国产AI编程模型实测对比：一次生成完整商城系统谁最强

引言：用一个完整商城项目考验国产模型

当前国产大模型竞争激烈，MiniMax M3、千问3.7 Max、DeepSeek V4 Pro、Kimi K2.6、智谱5.1、小米MiMo 1.5 Pro等纷纷亮相。但在实际编程能力上，谁才是真正的王者？

一位B站UP主设计了一个极具挑战性的测试：让每个模型一次性生成一个完整的电商系统，包含商城前台、后台管理系统和Java后端服务三个项目。这不是简单的代码片段测试，而是对模型长任务执行能力、需求理解能力和代码质量的全面考验。

一个完整的电商系统涉及前后端分离架构、数据库设计、接口鉴权、并发控制等多个技术维度。前端需要处理复杂的状态管理（如购物车状态同步、优惠券计算逻辑），后端需要实现事务一致性（如库存扣减与订单创建的原子操作）、分布式锁（秒杀场景防超卖）等。这类项目通常需要一个3-5人的开发团队花费数周完成，用它来测试AI模型的编程能力，能够全面暴露模型在系统设计、模块协调和细节处理上的短板。

测试方案设计：五份文档、一轮生成、多轮修复

测试任务与文档准备

测试内容覆盖了一个电商系统的核心功能链：用户注册登录、商品浏览、加入购物车、优惠券领取与使用、秒杀抢购、提交订单、模拟支付、查看订单。后台管理则包括商品管理、库存管理、订单管理、优惠券管理和秒杀活动管理。

为每个模型提供了五份标准化文档：

• PRD文档：系统功能描述、页面定义、接口路径
• 设计规范文档：商城前台的UI设计规范
• 技术栈文档：前端React、后端Java、数据库MySQL 8
• SPEC文档：具体任务和执行阶段顺序
• Cloud MD文档：全局开发规范，包含前后端代码约束

PRD（Product Requirements Document）是产品需求文档，定义了系统"做什么"；SPEC（Specification）文档则定义了"怎么做"的具体执行步骤。在AI编程场景中，这两类文档的质量直接影响模型的输出。PRD越结构化、接口路径越明确，模型越容易生成前后端一致的代码。SPEC文档中的阶段划分则帮助模型进行任务分解，避免一次性生成时的逻辑混乱。这种"文档驱动开发"的范式正在成为AI编程的最佳实践。

测试流程与评分维度

测试流程非常直接：将五份文档一次性交给AI编程工具，模型自行规划并完成编码。第一轮完成后，人工启动测试，给予3-5次问题修复机会，记录总耗时。

评分维度包括四个方面：前端UI展示与交互体验、下单全流程能否走通、后台管理功能完整度、后端Java代码规范与质量，以及完成任务的总耗时。

测试工具说明

MiniMax M3使用Cursor Code，千问3.7 Max使用其自带的Coding Player（Code模式），DeepSeek V4 Pro、Kimi K2.6、智谱5.1和小米MiMo 1.5 Pro均使用Cursor Code。UP主指出，基于充分的文档上下文，不同编程工具之间的体验差距不会太大。

Cursor Code是基于VS Code的AI编程IDE，通过集成大模型实现代码生成、补全和重构功能，支持接入多种第三方模型。千问的Coding Player则是阿里自研的编程环境，针对通义千问系列模型做了深度优化。这类工具的核心差异在于上下文管理策略（如何将项目文件喂给模型）、提示词工程（如何将用户意图转化为模型指令）、以及代码执行反馈机制。UP主认为在充分提供文档的情况下工具差异不大，这一判断基于文档已经覆盖了大部分上下文信息，减少了工具自身上下文管理能力的影响。

六大国产AI编程模型实测表现逐一拆解

千问3.7 Max：综合表现最佳，9分夺冠

千问3.7 Max的表现令人印象深刻。前端页面设计舒适美观，商品详情页展示效果不错。在核心流程测试中，商品加购、登录、地址添加、下单支付的完整流程一次性跑通。更有意思的是，它在第一轮就已经实现了优惠券的完整逻辑——这是其他所有模型都需要后续调试才能完成的功能。

优惠券系统看似简单，实际涉及多个技术环节的协同：券的发放与领取（需要防止重复领取）、使用条件判断（满减门槛计算）、订单金额抵扣（需要在下单时实时计算最终价格）、以及券状态的生命周期管理（未使用→已使用→已过期）。千问3.7 Max能在第一轮就完整实现这套逻辑，说明它对需求文档中业务规则的理解和代码转化能力显著优于其他模型。

不过也存在问题：秒杀商品下单失败，后台秒杀管理中添加商品需要手动输入商品ID（体验较差），前后端部分字段对不上。总耗时75分钟，完成度约90%，最终评分9分。

DeepSeek V4 Pro：功能齐全的实力派，8分紧随其后

DeepSeek V4 Pro的前端页面清爽整洁，注册登录流程顺畅。下单全流程通畅，优惠券领取和使用功能正常——满100减10的优惠券能够正确触发并扣减金额。后台管理功能也比较完善，商品规格、库存流水、订单详情都能正常查看，优惠券禁用功能正常。

