AI编程如何挑选合适的大模型？4个阶段+6个建议

你是不是也遇到了这样的烦恼？想用AI帮你写代码、开发个App或者网站，结果发现市面上有这么多AI模型（什么GPT、Claude、Gemini、DeepSeek……），看得眼花缭乱，不知道该选哪个。随便试了一个，感觉好像有时候挺好用，有时候又“笨笨的”，答非所问，甚至还会“忘记”你之前跟它说过什么。

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比方说我自己，之前一直在用Claude3.7，结果最近几个项目发现它又不行了，一些跑了几次都失败的操作，让gemini 2.5，一次就成功了。从竞争上看，不同公司的大模型不会撞在一起，而是从不同的角度去优化，也就是说每个大模型都有自己擅长的地方。于是就有了今天的主题：AI编程的时候，如何挑选合适的大模型？

你是否也遇到这些烦恼

想象一下，你想开发一个简单的“菜谱查询”APP。

  1. 初期构思：你让AI（比如选了个以代码生成见长的模型）帮你策划APP的核心功能、目标用户、设计风格。结果它给的建议很空泛，甚至有点跑题，因为它可能不太擅长“头脑风暴”和理解商业需求。
  2. 写代码：换了据说很“聪明”但价格昂贵的模型，让它写具体的代码。它确实写出来了，但速度有点慢，而且对于一些简单的重复性代码，感觉有点“大材小用”，钱包在“滴血”。
  3. 回顾检查：最后你想让AI帮你看看整个项目的代码有没有逻辑问题，或者帮你写使用说明。结果AI看到一半就“断片”了，因为它能“记住”的内容长度（也就是“上下文窗口”）有限，无法一次性理解你整个项目的代码。

是不是感觉哪个模型都不完美？没错！关键在于，没有一个AI模型能在所有开发环节都做到最好。最好的策略是，在开发的不同阶段，或者针对不同的任务，选择最适合的AI模型。这就像装修房子，砌墙、刷漆、接电线，你需要用不同的工具，而不是只用一把锤子。

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解决方案：如何在不同开发阶段选择AI模型？

让我们以开发一个APP（比如刚才的“菜谱查询”APP）为例，看看在不同阶段该如何选择和使用AI模型：

第一阶段：想法构思与设计（明确“做什么”）

  • 你的目标：确定APP的核心功能（比如菜谱搜索、分类、收藏、用户评论）、设计风格、目标用户是谁、需要哪些页面等。

  • 需要AI做什么：需要AI有强大的逻辑推理能力和广泛的知识，能帮你进行头脑风暴，理解你的想法，并给出结构化的建议。

  • 模型推荐：

    • Google Gemini 2.5 Pro: 拥有强大的推理能力和巨大的“记忆力”（上下文窗口），能理解复杂的想法和需求。
    • Anthropic Claude 3.7 Opus (如果可用且预算充足): 通常被认为具有顶尖的推理和理解能力。
    • OpenAI o1 (GPT-4.5): 同样以强大的推理能力著称。
    • DeepSeek R1 (671B): 在规划和推理方面表现出色，性价比高。

  • 成本考量：这个阶段是打地基，一个好的规划能避免后期大量的修改。在这里投入选择更强大的模型通常是值得的，可以为你节省后续更多的时间和成本。

第二阶段：动手编码与实现（把想法变代码）

  • 你的目标：将设计好的功能，一行行地用代码实现出来，构建APP的界面和逻辑。

  • 需要AI做什么：需要AI擅长理解和生成代码，能给出代码建议、解释代码含义、修复简单的错误。

  • 模型推荐：

    • Anthropic Claude 3.7 Sonnet: 被许多开发者认为在代码生成质量和遵循指令方面非常出色，尤其是在与开发工具（如Cline）配合时。
    • OpenAI GPT-4o: 一个强大的全能型选手，代码能力也很强。
    • DeepSeek V3: 代码实现能力接近Sonnet，性价比非常高，适合日常编码工作。
    • Google Gemini 2.5 Pro: 凭借其强大的综合能力和巨大的上下文窗口，在处理复杂的代码库时也很有优势。

  • 成本考量：对于日常简单的代码补全、或者不太复杂的模块，可以考虑使用性价比更高的模型，比如 Claude 3.7 Haiku 或 DeepSeek V3。把更贵、更强的模型（如Claude 3.7 Sonnet或GPT-4o）留给那些复杂、核心的功能开发。

第三阶段：测试与修复Bug（让APP跑起来不出错）

  • 你的目标：找出APP里可能存在的各种问题（Bug），比如点击按钮没反应、数据显示错误等，并修复它们。

  • 需要AI做什么：需要AI能理解代码逻辑，找出可能的边缘情况（Edge Cases），并帮助编写测试代码或给出修复建议。

  • 模型推荐：

    • Anthropic Claude 3.7 (Sonnet 或 Haiku): Sonnet擅长理解复杂逻辑，Haiku可能足以应对简单的测试用例生成，速度快且成本低。
    • OpenAI GPT-4o (或其 Mini 版本): 同样具备良好的代码理解和生成能力，可以胜任测试任务。

  • 成本考量：测试代码通常模式比较固定，很多时候中等性能的模型（Mid-tier）就足够了。对于核心功能的复杂测试场景，再考虑使用更强大的模型。

第四阶段：代码审查与发布准备（最后检查与完善）

  • 你的目标：在APP上线前，整体回顾一下所有的代码，确保代码风格统一、没有明显的逻辑漏洞，并可能需要编写一些用户文档或说明。

  • 需要AI做什么：需要AI能处理大量的代码，理解整个项目的结构。这时，模型的“记忆力”（上下文窗口大小）就非常重要了。如果AI能一次性“看完”你所有的代码，那效率会高很多。有些模型还能理解图片（多模态能力），可以帮你检查UI截图或设计图。

  • 模型推荐：

    • Google Gemini 2.5 Pro: 拥有强大的推理能力和巨大的“记忆力”（上下文窗口），能理解复杂的想法和需求。
    • Anthropic Claude 3.7 Opus (如果可用且预算充足): 通常被认为具有顶尖的推理和理解能力。
    • OpenAI o1 (GPT-4.5): 同样以强大的推理能力著称。

  • 成本考量：这个阶段是打地基，一个好的规划能避免后期大量的修改。在这里投入选择更强大的模型通常是值得的，可以为你节省后续更多的时间和成本。

6个实用建议，助你高效使用AI编程

  1. 关注实际效果而非纯粹跑分：模型的基准测试得分（Benchmark）只是一个参考，它在实际使用中的表现（比如和你使用的工具配合得好不好）更重要。
  2. 暂时别考虑本地模型：虽然在自己电脑上运行模型听起来很省钱，但目前本地模型的性能和可靠性（尤其是在执行复杂任务和使用工具方面）远不如云端模型，可能会让你更头疼。
  3. 选择适合阶段的模型：根据开发的不同阶段选择不同的AI模型，避免“大材小用”或“小材大用”。
  4. 测试后再决定：在正式使用前，先对几个候选模型进行简单的测试，看看它们的表现是否符合你的需求。
  5. 结合工具使用：AI模型和开发工具的配合非常重要，选择那些与你常用工具兼容性好的模型。
  6. 持续关注更新：AI模型和技术在不断进步，定期了解最新的模型和功能，可以帮助你更好地优化开发流程。

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