编程能力对比分析一撇
下图是Google 在发布2.5 Pro时公布的一个对比数据，在这里作为一个参考来进行编码能力的分析对比。
1. 核心编程相关基准
在该表格里面，编程能力的对比主要看以下三项：
- LiveCodeBench v5（代码生成）
- Aider Polyglot（代码编辑）
- SWE-bench verified（Agentic编码/自动修复真实开源项目）
- （可辅以SimpleQA与多模态任务，但这两个主要考查事实问答和视觉推理，不是主力）
LiveCodeBench v5（代码生成）
| 模型 | 分数（单次尝试） |
|---|---|
| Gemini 2.5 Pro | 70.4% |
| OpenAI o3-mini | 74.1% |
| Claude 3.7 Sonnet | 70.6% |
| Grok 3 Beta | 79.4% |
| DeepSeek R1 | 64.3% |
结论：Grok 3 Beta > OpenAI o3-mini ≈ Claude 3.7 ≈ Gemini 2.5 > DeepSeek R1
Aider Polyglot（代码编辑）
| 模型 | 分数（whole/diff） |
|---|---|
| Gemini 2.5 Pro | 74.0% / 68.6% |
| OpenAI o3-mini | 60.4% |
| Claude 3.7 Sonnet | 64.9% |
| Grok 3 Beta | 56.9% |
| DeepSeek R1 | 无diff分数 |
结论：Gemini 2.5 Pro > Claude 3.7 > OpenAI o3-mini > Grok 3 Beta
SWE-bench verified（Agentic自动修复）
| 模型 | 分数 |
|---|---|
| Gemini 2.5 Pro | 63.8% |
| OpenAI o3-mini | 49.3% |
| OpenAI GPT-4.5 | 38.0% |
| Claude 3.7 Sonnet | 70.3% |
| DeepSeek R1 | 49.2% |
结论：Claude 3.7 > Gemini 2.5 > OpenAI o3-mini ≈ DeepSeek R1 > GPT-4.5
2. 综合排名与洞察
综合榜单总结
- Grok 3 Beta：代码生成能力最强（LiveCodeBench v5第一），但代码编辑和Agentic能力一般。
- Claude 3.7 Sonnet：Agentic修复能力最强（SWE-bench第一），代码生成和编辑能力也很突出。
- Gemini 2.5 Pro：代码编辑能力第一，Agentic修复能力次之，代码生成能力略逊于Grok和Claude。
- OpenAI o3-mini：代码生成能力突出，但在代码编辑和Agentic能力上略逊。
- DeepSeek R1：整体表现较为均衡，但没有一项拔尖。
领域细分建议
- 需要自动修复、Agentic能力：Claude 3.7 Sonnet
- 需要多语言代码编辑、交互式代码能力：Gemini 2.5 Pro
- 追求极致代码生成（如竞赛、刷题）：Grok 3 Beta
- 均衡选手：Gemini 2.5 Pro 和 Claude 3.7 Sonnet
脑洞大开的建议
可以打造极致AI编程助手，可以考虑多模型协作（Multi-Agent System）：
- 代码生成用Grok 3 Beta，代码编辑用Gemini 2.5，自动修复用Claude 3.7，通过API级集成，自动分流任务到最优模型。
- 用**强化学习（RLHF）**训练一个“调度Agent”，动态决定哪个模型处理哪类任务，甚至可以通过小样本微调让调度Agent自适应你的个人编程风格。
- 最后，搞一个跨模型的“代码质量评审Agent”，用多模型投票机制自动甄别和优化生成代码。
这样你不仅能用到各家模型的最强能力，还能打造出远超单一模型的AI超级编程工作流！