Zui近大模型圈风起云涌，新的玩家不断涌现，旧的巨头也在努力追赶。尤其是AI编程领域，geng是精彩纷呈。先是Kimi k2.横空出世，凭借强大的上下文窗口和惊艳的输出质量迅速蹿红，被戏称为“甜心”。紧随其后的是GLM系列模型的强势崛起，以其在中文理解和推理方面的优势赢得了“牛妈”的美誉。那么长期占据领先地位的Claude是否还Neng继续领跑呢？ 这让我的好奇心爆表，我hen想kan一下这个火爆的模型强在哪里？

当我想要测试一下 Kimi k2. 的时候，我 是去找他有没有 coding plan，找了一圈发现官网只有 API 充值调用。我就不太想充！然后想起来我有一个火山的 coding plan。里面刚好包含了Zui新的 Kimi k2.，所以我就把模型切换成了 Kimi k2。

原汁原味的官方工具装好了立马测试一下：这个配置也hen简单，找到 Kimi for Coding 然后填写一下 API key 就Ke以了。

数据显示，在龙虾中用的Zui多的是 Kimi k2.。Zui近 Kimi k2. 发布之后又有人说 Kimi 比 Claude 好用了。他也说了 Kimi k2. 是 OpenClaw 上Zui流行的模型。

从简单的测试来kan，体感还不错。这速度是非常不错了而且过程非常干净hen少出现红色错误完成这个任务大概消耗了 % 的区间配额。

接入 Claude Code 试试kan：根据它们提供的 API 我通过 cc-switch 把 Kimi 接入了 Claude Code。

结果是——完全没问题！而且Ke以kan到他调用了 Shell 工具 调用了正确的 mkdir 指令 在正确的路径创建了文件夹。

Kimi Code 大概是用了 分钟多一点点。

也Ke以把 Kimi k2. 配置到 OpenClaw 里面玩玩编程套餐不用担心 token 超了啊超了就自然限流了不用额外收费。

功Neng模块基本是完整的布局上没有明显的 Bug动效还Ke以不说多优秀但是基本上改改就Neng用了这次就非常正常 。

我Zuo过极端测试:上传整部《红楼梦》后追问 贾宝玉第三次摔玉的上下文 。GLM-4不仅Neng准确定位,还Neng分析这个行为对后续剧情的影响。相比之下,某些模型到50页就开始张冠李戴。不过使用时要注意,128K上下文会显著增加计算成本简单任务建议调小这个参数 其多模态Neng力在分析学术论文时尤其突出有次我上传带复杂公式的PDF 模型不仅Neng转译LaTeX代码还Neng指出某处推导过程的逻辑漏洞清华大学团队在预训练时加入的学科知识图谱让它在STEM领域表现格外抢眼 。

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

测量两把消耗如下：Ke以打开 Claude Code 了给同样的需求让它来实现 。说真的Claude Code是我今年Zui推荐的AI编程产品没有之一毕竟这是 Anthropic 专为自家模型 量身定制 的官方原生工具在提示词工程和上下文管理方面它展现出了第三方的壳难以企及的深度和优势 当然不得不提的是门槛问题由于Claude官方对国内账号的限制严格直接使用官方账号的难度hen高

接入 Claude Code试试kan：换到 Claude Code 分钟左右也算快的中间遇到了错误但是自己解决了配额消耗大概在 %左右 这个配额好像消耗的多了一点可Neng自家工具优化会好一些也可Neng是项目代码不一样属于随机抖动

目前大概就是这个情况随着国产模型的Neng力提升性价比在上升但是绝对实力还是差点意思从实力的角度来说Claude Code Opus ，GPT--high Gemini Pro还是排在国产前面说 k２比 Opus强 这个肯定是不客观的

npm install -g @anthropic-ai/claude-code --registry=https://registry.npmmirror.com

记者从北京市科委中关村管委会了解到　年年初北京市模型备案达款数量领跑全国今年月人工智Neng创新企业北京月之暗面科技有限公司(... AI编程领域国外模型Yi经完全Neng用了国内模型也基本Neng用了接下来就kan开源模型Neng不Neng直接用了

拿到新的 CLI还有点小兴奋赶紧来试一把提个简单需求kankan别kan这句话hen简单也没有hen细的需求但是好多模型dou得折腾一会儿而且错漏百出我的需求是帮我在桌面创建一个文件夹简单测试一下它的命令调用Neng力 GLM 一把搞定 GLM 大概分钟左右火山上的模型基本要到 多分钟可NengZui后启动不了

允许我吐槽一会儿 npminstall g anthropic ai claude code 工欲善其事必先利其器之前给大家分享过如何在wenwen平台使用跳转功Neng以及如何用 GLM的方式调用Code还没kan过的Ke以补补课 说实话国内的大模型现在真的越来越Neng打了普通的需求表现还是蛮稳定的甚至在Code频繁出问题的时候 我往往会随机切换一款国内

Zui终的结果也还Ke以修改次变化不是hen大出现几次写入文件失败Token又嘎嘎消耗的情况一个项目干掉将近万Token尝试重启 和初始化后依旧出现无奈Neng先暂且如此可Neng只是个例

我考虑到它可Neng是偶尔马失前蹄所以给了它第二次机会 但是我觉得这个事情有点违背常识 年不可Neng有模型会这么弱 我本不以为然但是有两个数据让我想认真对待这个模型了 Zui终网页效果也不错

目前国产模型的进步速度令人瞩目性价比也在不断提升但整体实力与国际领先水平仍存在一定差距。未来开源模型的崛起将为AI编程领域带来geng多可Neng性值得期待。

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