen。需要对代码补充中文注释、生成技术文档时Qwen 的中文输出质量最好。快速试想法时用 DeepSeek。不需要质量多高就是快速验证一个想法可不可行DeepSeek 的速度优势最明显。下一篇预告下一篇计划写提示词实战怎么让 AI 听懂你想要什么。如果你也遇到过明明说得很清楚了AI 生成的结果却跟预期差很远的情况大概率是提示词写法的问题。我会记录自己在使用过程中摸索出的一些技巧。系列文章序号标题状态链接一初次相遇——打开浏览器就能写代码✅ 已发布查看上一篇(一) 初次相遇——打开浏览器就能写代码MonkeyCode使用手记一初次相遇——打开浏览器就能写代码