国产AI编程模型怎么选？几个月消耗50亿Token后，我的一些真实感受
国产AI编程模型怎么选？几个月消耗50亿Token后，我的一些真实感受
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最近几个月，我几乎每天都在用各种 AI 编程模型开发项目。
如果不算公司的业务，仅仅是我自己的项目，每个月大概会消耗40~50 亿 Token。
因此，对各个国产模型也积累了一些比较直观的使用体验。
需要说明的是，以下仅代表我当前版本、当前使用场景下的个人体验，不同项目、不同提示词、不同版本，结果都可能有所不同。
一、国产模型已经能用了，但关键是怎么用
现在很多人在讨论：
国产模型能不能写代码？
我的答案是：
能，而且不少已经很好用了。
但是千万不要想着：
一个模型负责整个项目，从需求分析、架构设计、数据库设计、后端、前端、测试全部搞定。
目前来看，这种工作流成功率仍然不高。
真正效率比较高的方法反而是：
不同模型负责不同环节。
例如：
- GPT负责规划
- 国产模型负责实现
- GPT负责Review
- 人负责最终验收
这样成功率会高很多。
二、GLM 5.2：代码能力不错，但建议增加审核环节
GLM 5.2 是我目前使用比较多的国产模型之一。
整体来说：
- 理解能力不错
- 编码速度快
- 上下文保持还可以
但是我发现一个比较明显的问题。
如果让它：
- 自己规划方案
- 自己设计架构
- 自己实现全部功能
那么随着项目越来越复杂，后期往往会出现一些比较隐蔽的问题。
例如：
- 边界条件遗漏
- 数据流设计不合理
- 状态同步错误
- 后期扩展困难
- 某些逻辑看起来没问题，实际上存在隐藏 Bug
因此我现在基本都会采用一种工作流：
GLM 负责写代码，方案和计划交给 GPT-5.4 或 GPT-5.5 审核。
经过这一层 Review 之后，很多问题在真正开发之前就能发现。
效率反而更高。
三、DeepSeek V4 Pro：适合模块开发，不建议单独负责大型项目
DeepSeek 一直是国产模型里面比较热门的一个。
V4 Pro 相比以前已经提升很多。
但是我自己的体验是：
在复杂业务里面，仍然比较容易出现幻觉。
尤其是：
- 大量文件
- 多模块联动
- 长上下文
- 复杂业务逻辑
这种情况下，模型偶尔会：
- 自己假设接口存在
- 引用不存在的方法
- 修改了 A，却忘记同步修改 B
- 生成一些实际上不存在的变量
如果项目越来越大，这些问题都会逐渐累积。
所以我的使用方式通常是：
适合：
- 小模块开发
- 工具函数
- 页面开发
- CRUD
- 常规接口封装
不太建议：
- 独立负责整个大型项目
- 独立设计复杂业务
否则后期排查 Bug 的时间可能会越来越长。
四、Kimi 2.7：前端体验非常好
如果让我选一个：
前端页面最好看的国产模型。
我大概率会选择：
Kimi 2.7
它生成出来的页面通常有几个特点：
- 配色舒服
- 排版合理
- 间距自然
- 动效丰富
- 整体比较有设计感
很多时候几乎不用再去改 UI。
我个人感觉：
它的前端审美比 GLM 5.2 更进一步。
当然，它也有自己的短板。
例如：
- Token 消耗明显偏高
- 后端能力相对一般
- 对复杂业务逻辑支持没有前端那么突出
因此我一般会：
前端交给 Kimi，后端交给其他模型。
整体效率会更高。
五、MiMo V2.5 Pro：目前还有提升空间
小米推出 MiMo 之后，我也体验了一段时间。
从目前来看，它距离前面几个模型还有一定差距。
在我的使用场景里，它更适合：
- 简单脚本
- 小工具
- 玩具项目
- 日常重复性代码
对于：
- 大型项目
- 多模块开发
- 长上下文任务
我目前还不会作为主力模型使用。
当然，模型更新速度非常快，也许后续版本会有明显提升。
六、真正影响效率的，不只是模型能力
很多人总是在比较：
哪个模型最强？
但我越来越觉得：
真正决定开发效率的是工作流，而不是模型排行榜。
例如：
第一步：
GPT 做需求拆解。
第二步：
国产模型生成代码。
第三步：
GPT Review。
第四步：
自己进行测试。
这种方式往往比：
一个模型从头写到尾。
稳定得多。
尤其是大型项目，这种差距会越来越明显。
七、我的一些使用建议
如果让我给目前几个国产模型做一个简单定位，大概会是这样：
| 模型 | 我的使用感受 |
|---|---|
| GLM 5.2 | 综合能力不错，建议配合 GPT 做方案审核 |
| DeepSeek V4 Pro | 小模块开发效率高，复杂项目需谨慎 |
| Kimi 2.7 | 前端 UI 表现优秀，但 Token 消耗较高，后端相对一般 |
| MiMo V2.5 Pro | 适合简单代码和轻量级任务，目前还有提升空间 |
需要再次强调的是，这只是我当前几个月使用下来的个人体验，并不代表模型的全部能力。AI 模型迭代速度非常快，一个新版本可能就会改变很多结论。
总结
国产 AI 编程模型这两年的进步非常明显，已经能够承担不少实际开发工作。
但在我看来，现阶段更重要的不是寻找一个"全能模型"，而是根据模型特点合理分工：让擅长规划的模型负责方案，让擅长实现的模型生成代码，再通过审核和测试把控质量。
对于复杂项目来说，这种组合式工作流通常比单一模型完成全部任务更加稳定，也更容易控制 Bug 数量。
如果你也长期使用 GLM、DeepSeek、Kimi、MiMo 等国产模型，欢迎在评论区分享你的使用体验，一起交流不同模型在实际开发中的优缺点。