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2026-06-02 · 场景化选型

写代码用哪个 LLM？编程 / 前端 / 算法场景实测

写代码不是比谁能背下更多 API，而是比上下文理解、错误定位、跨文件重构、按规范输出这四件事。 本文用 Arena WebDev（前端实战）、SuperCLUE 代码生成、AA Intelligence 三个独立数据源交叉，分四档推荐。

一句话结论

  • 不计成本求最强——Claude Opus 4.7（LMArena WebDev 1562 分，多文件 refactor 业界共识第一），需代理。
  • 国内综合最强——DeepSeek V4 Pro（SuperCLUE 代码生成 76.92，国内第一），$0.435 / $0.87。
  • 前端专精——Qwen3.7 Max（LMArena WebDev 1541 分，前端代码生成能力强），$1.25 / $3.75。
  • 便宜大碗——DeepSeek V4 Flash（$0.1 / $0.2，代码生成 71.42 够用），适合刷题、写脚本、批量生成。
  • Agent 编程——MiMo-V2.5-Pro（小米开源，编程 Agent 路线，调价后 $0.435 / $0.87）。

Arena WebDev：前端代码实战排名

LMArena WebDev 榜让模型写真实的前端页面（HTML/CSS/JS/React），人类盲测打分。分数越高意味着写出来的页面越完整、bug 越少、交互越流畅。

# 模型 分数
1 claude-opus-4-7-thinking 1580.75
2 claude-sonnet-4-6 1556.58
3 claude-opus-4-7 1555.6
4 claude-opus-4-6-thinking 1537.58
5 gpt-5.5-xhigh (codex-harness) 1536.76
6 claude-opus-4-6 1534.27
7 kimi-k2.6 1522.3
8 gpt-5.5-high (codex-harness) 1519.1
9 gemini-3.1-pro-preview 1489.93
10 gpt-5.5 (codex-harness) 1488.73

数据来源：arena.ai/leaderboard WebDev 分类（2026-07-11 更新）。Claude 家族霸榜前三，Qwen3.7 Max 是国内唯一进前 5 的。

SuperCLUE 代码生成：中文场景编程能力

SuperCLUE 代码生成维度测试模型写中文注释代码、理解中文需求描述、按中文规范输出的能力。对国内开发者更有参考价值。

# 模型 代码生成 输出价 $/M
1
Claude-Opus-4.8(high)
海外 Anthropic
83.58 —
2
Gemini-3.1-Pro-Preview(high)
海外 Google
81.47 $12.00
3
Qwen3.7-Max(Thinking)
国内 阿里巴巴
79.69 —
4
Claude-Opus-4.7(high)
海外 Anthropic
79.01 —
5
Kimi-K2.6-Thinking
国内 月之暗面
75.79 —
6
DeepSeek-V4-Pro(max)
国内 深度求索
74.95 $0.87
7
GPT-5.5(high)
海外 OpenAI
72.88 —
8
GLM-5.1
国内 智谱AI
70.80 —
9
Gemini-3.5-Flash(high)
海外 Google
70.66 —
10
Doubao-Seed-2.0-pro-260215(high)
国内 字节跳动
67.63 —
11
MiMo-V2.5-Pro
国内 小米集团
67.52 —
12
DeepSeek-V4-Flash(max)
国内 深度求索
66.75 $0.17

数据来源：SuperCLUE 2026-05（2026-07-02T04:24:39.365863+08:00 更新）。代码生成分全场最高 80.14，意味着即使是最好的模型也不能保证每次代码都一次跑通。

四个编程场景的模型推荐

  1. 写前端页面 / 全栈项目——Claude Opus 4.7 或 Claude Sonnet 4.6（LMArena WebDev 前两档）。 Claude 的上下文理解最好，能同时处理 HTML/CSS/JS 三个文件的联动修改。国内替代用 Qwen3.7 Max（WebDev 1541 分）。
  2. 算法题 / 刷 LeetCode——DeepSeek V4 Flash（$0.2 输出，代码生成 71.42）。 刷题对代码质量要求不高（能跑通就行），但对调用量要求大（一天刷 20 题）。Flash 的性价比无悬念。
  3. Debug / 改 legacy 代码——DeepSeek V4 Pro（代码生成 76.92，国内第一）。 理解旧代码的意图比写新代码更难，DeepSeek 的中文理解能力在这里是加分项。如果需要国际模型，Claude Sonnet 4.6 的上下文窗口（1M token）能吞下整个代码库。
  4. 写工具脚本 / 自动化——MiMo-V2.5-Pro（调价后 $0.435 / $0.87，AA Intelligence 42）。 小米的模型走 Agent 路线，写带工具调用的脚本（比如自动发邮件、整理文件）比纯聊天模型更顺手。

编程场景五个最常见坑点

  1. 模型写的代码不一定能跑——SuperCLUE 代码生成最高分 80.14，意味着约 20% 的代码有 bug。 每次生成后必须自己跑一遍，别直接复制到生产环境。
  2. 旧版 API 和文档滞后——模型的训练数据有截止日期，可能推荐已废弃的 API。 比如让它写 React 代码时可能用 class component 而不是 hooks。关键 API 要去官方文档核对。
  3. 安全漏洞——模型可能生成含 SQL 注入、XSS、硬编码密钥的代码。 任何涉及用户输入、数据库操作、网络请求的代码都要人工 review。
  4. 上下文窗口不够——大型项目（超过 10 万行代码）超出任何模型的上下文限制。 对策：分段处理（一次一个模块）、用 RAG（检索相关代码片段）、或者买 Claude 1M 上下文版。
  5. reasoning 模型写代码反而慢——开思维链的模型（Thinking/Reasoning 版）会先"想"很久再输出代码， 对实时交互编程（比如 Cursor 的自动补全）体验差。写代码用标准版，调试复杂 bug 时才开 reasoning。

三步决策树

  1. 写什么类型的代码？——前端/全栈 → Claude；算法/脚本 → DeepSeek；中文业务系统 → DeepSeek V4 Pro。
  2. 能不能走代理？——能 → Claude Opus 4.7 / Sonnet 4.6；不能 → DeepSeek V4 Pro / Qwen3.7 Max / MiMo-V2.5-Pro。
  3. 调用量多大？——偶尔用 → 任意旗舰；每天写几百行 → DeepSeek V4 Pro；批量生成/刷题 → DeepSeek V4 Flash。

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