火山方舟Coding Plan五大模型实测：Doubao、GLM、DeepSeek、Kimi、MiniMax哪个最强？

本文作者：程序员晚枫 | AI编程布道者 | 专注AI工具测评与教学
全网40万+粉丝，6年Python开发经验，开源项目python-office作者

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大家好，这里是程序员晚枫。

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Doubao、GLM-4、DeepSeek-V3、Kimi、MiniMax，到底哪个最适合编程？今天我来实测对比。

一、评测维度说明

我从5个维度测试各模型：

代码生成质量：生成的代码是否正确、规范
中文理解能力：对中文注释、文档的理解
推理能力：复杂逻辑的处理能力
响应速度：生成代码的快慢
特色能力：各模型的独特优势

二、五大模型简介

模型	出品方	定位
Doubao（豆包）	字节跳动	通用大模型，速度快
GLM-4	智谱AI	国产大模型标杆
DeepSeek-V3	DeepSeek	代码能力突出
Kimi	月之暗面	长文本处理专家
MiniMax	MiniMax	多模态创意生成

三、实测对比

测试1：Python代码生成

Prompt：写一个Python函数，读取Excel文件并统计每列的数据类型

Doubao

import pandas as pd

def analyze_excel(file_path):
    df = pd.read_excel(file_path)
    result = {}
    for col in df.columns:
        result[col] = df[col].dtype
    return result

评价：

✅ 代码正确，简洁明了
✅ 使用了pandas，符合Python习惯
⚡ 响应速度快

GLM-4

import pandas as pd

def analyze_excel_columns(file_path):
    """
    读取Excel文件并统计每列的数据类型
    
    Args:
        file_path: Excel文件路径
    
    Returns:
        dict: 列名和数据类型的映射
    """
    try:
        df = pd.read_excel(file_path)
        type_stats = {}
        for column in df.columns:
            type_stats[column] = str(df[column].dtype)
        return type_stats
    except Exception as e:
        return f"错误: {e}"

评价：

✅ 代码完整，有异常处理
✅ 注释详细，文档字符串规范
✅ 中文注释自然

DeepSeek-V3

import pandas as pd
from collections import Counter

def analyze_excel_dtypes(file_path):
    df = pd.read_excel(file_path)
    
    # 统计每列数据类型
    dtype_count = Counter(df.dtypes.astype(str))
    
    # 详细列信息
    column_info = {}
    for col in df.columns:
        column_info[col] = {
            'dtype': str(df[col].dtype),
            'non_null': df[col].count(),
            'null_count': df[col].isnull().sum()
        }
    
    return {
        'dtype_summary': dict(dtype_count),
        'column_details': column_info
    }

评价：

✅ 功能最完整，统计信息丰富
✅ 代码结构清晰，模块化好
✅ 使用了Counter，体现了Pythonic思维

Kimi

import pandas as pd

def get_excel_column_types(file_path):
    """获取Excel文件各列的数据类型"""
    df = pd.read_excel(file_path)
    return {col: str(df[col].dtype) for col in df.columns}

评价：

✅ 代码简洁，一行搞定
✅ 使用了字典推导式
⚠️ 功能相对简单

MiniMax

import pandas as pd

def analyze_excel(file_path):
    # 读取Excel文件
    data = pd.read_excel(file_path)
    
    # 创建结果字典
    result = {}
    
    # 遍历每一列
    for column_name in data.columns:
        column_type = data[column_name].dtype
        result[column_name] = column_type
    
    return result

评价：

✅ 代码正确，注释清晰
⚠️ 相对基础，没有额外功能

测试1评分：

模型	代码质量	中文理解	特色	总分
DeepSeek-V3	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	功能最完整	9/10
GLM-4	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	注释规范	8.5/10
Doubao	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	速度快	8/10
Kimi	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	简洁	7/10
MiniMax	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	清晰	7/10

测试2：算法题解答

Prompt：用Python实现快速排序，并解释时间复杂度

DeepSeek-V3

不仅给出了正确的快速排序实现，还：

解释了递归和迭代的两种写法
详细分析了时间复杂度（最好、平均、最坏情况）
讨论了空间复杂度
给出了优化建议（三数取中法、随机化）

评价：算法能力确实强，不愧是代码专项模型。

GLM-4

代码正确，解释清晰，中文表达自然。

Doubao

代码正确，解释简洁，适合快速理解。

Kimi

代码正确，但解释相对简单。

MiniMax

代码正确，有基本解释。

测试2评分：DeepSeek-V3 > GLM-4 > Doubao > Kimi > MiniMax

测试3：长文本理解

Prompt：给我一段1000字的代码说明文档，让它总结要点

（这里省略长文本）

Kimi

表现最佳。

Kimi的长文本能力是它的招牌，处理几千字的文档毫无压力，总结要点准确全面。

其他模型

GLM-4：表现也不错，长文本能力在提升
Doubao：可以处理，但超长文本会截断
DeepSeek-V3：专注代码，长文本一般
MiniMax：表现中等

测试3评分：Kimi > GLM-4 > Doubao > MiniMax > DeepSeek-V3

测试4：创意编程

Prompt：写一个有趣的Python小程序，展示动画效果

MiniMax

表现最佳。

给出了用turtle库绘制动态图形的代码，还提供了多个创意变体。

其他模型

Doubao：给出了基本的动画代码
GLM-4：代码规范，但创意一般
DeepSeek-V3：更偏向实用，不太"好玩"
Kimi：表现中等

测试4评分：MiniMax > Doubao > GLM-4 > Kimi > DeepSeek-V3

四、综合推荐

按场景推荐

场景	推荐模型	理由
日常开发	Doubao	速度快，响应及时
算法/数据结构	DeepSeek-V3	代码能力最强
复杂逻辑推理	GLM-4	推理能力强，中文好
处理长文档	Kimi	长文本专家
创意编程/游戏	MiniMax	创意生成强
写技术文档	GLM-4	中文表达自然
快速原型开发	Doubao	生成速度快
代码审查	DeepSeek-V3	分析深入

我的使用组合

说到这儿，分享一个我自己的例子。

我现在的工作流：

日常编码：Doubao（快）
遇到复杂算法：切换到DeepSeek-V3（强）
写技术文章：GLM-4（中文好）
处理长文档：Kimi（长文本）

一个订阅搞定所有需求，这就是火山方舟Coding Plan的价值。

五、订阅建议

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六、怎么订阅？

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七、写在最后

没有最强的模型，只有最适合的模型。

火山方舟Coding Plan的五大模型各有特色，关键是根据场景选择。

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程序员晚枫，专注AI编程培训，法律硕士转行的Python程序员，开源项目 python-office 作者。

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一、评测维度说明

二、五大模型简介

三、实测对比

测试1：Python代码生成

Doubao

GLM-4

DeepSeek-V3

Kimi

MiniMax

测试2：算法题解答

DeepSeek-V3

GLM-4

Doubao

Kimi

MiniMax

测试3：长文本理解

Kimi

其他模型

测试4：创意编程

MiniMax

其他模型

四、综合推荐

按场景推荐

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六、怎么订阅？

七、写在最后

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