GLM-4.1V-9B-Base代码生成效果实测：对比GitHub Copilot与Codex

1. 开场白：为什么关注代码生成模型

最近两年，代码生成模型正在改变开发者的工作方式。作为一名长期关注AI编程助手的开发者，我测试了市面上几乎所有主流工具。今天要聊的GLM-4.1V-9B-Base，是智谱AI最新推出的多模态代码生成模型，特别在中文语境下表现出色。

这次实测我会把它和GitHub Copilot、OpenAI Codex放在同场竞技，看看在不同编程语言、不同任务场景下，这三个工具的实际表现如何。测试完全基于真实开发场景，没有刻意设计的"理想案例"，所有结果都来自日常编码中真实遇到的问题。

2. 测试环境与方法

2.1 测试环境配置

测试在一台配备RTX 4090显卡的工作站上进行，所有模型都使用相同的开发环境：

• VS Code 1.89.1
• 官方推荐插件配置
• Python 3.10、Java 17、C++20环境
• 相同网络条件

2.2 评估维度

我们主要关注三个核心维度：

1. 代码质量：生成代码的正确性、完整性和可读性
2. 上下文理解：对注释和已有代码的理解深度
3. 响应速度：从输入到生成完整建议的时间

每个测试案例都会从这三个角度给出评分（1-5分），最后计算平均分。

3. Python场景对比测试

3.1 基础函数生成

我们从一个简单但常见的需求开始：生成一个Python函数，计算列表中所有偶数的和。

输入提示：

# 编写一个函数，计算列表中所有偶数的和
def sum_of_evens(numbers):

三个模型的生成结果：

GLM-4.1V-9B-Base：

    return sum(num for num in numbers if num % 2 == 0)

GitHub Copilot：

    sum = 0
    for num in numbers:
        if num % 2 == 0:
            sum += num
    return sum

Codex：

    even_sum = 0
    for number in numbers:
        if number % 2 == 0:
            even_sum += number
    return even_sum

评分：

• GLM：5分（简洁高效）
• Copilot：4分（正确但不够简洁）
• Codex：4分（变量命名稍好）

3.2 复杂业务逻辑

测试一个更复杂的场景：从数据库查询数据并生成报表。

输入提示：

# 从MySQL数据库查询用户订单数据，按月份统计销售额，返回一个字典
def monthly_sales_report(db_conn):

GLM-4.1V-9B-Base生成：

    import pandas as pd
    query = "SELECT DATE_FORMAT(order_date, '%Y-%m') AS month, SUM(amount) AS total FROM orders GROUP BY month"
    df = pd.read_sql(query, db_conn)
    return df.set_index('month')['total'].to_dict()

这个方案直接使用了pandas，非常符合Python数据分析的常见做法。

Copilot生成：

    cursor = db_conn.cursor()
    cursor.execute("SELECT MONTH(order_date), SUM(amount) FROM orders GROUP BY MONTH(order_date)")
    result = {}
    for month, total in cursor.fetchall():
        result[month] = total
    return result

评分：

• GLM：5分（使用了更现代的pandas方案）
• Copilot：3分（基础方案，缺少月份格式化）

4. Java场景对比测试

4.1 类方法生成

测试生成一个Java类方法，实现字符串反转。

输入提示：

// 实现字符串反转的方法
public String reverseString(String input) {

GLM-4.1V-9B-Base：

    return new StringBuilder(input).reverse().toString();

Copilot：

    char[] chars = input.toCharArray();
    int left = 0, right = chars.length - 1;
    while (left < right) {
        char temp = chars[left];
        chars[left] = chars[right];
        chars[right] = temp;
        left++;
        right--;
    }
    return new String(chars);

评分：

• GLM：5分（使用标准库最优方案）
• Copilot：3分（手动实现，效率较低）

4.2 Spring Boot控制器

测试生成一个简单的Spring Boot控制器。

输入提示：

// 创建一个Spring Boot控制器，提供/user端点返回用户列表
@RestController
public class UserController {

GLM-4.1V-9B-Base生成：

    @Autowired
    private UserRepository userRepository;
    
    @GetMapping("/user")
    public List<User> getUsers() {
        return userRepository.findAll();
    }

这个生成结果非常符合Spring Boot的最佳实践。

5. C++场景对比测试

5.1 智能指针使用

测试生成一个使用智能指针的C++类。

输入提示：

// 创建一个使用shared_ptr管理资源的类
class ResourceManager {

GLM-4.1V-9B-Base：

private:
    std::shared_ptr<Resource> resource;
public:
    ResourceManager() : resource(std::make_shared<Resource>()) {}
    std::shared_ptr<Resource> getResource() { return resource; }

Codex：

private:
    Resource* resource;
public:
    ResourceManager() { resource = new Resource(); }
    ~ResourceManager() { delete resource; }
    Resource* getResource() { return resource; }

评分：

• GLM：5分（正确使用智能指针）
• Codex：2分（使用原始指针，不符合现代C++实践）

6. 综合分析与建议

经过多个场景的测试，GLM-4.1V-9B-Base在代码生成质量上表现出色，特别是在中文注释理解和现代编程实践方面有明显优势。GitHub Copilot表现稳定但有时过于保守，Codex在部分场景下已经显得有些落后。

实际使用中，GLM-4.1V-9B-Base生成的代码往往更简洁、更符合现代编程风格，减少了后续修改的工作量。对于中文开发者来说，它对中文注释的理解能力是一个显著优势，能够更准确地把握开发者的意图。

当然，没有任何工具是完美的。在特别复杂的业务逻辑场景下，所有模型都可能需要人工调整。建议开发者根据自己的主要编程语言和技术栈选择合适的工具，也可以组合使用多个工具以获得最佳效果。

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