上周一开了opencode go，用了GLM5.1，deepseek v4 pro ,mimo2.5pro，qwen3.7max，kimi k2.6，说一下我的体验
最开始用的glm5.1，需求的整个plan和初版的实现都是用glm做的，但是效果不太好，首先是我发现glm基本不会参考现有代码来开发，比如我们的前端是基于element ui封装了一套ui，但是glm直接使用了el的组件，而且glm写出来的功能有不少bug，完全用不了，只能一步一步测试然后一点点修
后来换到了deepseek v4pro，价格是真低，几个提问下来用量几乎不动，但是不太好用，有些问题如果两次还没解决那基本上就是解决不了了，比如我让dsv4pro帮我加一个vscode的C#调试配置，可能是我想在工作区中调试，配置比较复杂，5轮对话都没有搞定，路径始终定位不对
再后来就切换kimi k2.6了，两轮对话加好了C#调试配置，并且重构了这个需求的前端代码，然后这个模型支持视觉还是挺方便的，前端哪里不对直接截图跟它说就好，不过用一用发现还是不太稳定，比如我让它帮我删除某个表的字段，结果它只生成脚本删除了数据库中的字段,实体中的字段没有删除
最后用的就是qwen3.7max了，这个我感觉速度还是挺快的，定位问题和修问题都比较快，上限还是挺高的，但是它改完后端不会编译验证，就导致经常缺少引用就跟我说好了。。。而且价格不便宜，阿里的coding plan也比较坑，就没再用了
mimo2.5pro是之前用过的， 感觉跟deepseekv4pro很像，有些问题经常几轮对话都修不好，看似改了不少代码，但是问题依旧
国模现在跟gpt和claude还有不小的差距，用着还是不太趁手
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来源: LinuxDo 最新话题查看原文