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作者:一名日以继夜与代码较量的开发者
作为一个高度依赖人工智能进行编程的开发者,过去一年我几乎尝试了市场上所有主流的大型模型,涵盖了从免费到高价的各种选择,速度上也从飞快到缓慢不等,功能表现有的如诗般优雅,有的却充满了错误。今天,我将为大家呈现一份真实、实用、客观的AI编程模型排名,希望能帮你们避免不必要的损失和花费!
第一梯队:顶尖效果 + 意外免费 = 超值体验!
- 模型名称:GPT-5-Codex(通过Windsurf平台使用)
- 优点:生成的代码质量极其出色,逻辑严谨且结构合理,能够自动处理复杂的业务逻辑,甚至能创建带样式的完整页面。
- 缺点:有时反应速度较慢,等待时间可能超过10秒。
- 价格:官方渠道价格高昂,然而在Windsurf平台上竟然可以免费使用!

我的使用感受:虽然速度稍慢,但我最近越来越依赖它——因为效果实在令人惊艳!面对关键模块或复杂功能,等待几秒钟完全值得,毕竟免费与高质量的组合实属珍稀。
第二梯队:性能均衡 + 速度飞快 = 高效之选
- 模型:Composer-1(通过Cursor平台使用)
优点:速度极快,代码质量出色,特别适合快速开发迭代。
缺点:价格较高,长期使用时费用不容小觑。 - 模型:Claude-4.5-Sonnet / Haiku(通过Cursor平台使用)
优点:逻辑严密,注释清晰易懂。
缺点:速度被Composer-1超越,使用费用与Composer-1相差无几。

使用建议:Composer-1非常适合那些预算充裕、追求极致效率的开发者;而Claude系列则可作为备用选择。
第三梯队:性价比之王 = 我的日常首选
- 模型:Grok-Code-Fast-1(通过Cursor平台使用)
- 优点:价格低廉、反应迅速、代码基本可用,能够满足80%以上的日常开发需求。
- 缺点:在处理复杂逻辑时略显不足,偶尔需要人工调整。

我的真实体验:这是我当前的主要模型!进行组件开发、修复BUG、搭建页面几乎都依赖它。尽管不是最顶尖的选择,但它稳定、便宜、速度快,非常适合频繁的长期使用。
第四梯队:免费但将就 = 应急备用
- MinMax-M2是免费的,用户只需通过Cursor配置API即可进行操作。
其代码质量一般,略逊于Grok,但其最大的优势在于“无须费用”。 - DeepSeek-V3.1 & GLM-4.6(通过TeaeCN平台使用)完全免费,但运行速度缓慢且错误频繁,仅适合处理简单脚本或临时调试。
目前我几乎不再使用这两个模型。
⚠️ 提醒:免费并不意味着好用,这些模型仅适合于“能够运行就行”的场景。
❌ 劝退梯队:别浪费时间!
- Qoder(阿里出品)真实体验:我曾用它制作一个带样式和表单验证的Next.js注册登录页面,其他模型平均需要2小时完成,而Qoder却耗费了整整2天!它在不断地写代码,反复进行测试和修改,陷入了一个无尽的循环。而且,不清楚它使用的是什么AI模型,智力水平极低,效果极其不理想。生成的页面既丑陋又逻辑混乱,Bug频出。
结论:完全不适合实际开发,强烈不推荐。
♂️ 血泪教训:不要被“国产”或“大厂”的名号所迷惑,实测才是最重要的事实!
AI编程模型综合对比表(按梯队排序)
|
梯队 |
模型名称 |
代码质量 |
响应速度 |
价格 |
推荐指数 |
使用平台 |
我的使用频率 |
|
第一梯队 |
GPT-5-Codex |
⭐⭐⭐⭐⭐ |
⭐⭐ |
免费(Windsurf) |
⭐⭐⭐⭐☆ |
Windsurf |
近期高频(关键任务) |
|
第二梯队 |
Composer-1 |
⭐⭐⭐⭐☆ |
⭐⭐⭐⭐⭐ |
价格较高 |
⭐⭐⭐⭐ |
Cursor |
偶尔使用(赶工时) |
|
第二梯队 |
Claude-4.5-Sonnet/Haiku |
⭐⭐⭐⭐ |
⭐⭐⭐ |
价格较高(有调用限制) |
⭐⭐⭐☆ |
Cursor |
很少使用 |
|
第三梯队 |
Grok-Code-Fast-1 |
⭐⭐⭐ |
⭐⭐⭐⭐ |
价格便宜 |
⭐⭐⭐⭐ |
Cursor |
日常主力 |
|
第四梯队 |
MinMax-M2 |
⭐⭐ |
⭐⭐⭐ |
免费 |
⭐⭐ |
Cursor(API) |
作为应急使用 |
|
第四梯队 |
DeepSeek-V3.1 / GLM-4.6 |
⭐⭐ |
⭐ |
免费 |
⭐ |
TeaeCN |
几乎不使用 |
|
劝退梯队 |
Qoder(阿里) |
⭐ |
⭐ |
免费 |
✘ |
官方渠道 |
已弃用 |
注:⭐越多表示质量越高,✘表示不推荐。
结语
AI编程工具正在迅速演进,但并非所有的大模型都适合编写代码。在选择时,切记结合质量、速度、成本及稳定性这四个方面来考虑。
对我而言:Grok-Code-Fast-1 是我日常的首选,而在关键时刻,GPT-5-Codex 则是我的“王牌”——一个省心省钱,另一个确保质量稳定。
希望这份经过亲自测试的报告能够帮助你避开“坑”,找到真正高效的开发伙伴!
欢迎在评论区分享:你尝试过哪些AI编程模型?是否有过“翻车”的经历?让我们一起交流经验,避免踩雷!
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