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深度评测DeepSeek、ChatGPT O1和谷歌Gemini AI应用开发场景 - DeepSeek性能完胜！

news 来源：原创 2025/8/21 15:47:10

下面我会展示我为期一周的实验结果，创作不宜，希望大家关注我，以后多多互3！前一阵我在互联网上看到很多关于DeepSeek R1的讨论，这个开源模型据说可以媲美，甚至优于像OpenAI o1这样的付费模型。

由于我在日常工作中广泛使用这些AI模型（主要在Cursor里使用这些AI），我决定看看哪个最适合代码开发。经过200次的Cursor实验后，我在这里和大家分享这次实验的结果。

实验配置

我从一个AI代码开排行榜 - lmarena中选择了前两名的模型，即Gemini-Exp-1206和OpenAI的o1，以及挑战者——DeepSeek R1作为对比。然后我设计了三个实用的编程场景来测试每个模型的能力：

1. 情绪追踪Web应用

主要功能包括：在日历上进行情绪记录、视觉化追踪情绪、图表数据可视化

2. 随机食谱生成器

主要功能包括集成MealDB API、食谱类别筛选、收藏夹管理

3. “打地鼠”游戏

主要内容有实时动画、添加音效、游戏的难度会递增

我是如何测试每个模型的？

我对所有三个AI开发场景都使用了相同的测试流程：

1. 编写简要需求文档

我列出了每个项目的核心功能，比如“使用日历API库”、“用本地存储保存数据”或“从外部API获取数据”等。

2. 让AI生成完整代码

我将需求文档提供给模型并等待代码生成结束。如果代码有Bug或缺少功能，我会提供具体的反馈（比如“情绪的颜色编码显示错误”），直到模型修正问题并达到可用状态。

3. 评分结果

当应用运行后，我按照提前制定好的评分表进行测试：比如主要功能是否正常？代码是否结构清晰？用户体验是否良好？最终我为每个模型给出了评分。

4. 结果对比

在完成所有三个应用的测试后，我整理了最终数据并统计得分。

代码生成流程

以下是一个我是用的示例PRD（产品需求文档）：

---
name: "Mood Tracker"
about: "Modern mood tracking web app with data visualization"
date_created: "2025-01-26"
project_name: "MoodTracker"
tech_stack: ["NextJS 15", "TypeScript", "Shadcn", "Tailwind CSS", "Chart.js", "date-fns"]
version: "1.3"
---# 🎯 Mood Tracker PRDA modern web application for logging daily moods and visualizing emotional trends with charts.---## 1. **Success Criteria**1. **Core Functionality**- [ ] **Clickable Calendar**: Users can select a date to log or edit a mood entry.- [ ] **Emoji & Note Input**: A modal or dialog with an emoji picker and text field.- [ ] **Local Data Storage**: Persist mood entries between sessions.- [ ] **Data Visualization**: At least two Chart.js charts to display weekly, monthly, or overall trends.- [ ] **Mobile-Responsive**: Layout should adjust for smaller screens without major issues.2. **Validation Checklist**- [ ] **Build & Run**: Fresh `npm install && npm run dev` works without errors.- [ ] **Calendar Interaction**: Clicking a calendar date opens the mood logging UI.- [ ] **Color Coding**: Each date cell or icon changes based on mood score or emoji.- [ ] **Chart Page**: A separate page or section to visualize stats (e.g., line chart + pie chart).- [ ] **Data Persistence**: Entries remain available if the user navigates away and comes back later.---## 2. **Tech Stack**- **NextJS 15** (App Router) for site structure
- **TypeScript** for type safety
- **Shadcn** UI components (dialogs, buttons, forms)
- **Tailwind CSS** for styling
- **Chart.js** for data visualization
- **date-fns** for date operations
- **localforage** (or equivalent) for local data storage
- **@emoji-mart/react** for an emoji picker### **Why These Choices?**
- **NextJS + TypeScript**: Great for server/client flexibility and type safety
- **Shadcn + Tailwind**: Rapid UI development with consistent design
- **Chart.js**: Straightforward library for rendering charts
- **date-fns**: Lightweight date utilities---## 3. **Design & Mood Scores**| MoodScore | Mood       | Tailwind Color | Emoji     |
|-----------|------------|----------------|-----------|
