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 MiniMax

MiniMax 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	GLM	Kimi	Qwen	DeepSeek
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。

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