大模型选型指南：不同场景该用哪个 6 个大模型，各有优劣。看完这篇，知道什么时候该用谁。 快速决策表 场景 首选 备选 避免 生产级后端开发 DeepSeek 3.2 Kimi 2.5 MiniMax 2.5 前端视觉效果 MiniMax 2.5 Qwen 3.5 GLM5 代码审查重构 Kimi 2.5 DeepSeek 3.2 Doubao 2.0 快速原型验证 GLM

六大模型代码能力横评 GLM5、DeepSeek 3.2、Doubao 2.0、Qwen 3.5、MiniMax 2.5、Kimi 2.5 —— 谁是最强代码助手？ 评测方法测试任务（10项）： Python 数据处理 Web 前端开发 后端 API 开发 SQL 查询优化 算法实现 代码审查 Bug 修复 跨语言转换 代码解释 复杂系统设计 评分维度： 正确性（40%）：代码能否正确运行

大模型代码实战：MiniMax 2.5 vs Kimi 2.5 MiniMax 是黑马，Kimi 是老牌强者。这场对决，谁更胜一筹？ 背景介绍 模型 厂商 定位 MiniMax 2.5 MiniMax 多模态能力强，创意生成突出 Kimi 2.5 月之暗面 长文本处理专家，上下文理解强 测试维度这次重点测试「创意编程」和「复杂上下文理解」能力。 任务一：创意可视化需求： 用 C

大模型代码实战：Doubao 2.0 vs Qwen 3.5 字节跳动的 Doubao 和阿里的 Qwen，谁更适合写代码？我用实际任务测了测。 模型背景 模型 厂商 特点 Doubao 2.0 字节跳动 中文优化好，响应速度快 Qwen 3.5 阿里巴巴 开源生态强，多语言支持好 测试任务任务一：前端动画效果需求： 用 CSS + JS 实现一个加载动画，包含旋转圆圈和进度百

大模型代码实战：GLM5 vs DeepSeek 3.2 同样的提示词，不同的模型，代码质量差多少？我用 5 个真实任务做了对比测试。 测试环境 项目 配置 GLM5 智谱 AI 官方 API，temperature=0.7 DeepSeek 3.2 官方 API，temperature=0.7 测试时间 2026-03-05 评判标准 正确性、可读性、

KimiCode 进阶技巧：让 AI 更懂你的需求 同样的工具，不同的人用，效果天差地别。这里有几个让 KimiCode 产出质量翻倍的方法。 技巧一：给 AI 一个「角色」不要只说”帮我写代码”，告诉它你是谁、要做什么。 ❌ 普通写法： 1写一个登录页面 ✅ 进阶写法： 1234567你是一位有 10 年经验的前端工程师，擅长用户体验设计。请为一个 B2B 管理后台设计登录页面，要求：- 专

KimiCode 实战：从零搭建一个待办清单应用 从需求描述到可运行的应用，全程用自然语言对话完成。 项目目标做一个功能完整的待办清单（Todo List）应用： ✅ 添加任务 ✅ 标记完成/未完成 ✅ 删除任务 ✅ 筛选：全部/未完成/已完成 ✅ 数据本地存储（刷新不丢失） ✅ 界面美观、响应式 技术栈： HTML + CSS + JavaScript（纯前端

KimiCode 快速上手：5 分钟写出第一个项目 不用配环境、不用学语法，直接告诉 AI 你想做什么，代码自己跑出来。 什么是 KimiCode？KimiCode 是月之暗面推出的 AI 编程助手，集成在 Kimi 智能助手中。它能理解自然语言描述，直接生成可运行的代码项目。 核心特点： 🎯 零配置 — 不需要安装任何软件 ⚡ 即时运行 — 代码生成后直接执行 🔄 迭代优化 — 不满意就

Hello World这是我的第一篇博客文章。 “万事开头难，但只要开始了，就已经成功了一半。” 关于这个博客这个博客使用 Hexo 搭建，部署在 GitHub Pages 上。 接下来写什么 技术笔记 生活随笔 读书笔记 Stay tuned.

写在前面作为一个非科班出身的编程爱好者，我第一次听说 Kimi Code 是在一个技术群里。看着别人晒出的 AI 生成代码截图，我既羡慕又怀疑：这玩意儿真的靠谱吗？ 三个月后的今天，我可以负责任地说：靠谱，但前提是你要知道怎么用。 这篇文章记录了我从完全新手到日常使用的真实历程，包括踩过的坑、积累的心得，希望能帮到你。 第一章：第一次尝试（踩坑篇）坑1：期望过高，想一步到位当时的我： “帮我写