主要问题在于：秒杀商品页面看不到商品数据，后台添加秒杀商品操作失败，个人中心地址管理功能缺失。总耗时70分钟，完成度约85%，评分8分。

值得注意的是，DeepSeek V4 Pro和千问3.7 Max都在秒杀模块上栽了跟头。秒杀是电商系统中技术难度最高的模块之一，它需要解决高并发下的库存一致性问题：多个用户同时抢购同一商品时，系统必须保证不会超卖。传统方案包括Redis预减库存、分布式锁、消息队列异步下单等。对AI模型而言，正确实现秒杀逻辑不仅需要理解业务流程，还需要具备并发编程的知识储备。测试中多个模型在秒杀功能上失败，反映出模型对这类需要多技术栈协同的复杂场景处理能力仍有不足。

MiniMax M3：中规中矩，7.5分位列第三

MiniMax M3的前端展示效果尚可，商品浏览和加购功能基本正常，但在加购时出现了接口报错。下单流程中，提交订单时出现错误提示，虽然订单最终提交成功，但支付功能存在缺失。后台管理系统加载即出错，优惠券启用/禁用操作异常，秒杀活动添加商品功能也有问题。

常见问题包括前后端字段不匹配、数据库表缺少已定义字段等。前后端字段不匹配是AI生成全栈代码时最常见的问题之一，其根源在于模型在生成前端代码和后端代码时，可能处于不同的生成阶段，对同一数据实体的字段命名产生了不一致（如前端用"totalPrice"而后端返回"total_price"）。这本质上是模型在长序列生成过程中的一致性维护问题。在人类开发中，团队通过API文档和接口联调来解决这个问题；而AI模型需要在单次生成中自行保持这种跨项目的一致性，这对上下文管理能力提出了很高要求。总耗时80分钟，完成度约85%，文件数156个（最多），评分7.5分。

智谱5.1：第一轮快但调试耗时，7分

智谱5.1的第一轮生成速度很快，约30分钟完成，但后续调试花费了大量时间。前端功能中规中矩，常规下单流程（商品加购→地址添加→提交订单→支付）能够走通。但两个核心功能缺失严重：优惠券领取功能完全没有入口，秒杀商品下单流程异常。后台管理中优惠券页面打开报错，商品缺少规格管理功能。评分7分。

Kimi K2.6：功能缺失严重，6.5分

Kimi K2.6的表现不尽如人意。前端页面勉强过关，但核心功能大面积失败：下单流程直接报错无法完成，优惠券领取后无法显示也无法使用，秒杀下单同样失败。后台管理中优惠券创建失败，秒杀管理也存在问题。总耗时80分钟，完成度仅60%，评分6.5分。

小米MiMo 1.5 Pro：前端表现最差，5.5分垫底

小米MiMo 1.5 Pro的前端是所有模型中表现最差的，即使经过专门的设计规范重跑优化，页面效果依然不理想。功能层面问题更多：购物车结算时无法添加地址，秒杀抢购直接下单成功但缺少收货信息，优惠券中心完全缺失。后台管理中商品缺少规格信息，订单看不到详细信息。第一轮虽然30分钟完成，但功能丢失严重，评分5.5分。

测试结论与深度分析

最终排名一览

排名	模型	耗时	完成度	评分
1	千问3.7 Max	75min	90%	9.0
2	DeepSeek V4 Pro	70min	85%	8.0
3	MiniMax M3	80min	85%	7.5
4	智谱5.1	~60min	75%	7.0
5	Kimi K2.6	80min	60%	6.5
6	小米MiMo 1.5 Pro	~60min	55%	5.5

核心差距在哪里？

从测试结果来看，模型之间的核心差距不在于能否生成代码，而在于长任务执行过程中的"功能保持能力"。所有模型都能持续运行一两个小时以上完成大规模编码任务，但在这个过程中，部分模型会"遗忘"某些模块的功能——比如优惠券逻辑、秒杀流程等。

这种"遗忘"现象与大语言模型处理长上下文时的注意力稀释问题密切相关。Transformer架构的注意力机制在理论上可以关注输入序列中任意位置的信息，但实际中，随着生成长度增加，早期输入的信息权重会逐渐降低。当模型需要在生成数万行代码的过程中持续"记住"五份文档中定义的所有功能需求时，部分信息不可避免地会被"遗漏"。模型的上下文窗口大小、注意力机制的效率优化、以及是否采用了分层记忆或检索增强等技术，都会影响这种功能保持能力的表现。

千问3.7 Max之所以领先，关键在于它对需求文档的理解更加深入，第一轮就能实现优惠券这类复杂业务逻辑，而不是等待后续修复。这说明模型在长上下文理解和任务分解方面的能力差异，直接决定了最终产出的质量。

实践建议

无论使用哪款模型，完成基本编程任务已经没有问题。但对于大型项目，建议：与其一次性丢给模型一个庞大任务，不如将模块切得更细，逐个模块开发，这样可以有效减少功能丢失的风险，也更容易定位和修复问题。

这一建议背后的技术逻辑是：将大任务拆分为小任务后，每个子任务的上下文长度更短，模型的注意力可以更集中地处理当前模块的需求，从而降低信息遗漏的概率。同时，模块化开发也便于人工在每个阶段进行验证和纠错，避免错误在后续模块中累积放大。这与软件工程中"分而治之"的经典思想一脉相承。

有意思的是，Kimi K2.6和智谱5.1属于相对较老的版本，近期预计会有新版本发布，届时表现可能会有显著提升。当前的排名仅代表这一轮测试的结果，不同的任务和时间节点可能产生不同的结论。

核心要点