国产AI编程模型怎么选？几个月消耗50亿Token后，我的一些真实感受

国产AI编程模型怎么选？几个月消耗50亿Token后，我的一些真实感受

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最近几个月，我几乎每天都在用各种 AI 编程模型开发项目。

如果不算公司的业务，仅仅是我自己的项目，每个月大概会消耗40~50 亿 Token。

因此，对各个国产模型也积累了一些比较直观的使用体验。

需要说明的是，以下仅代表我当前版本、当前使用场景下的个人体验，不同项目、不同提示词、不同版本，结果都可能有所不同。

一、国产模型已经能用了，但关键是怎么用

现在很多人在讨论：

国产模型能不能写代码？

我的答案是：

能，而且不少已经很好用了。

但是千万不要想着：

一个模型负责整个项目，从需求分析、架构设计、数据库设计、后端、前端、测试全部搞定。

目前来看，这种工作流成功率仍然不高。

真正效率比较高的方法反而是：

不同模型负责不同环节。

例如：

  • GPT负责规划
  • 国产模型负责实现
  • GPT负责Review
  • 人负责最终验收

这样成功率会高很多。

二、GLM 5.2：代码能力不错，但建议增加审核环节

GLM 5.2 是我目前使用比较多的国产模型之一。

整体来说：

  • 理解能力不错
  • 编码速度快
  • 上下文保持还可以

但是我发现一个比较明显的问题。

如果让它：

  • 自己规划方案
  • 自己设计架构
  • 自己实现全部功能

那么随着项目越来越复杂，后期往往会出现一些比较隐蔽的问题。

例如：

  • 边界条件遗漏
  • 数据流设计不合理
  • 状态同步错误
  • 后期扩展困难
  • 某些逻辑看起来没问题，实际上存在隐藏 Bug

因此我现在基本都会采用一种工作流：

GLM 负责写代码，方案和计划交给 GPT-5.4 或 GPT-5.5 审核。

经过这一层 Review 之后，很多问题在真正开发之前就能发现。

效率反而更高。

三、DeepSeek V4 Pro：适合模块开发，不建议单独负责大型项目

DeepSeek 一直是国产模型里面比较热门的一个。

V4 Pro 相比以前已经提升很多。

但是我自己的体验是：

在复杂业务里面，仍然比较容易出现幻觉。

尤其是：

  • 大量文件
  • 多模块联动
  • 长上下文
  • 复杂业务逻辑

这种情况下，模型偶尔会：

  • 自己假设接口存在
  • 引用不存在的方法
  • 修改了 A，却忘记同步修改 B
  • 生成一些实际上不存在的变量

如果项目越来越大，这些问题都会逐渐累积。

所以我的使用方式通常是：

适合：

  • 小模块开发
  • 工具函数
  • 页面开发
  • CRUD
  • 常规接口封装

不太建议：

  • 独立负责整个大型项目
  • 独立设计复杂业务

否则后期排查 Bug 的时间可能会越来越长。

四、Kimi 2.7：前端体验非常好

如果让我选一个：

前端页面最好看的国产模型。

我大概率会选择：

Kimi 2.7

它生成出来的页面通常有几个特点：

  • 配色舒服
  • 排版合理
  • 间距自然
  • 动效丰富
  • 整体比较有设计感

很多时候几乎不用再去改 UI。

我个人感觉：

它的前端审美比 GLM 5.2 更进一步。

当然，它也有自己的短板。

例如：

  • Token 消耗明显偏高
  • 后端能力相对一般
  • 对复杂业务逻辑支持没有前端那么突出

因此我一般会：

前端交给 Kimi，后端交给其他模型。

整体效率会更高。

五、MiMo V2.5 Pro：目前还有提升空间

小米推出 MiMo 之后，我也体验了一段时间。

从目前来看，它距离前面几个模型还有一定差距。

在我的使用场景里，它更适合：

  • 简单脚本
  • 小工具
  • 玩具项目
  • 日常重复性代码

对于：

  • 大型项目
  • 多模块开发
  • 长上下文任务

我目前还不会作为主力模型使用。

当然，模型更新速度非常快，也许后续版本会有明显提升。

六、真正影响效率的，不只是模型能力

很多人总是在比较：

哪个模型最强？

但我越来越觉得：

真正决定开发效率的是工作流，而不是模型排行榜。

例如：

第一步：

GPT 做需求拆解。

第二步：

国产模型生成代码。

第三步：

GPT Review。

第四步：

自己进行测试。

这种方式往往比：

一个模型从头写到尾。

稳定得多。

尤其是大型项目，这种差距会越来越明显。

七、我的一些使用建议

如果让我给目前几个国产模型做一个简单定位，大概会是这样：

模型我的使用感受
GLM 5.2综合能力不错，建议配合 GPT 做方案审核
DeepSeek V4 Pro小模块开发效率高，复杂项目需谨慎
Kimi 2.7前端 UI 表现优秀，但 Token 消耗较高，后端相对一般
MiMo V2.5 Pro适合简单代码和轻量级任务，目前还有提升空间

需要再次强调的是，这只是我当前几个月使用下来的个人体验，并不代表模型的全部能力。AI 模型迭代速度非常快，一个新版本可能就会改变很多结论。

总结

国产 AI 编程模型这两年的进步非常明显，已经能够承担不少实际开发工作。

但在我看来，现阶段更重要的不是寻找一个"全能模型"，而是根据模型特点合理分工：让擅长规划的模型负责方案，让擅长实现的模型生成代码，再通过审核和测试把控质量。

对于复杂项目来说，这种组合式工作流通常比单一模型完成全部任务更加稳定，也更容易控制 Bug 数量。

如果你也长期使用 GLM、DeepSeek、Kimi、MiMo 等国产模型，欢迎在评论区分享你的使用体验，一起交流不同模型在实际开发中的优缺点。