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冪簡大模型API試用平臺為用戶提供了便捷的多模型API調用服務。用戶能夠自由地在該平臺上挑選不同的大模型，并通過調用API來對比它們的效果，從而幫助用戶挑選出最適合自身需求的大模型以供使用。

代碼生成質量對比

我們要求兩個模型生成相同功能的代碼（一個電子商務網站的產品推薦系統）。結果顯示：

DeepSeek R1：DeepSeek R1提供了較為完整的推薦系統實現，分為多個模塊，包括數據預處理、推薦算法（基于用戶行為和協同過濾）、API實現、數據庫模型和前端展示。代碼覆蓋了從數據處理到前端展示的完整流程，結構清晰，邏輯較為全面。
Claude 3.7 Sonnet：Claude 3.7 Sonnet同樣提供了完整的推薦系統實現，分為需求分析、系統設計、后端實現（Python Flask）、前端展示和測試用例等部分。代碼結構清晰，邏輯完整，且包含了測試用例，體現了對工程實踐的重視。

算法實現能力

我們測試了模型實現復雜算法（如紅黑樹、圖神經網絡）的能力：

DeepSeek R1：輸出似乎是一個全面的Python紅黑樹實現，包括節點定義、插入、旋轉和平衡操作。它涵蓋了維護紅黑樹屬性（如根節點為黑色，紅色節點具有黑色子節點，黑色高度平衡）的關鍵方面，通過left_rotate、right_rotate和fixup等方法實現。代碼結構清晰，帶有詳細注釋，顯示出較強的算法推理能力和對紅黑樹數據結構的完整理解。
Claude 3.7 Sonnet：輸出同樣提供了一個完整的Python紅黑樹實現，包含節點管理、插入、旋轉和平衡操作（如left_rotate、right_rotate、fix_insert）。代碼包含維護樹屬性的詳細方法，并有效處理了邊緣情況。相比之下，它稍顯冗長，帶有更多注釋和遍歷方法（inorder_traversal），表明其對算法的講解方式更為徹底和教育化。

代碼調試能力

我們向兩個模型提供了包含多個bug的代碼片段：

DeepSeek R1：調試能力較強，錯誤識別全面，修正過程詳細，適合需要深入理解的場景，但健壯性需進一步完善。
Claude 3.7 Sonnet：調試能力同樣出色，錯誤識別準確，修正代碼精煉，并通過示例驗證，實用性更強。

前端開發

在要求開發一個現代React組件庫時：

Claude 3.7 Sonnet：展示出更強的前端開發能力，提供更完整和專業的解決方案，文檔和工具支持更完善。
DeepSeek R1：提供了一個良好的起點，但缺乏Claude 3.7 Sonnet的深度和精致，適合基礎或初學者級項目。

后端開發

構建一個高性能API服務：

DeepSeek R1：DeepSeek R1 選擇了 Spring Boot 和 React + Flux，展現了對現代 Java 后端開發的熟悉，提供了一個完整項目結構并實現了異步處理的 /api/v1/hello 端點，利用 Redis 緩存考慮了性能優化，但未深入探討復雜場景或高級優化策略。
Claude 3.7 Sonnet：Claude 3.7 Sonnet 同樣基于 Spring Boot，結合 Redis 和 Zipkin，注重分布式系統開發，提供了完整結構并實現了用戶管理 API，熟練運用緩存注解，同時包含分布式追蹤和詳細的性能優化建議（如線程池和壓力測試），更適合復雜高性能場景。

技術文檔生成

要求為一個復雜系統生成技術文檔時：

DeepSeek R1：DeepSeek R1 提供了結構化的技術文檔，涵蓋項目概述、依賴配置、代碼實現和運行步驟，內容清晰且層次分明。文檔包含 pom.xml 配置、控制器和服務的代碼示例，并附帶了 Redis 集成和性能優化建議，展示了一定的技術深度。運行和部署部分較為簡略，缺少詳細的監控或擴展建議，整體偏向基礎性文檔。
Claude 3.7 Sonnet：Claude 3.7 Sonnet 生成的文檔更全面，包含項目概述、依賴配置、代碼實現、性能優化建議以及部署和監控指導，結構更豐富。提供了詳細的代碼示例（如 UserController 和 RedisConfig），并加入了分布式追蹤（Zipkin）和壓力測試建議，技術深度更強。文檔還包括環境配置（如 JVM 參數）和并發測試指導，適合復雜項目，整體質量和實用性更高。

總結

DeepSeek R1和Claude 3.7 Sonnet在編程能力上各有特點。DeepSeek R1邏輯推理能力較強，開源生態支持自定義，訓練成本低，但在長文本生成和工程類任務方面稍顯不足。相比之下，Claude 3.7 Sonnet的編程能力更為卓越，其在權威編程基準測試中名列前茅，能夠覆蓋軟件開發全生命周期任務，并且具有混合推理模式、大幅提升的輸出token限制、減少不合理拒答以及多模態能力輔助編程等優勢，不過也存在API使用限制較嚴、生成內容需人工優化、復雜項目理解能力有限以及需求分析和設計能力薄弱等不足之處。