| 1         | Angry      | `red-500`      | 😡         |
| 2         | Sad        | `orange-400`   | 😞         |
| 3         | Neutral    | `yellow-300`   | 😐         |
| 4         | Happy      | `lime-400`     | 😊         |
| 5         | Ecstatic   | `emerald-500`  | 😄         |> You can style each date cell background or display an icon to indicate the logged mood.---## 4. **User Stories**1. **Daily Mood Logging**- **As a user**, I want to quickly log how I feel each day so I can track my emotional journey.- **Given** I click on a specific date- **When** I choose an emoji and type a note- **Then** the date on the calendar updates visually to reflect my mood2. **Mood Analysis**- **As a user**, I want to see a higher-level overview of my moods so I can spot trends.- **Given** I navigate to a “Stats” page- **When** I select a timeframe (weekly, monthly, etc.)- **Then** I see at least two types of charts illustrating changes or distributions in my mood data---## 5. **Data Structures**```typescript
export interface MoodEntry {date: string;    // e.g. "2025-01-23"emoji: string;   // e.g. "😊"note: string;moodScore: 1 | 2 | 3 | 4 | 5;
}
```- Store mood entries in `lib/storage.ts` using local data storage (e.g., localforage).
- Components like `MoodCalendar` and `MoodChart` can import these entries to display logs.### 6. File Structure
```mood-tracker/
├── app/
│   ├── (dashboard)/
│   │   └── page.tsx     # main calendar view
│   ├── stats/
│   │   └── page.tsx     # charts & statistics
│   └── layout.tsx       # global layout or shared UI
├── components/
│   ├── MoodCalendar.tsx
│   ├── MoodChart.tsx
│   └── EmojiPicker.tsx
├── lib/
│   ├── storage.ts
│   └── mood.ts          # data types
└── styles/└── globals.css
```### 7. Additional Notes
- **Shadcn**: Ideal for modals (Dialog component), buttons, forms, etc.
- **Chart.js**: Use a line chart, bar chart, pie chart, or any combination to showcase data trends.
- **Optional**: You can add a hover tooltip on each calendar day to preview the note or emoji.

评测结果与分析

在计算性能得分（以获得的总分数占总分数的百分比）后，结果如下：

DeepSeek R1：77.66%
OpenAI o1：73.50%
Gemini 2.0：71.24%

DeepSeek R1最终获得最高分，但是从结果数据中我们也可以看到所有模型的表现都还不错。话虽如此，我并不认为哪个模型是“万能工具”——每个模型都有其优势和劣势，下面我们具体分析。

各模型的优缺点深度解析

DeepSeek R1

优点

思考推理型模型（可以进行更深入的推理提升准确度）
高质量
生成能力强
稳定
免费

缺点

推理速度慢（长时间推理）
在Cursor AI中经常超时
在调试时有时会过度思考

OpenAI o1

优点

与Cursor AI集成良好
高质量
生成能力强
稳定

缺点

价格昂贵
不是思考推理型模型
调试提示词优化结果的能力不如Claude Sonnet

Gemini 2.0

优点

严格遵循指令
速度极快！
免费

缺点

生成能力较低
在Cursor AI中不支持思考和推理
需要非常具体的指令才能表现良好

额外测试的模型Claude Sonnet 3.5

优点

调试提示词优化结果的极强
运行速度快
稳定性好（表现一致，可靠）

缺点

生成能力较弱（相比“推理”类模型）

总结

在这次编程场景的测试中，DeepSeek R1以 77.66% 的最高分胜出，但OpenAI o1和Gemini 2.0的表现也并不差。在我们实际使用过程中，模型的选择往往取决于以下具体需求：

如果需要速度，Gemini的响应速度非常快。
如果需要更好的生成能力或更“拟人化”生成近似人类生成的响应，DeepSeek和o1都是不错的选择。
如果调试优化结果是首要任务，Claude Sonnet尽管没有参与本次的测试，但它的调试能力非常出色。

没有哪个模型是“万能神器”，选择合适的工具取决于预算、与大家正使用的IDE（如Cursor AI）的兼容性，还有性能需求。如果大家对这些模型有任何问题或使用经验，欢迎分享共同讨论！

深度评测DeepSeek、ChatGPT O1和谷歌Gemini AI应用开发场景 - DeepSeek性能完胜！

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