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DeepSeek-V4-Pro 编程能力评测,Java 全栈 本期视频主要对 DeepSeek-V4-Pro 的编程能力做一次原生状态下的实际测试。 本次测试使用 OpenCode 桌面端 + DeepSeek 官方 API,全程没有进行提示词调优,也没有额外做复杂的工程化约束,尽量观察模型在默认使用场景下的真实表现。 测试技术栈选择的是比较常见的 Spring Boot + Vue 3,测试项目为一个简单的本科毕设项目:人力资源管理系统。 从最终结果来看,后端表现比较稳定,可以给到 90分。整体基本一次生成完成,没有出现明显的编译错误,主要问题集中在一个 MySQL 保留字导致的异常,修复成本不高,说明 DeepSeek-V4-Pro 在后端代码生成、接口设计和基础业务实现方面已经有比较不错的可用性。 前端部分综合给到 70 分。业务逻辑完成度较高,页面与 API 的对接基本一次成功,说明模型对前后端联调的理解能力有所提升。不过测试过程中也出现了一个 Token 污染问题,模型没有顺利排查出来。UI 方面只能给到 60 分,整体属于“能用”的水平,但距离真正美观、实用、符合产品化要求的界面还有一定差距。 总体来说,DeepSeek-V4-Pro 的编程能力相比之前确实有明显提升,价格优势也很明显,尤其是在后端项目生成和基础业务闭环方面表现不错。但如果和目前主流的“御三家”模型相比,综合工程能力、问题排查能力以及前端 UI 生成质量仍然存在差距。 在没有提示词优化的情况下,模型原生输出的 UI 仍然偏简陋,复杂问题定位能力也还有提升空间。不过国产大模型能够持续进步,本身就值得开发者关注和鼓励。 最后,支持国产大模型,希望 DeepSeek 后续越来越强。#deepseek
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