主流 LLM 能力概覽 (2025)
本文對目前市場上幾個頂尖模型進行定性的比較分析，包括 Google Gemini 2.5 Pro、Anthropic Claude 3.7 與 Claude 4、DeepSeek R1、阿里巴巴 Qwen 3 系列，以及 OpenAI 的 GPT-4o 和 o3。分析將聚焦於程式設計、介面生成、除錯、邏輯推理和專案規劃等與開發相關的領域，評估其各自的總體能力與適用場景。
💻 程式設計能力
上下文窗口的大小直接影響模型處理大型專案的能力，即能夠看到多少輸入的代碼。
- Anthropic 系列 (Claude 3.7 & Claude 4)：
- Claude 3.7 與 Claude 4 均擁有 200k 的上下文窗口。它們以極高的可靠性和遵循複雜指令的能力著稱，特別適合需要高度精確性和穩定性的企業級程式設計任務。Claude 4 作為新一代架構，在推理深度和自主性上有進一步提升。
- Gemini 2.5 Pro：擁有 1M token 的超長上下文窗口，處理整個大型代碼庫時表現出色。它在複雜的代碼轉換和多語言編輯等任務中，展現出優異的能力。
- DeepSeek R1：作為開源模型，它擁有 128k 的上下文窗口，並提供了極具競爭力的低成本 API，在演算法解難方面的能力突出。
- Qwen 3：同樣是擁有 128k 上下文窗口的開源模型，但實際代碼能力非常一般。
- OpenAI 系列 (GPT-4o & o3-mini)：
- GPT-4o 提供了 128k 的上下文窗口，特別適合用於快速原型開發。
- o3-mini 則提供了 200k 上下文窗口，與 Claude 系列相當，並因其易于理解的解釋而受到好評。
🎨 使用者介面生成
- 從視覺輸入生成：
- Claude 3.7 和 Gemini 2.5 Pro 在此領域表現優異，其強大的多模態能力可以從草圖、截圖等視覺輸入準確生成前端代碼。
- GPT-4o 和 Qwen 3 (VL) 同樣支援多模態輸入，能夠從圖像生成基本 UI。
- 從文字描述生成：
- DeepSeek R1 不支援圖像輸入，但在理解詳細的文字需求後，可生成美觀的 HTML/CSS 介面，有一定審美能力。
🖌️ 審美能力比較
- Claude 模型：在 UI 審美品質方面表現出色，尤其是在網頁開發和互動元素方面，也有生成複雜動畫和 3D 場景的能力。
- Gemini 2.5 Pro: 能生成精緻的 UI，有整潔的代碼和良好的結構。
- GPT 模型：可生成精緻的 UI 佈局、簡潔的設計和流暢的動畫，並能根據參考圖像調整風格。
- DeepSeek R1： 在一些範例中展現了豐富的視覺設計，但整體表現似乎不如頂級模型。
- Qwen 3： UI 缺乏美感，它似乎優會先考慮代碼的功能性，不建議使用。
🐛 除錯 Debugging
- Claude 3.7 & Claude 4：以其強大的推理能力和對細節的精準把握著稱，使其在識別複雜邏輯錯誤和提供高質量修復建議方面，成為最可靠的工具之一。其 200k 的上下文窗口對此有極大幫助。
- Gemini 2.5 Pro：其 1M 的上下文窗口在處理涉及多個文件的複雜除錯任務時，提供了顯著的優勢，能夠「看見」整個專案的脈絡。
- o3-mini：擁有 200k 的上下文窗口，同樣非常適合處理跨越多個檔案的除錯任務。
- DeepSeek R1, Qwen 3, GPT-4o：128k 的上下文窗口也足以應對絕大多數中大型專案的除錯需求。
🧠 數學與邏輯推理
- Anthropic 系列：一直以來，Claude 模型都以其嚴謹、保守和高度可靠的推理能力而聞名，極少出現無根據的猜測，使其在需要精確性的科學和數學任務中備受信賴。
- Gemini 2.5 Pro：在高等數學競賽和研究生水平的邏輯推理問題上，均展現出優異的解決能力。
- o3 / o3-mini：完整版的
o3模型在通用人工智能推理基準上處於領先地位。其o3-mini版本同樣具備非常強的數學推理能力。 - DeepSeek R1：在某些標準數學基準測試中表現頂尖，但在其他如 AIME 等競賽中的表現則相對溫和。
🗺️ 計畫制定
- Claude 4：能很好地理解和執行複雜、多步驟的專案計畫，具備更強的自主性。
- Gemini 2.5 Pro：龐大的上下文處理能力和強大的推理能力，使其非常適合制定複雜、涉及多方依賴的專案計畫。
- o3-mini：能夠提出具有創新性和實用性的執行路線圖，在商業規劃場景中表現良好。
⏱️ 模型基准測試 Batchmarks
如要參考基准測試，可到以下網址查看各個排行：
| 基准測試 | 排行榜 |
|---|---|
| LiveCodeBench | https://livecodebench.github.io/leaderboard.html |
| LiveCodeBench Pro | https://livecodebenchpro.com |
| HumanEval & MBPP | https://evalplus.github.io/leaderboard.html |
| Aider Polyglot | https://aider.chat/docs/leaderboards/ |
| SWE-bench | https://www.swebench.com/ |
📝 總結與選擇
| 模型 | 上下文窗口 | 主要優勢領域 | 主要限制 |
|---|---|---|---|
| Claude 3.7 / 4 | 200k | 企業級編程、可靠性、高級推理 | 成本較高 |
| Gemini 2.5 Pro | 1M | 處理超大型專案、圖像生成UI、數學 | 成本較高 |
| DeepSeek R1 | 128k | 演算法、文字生成UI、成本效益 | 無多模態能力 |
| Qwen 3 | 128k | 開源、結構化回應 | 實際代碼能力弱 |
| GPT-4o | 128k | 圖像生成UI原型、多模態互動 | 處理複雜專案能力有限 |
| o3 / o3-mini | 200k | 數學與邏輯推理 | 完整版成本高 |
結論
各模型在程式設計相關任務中各有側重，選擇時應基於具體需求和預算。
- 如果你的首要考量是可靠性、準確性和遵循複雜指令的能力，特別是在企業級開發環境中，Claude 3.7/4 是頂級的選擇。
- 對於需要處理極大規模的代碼庫時，Gemini 2.5 Pro 的 1M 上下文窗口是其核心優勢。
- 對於需要頂級數學和邏輯推理的場景，o3 是一個非常強大的工具。
- 若追求開源社區的靈活性和高性價比，DeepSeek R1 和 Qwen 3 都是很好的選擇。