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- 輸入：10萬節點交通網絡圖
- 約束：使用Worker Threads將圖分割計算
- 輸出：合并各子圖最短路徑

性能指標：

模型	正確率	時間復雜度優化	并行策略
GPT-4.1	83%	O(n log n)	簡單分片
GPT-4o	97%	O(n) with heap	動態負載均衡

突破點：GPT-4o主動建議使用Fibonacci堆優化優先隊列，將合并階段性能提升40%

冪簡大模型API適用平臺

如果覺得對接大模型API過程太過于麻煩，又想快速的驗證大模型API的生成效果的話，可以使用冪簡大模型API適用平臺。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。

冪簡大模型API適用平臺的優勢：

高效集成：無需自行對接復雜官方API，直接在冪簡API試用平臺操作，快速上手。
多元選擇：支持市面多個主流AI大模型API試用，滿足多樣化需求。
一鍵多調用：用戶可選擇多個渠道，填寫提示詞后，一鍵調用多個渠道API，高效便捷。
直觀對比：平臺將多個大模型API返回結果直接展示在頁面，用戶可直觀對比不同模型的生成效果差異。
靈活計費：按實際使用量計費，無訂閱門檻，成本可控。
專業支持：提供專業的技術支持與豐富的文檔資源，助力用戶高效開發。

三、調試能力：當代碼陷入混沌

故意植入的BUG代碼（含競態條件+內存泄漏）：

async function processBatch(users) {

  let result = [];

  users.forEach(user => {

    fetch(/api/${user.id}).then(res => {
      result.push(res.data); // 競態寫入
    });
  });
  return result; // 返回空數組
}

診斷能力對比：

GPT-4.1：發現缺少await，但未識別競態風險
GPT-4o：

指出應改用Promise.allSettled
警告共享數組的線程安全問題
建議使用Map替代數組避免重復
添加AbortController超時控制

結論：GPT-4o展現出全棧調試視角，將單純語法修復升級為健壯性設計

點擊試用大模型API代碼生成效果

四、安全攻防：當大模型成為Code Auditor

測試案例：Flask應用登錄接口

@app.route('/login', methods=['POST'])

def login():

    username = request.form['username']

    password = request.form['password']

    query = f"SELECT * FROM users WHERE username='{username}' AND password='{password}'"  # 注入點

    user = db.execute(query).first()

漏洞檢測報告：

漏洞類型	GPT-4.1檢測結果	GPT-4o檢測結果
SQL注入	基礎拼接警告	提示使用ORM參數化查詢
密碼明文傳輸	未提及	建議增加HTTPS與bcrypt哈希
CSRF防護	無	自動生成@csrf_protect裝飾器代碼

警示：兩者均未識別出JWT令牌刷新機制缺失，需人工二次審查。

五、工程化實踐：從腳本到可維護系統

任務要求：

構建一個支持插件機制的日志分析工具：

輸入：1GB+ Nginx日志
核心功能：實時流量分析/異常檢測/自定義報表
輸出：支持Webhook告警的微服務架構

架構設計評分：

指標	GPT-4.1	GPT-4o
模塊拆分	單文件Monolith	清晰劃分ingester/analyzer/alert三層
擴展點設計	需修改核心代碼	基于EventEmitter的插件總線
資源優化	未處理背壓	加入Stream Pipeline和內存限制
代碼可讀性	PEP8基礎規范	自動生成Swagger文檔注釋

GPT-4o的架構亮點：

class LogAnalyzer(APIRouter):  

    def __init__(self, max_mem="2G"):  

        self.plugin_bus = EventBus()  

        self.set_memory_bound(max_mem)  # 主動內存約束

六、多模態編程：當需求包含圖像與圖表

特殊測試：

根據架構圖生成Kubernetes部署配置：  

[上傳架構圖：包含Frontend/Worker/Redis/PostgreSQL]

響應差異：

GPT-4.1：忽略圖片內容，要求文字描述
GPT-4o：

準確識別圖中服務關系
生成帶ResourceQuotas的YAML
添加VerticalPodAutoscaler配置
輸出服務依賴拓撲圖（Graphviz格式）

里程碑意義：GPT-4o首次實現視覺需求到可執行代碼的閉環

點擊試用大模型API代碼生成效果

七、性價比終極對決

基于100萬Token消耗測試：

指標	GPT-4.1 API	GPT-4o API
輸入Token成本	$10 / 1M tokens	$5 / 1M tokens
代碼正確率	76%	89%
響應延遲(P95)	2.4s	1.1s
重試率	18%（超時/截斷）	5%（精準長度控制）