2026 国产大模型编程横评：DeepSeek、GLM、通义写同一个项目谁最快
同一个全栈待办应用，三个模型各写一遍：一次通过率、代码风格、返工成本，数据说话。
一、评测方法
任务：从零实现一个带用户登录的待办事项 Web 应用（前端 Vue3 + 后端 FastAPI + SQLite），分 12 轮对话完成，每轮记录代码是否可直接运行、需要几次人工修正。评委为两名五年以上经验的全栈工程师，交叉盲评。
二、核心数据
| 指标 | DeepSeek | 智谱GLM | 通义千问 |
|---|---|---|---|
| 12 轮一次通过率 | 10/12 | 8/12 | 9/12 |
| 人工修正总次数 | 4 次 | 9 次 | 6 次 |
| 代码可维护性评分 | 9.1 | 8.3 | 8.6 |
| 单元测试覆盖 | 主动生成 | 需提示 | 需提示 |
| API 价格（百万token） | 约1-4元 | 约2-8元 | 约2-8元 |
三、风格差异
DeepSeek像资深架构师：先给项目结构再动手，主动写错误处理与测试，但偶尔自作主张引入你没用过的依赖。GLM代码严谨保守，风格统一，适合团队规范敏感的场景，但复杂需求拆解能力略弱。通义对阿里云生态（OSS、表格存储等）的集成代码信手拈来，上云项目选它事半功倍。
四、选型建议
- 个人项目 / 算法题 / 脚本：DeepSeek，价格与质量双杀。
- 企业内网、合规要求高：GLM，开源可私有化部署。
- 阿里云技术栈团队：通义，生态集成零摩擦。
五、一个反直觉结论
三家模型在「写出能跑的代码」上差距已经不大，真正的分水岭在错误恢复：报错信息丢回去后，DeepSeek 平均 1.2 轮修复，另外两家需要 2 轮以上。日常开发中，返工成本才是大头。