首先，这是一次偶然性的测评，并非专业的测评不具有代表性，仅从个人的使用感受如实记录而已，大家看看就好哈，不必太在意。
事情的起因是这样的，本来打算写一个基于next.js的小项目，用来检测孩子的英语单词默写。前一阵子DeepSeek官方经常性的无法打开，索性在本地部署DeepSeek R1 14B ,然后就是在本地询问R1如何来编写这个程序的大体框架。结果呢？令人大失所望，14B的模型在复杂一点的推理、理解、以及编程能力确实差了很多，提示词经过了10来次的修改，依然无法输出正确的代码，最后只好上线测试
提示词
下边这些提示词：
我想构建一个next.js的静态页面应用，用来检测孩子的英语单词背诵结果，整个应用只有两个主要页面，请使用SSG生成静态页面，JavaScript编写，不要使用ts,文件的结尾都是。js,不要使用API,只使用静态页面即可，数据在生成静态页面的时候都加载到页面上，切记。主页，用来显示题库的列表，遍历src/data下的。json,有标题和简介用来显示。答题页面，根据src/data目录下存放的每个。json文件就是一个题库，答题页面使用SSG技术生成静态页面，每个。json都提供了题目的标题简介答题时间以及答题内容，请根据这些内容生成答题页面，答题页面的要求是：1.进入页面显示标题，简介，答题时间，按开始答题进入答题页面，开始回答问题，使用一个输入框来输入回答的英文结果，每次回答一道题，回答完成后点下一题，进入到下一道题回答，可以点上一道题返回修改，回答到最后一道题的时候，下一题显示为提交结果，进入最后的结果页面，结果页面显示标题简介，答题时间，用表格的方式显示回答结果和正确答案对比，然后进行得分计算，换算成百分制的枫树结果。不需要用户登录系统，纯静态的就可以了，只要实现考试答题的基本功能就行
下边是一个题库：test.json的样本，你可以参考一下： { "title": "JavaScript基础题", "description": "JavaScript基础题，测试案例。", "time": 2000, "questions": [ { "type": “简答题”, "question": “猫咪”, "answer": "cat" }, { "type": “简答题”, "question": “狗狗”, "answer": "dog" }, { "type": “简答题”, "question": “苹果”, "answer": "apple" }, { "type": “简答题”, "question": “红色”, "answer": "red" }, { "type": “简答题”, "question": “蓝色”, "answer": "blue" } ] }
然后我把些提示词，分别发送给了：DeepSeek Kimi Gemini,因为这三个模型都有思考型的大模型，他们分别给出了自己的答案。
这里能，我就不贴他们的回答了，仅从结果来进行一些简单的分析：
undefined 回复速度：Gemini>Kimi>DeepSeek ,速度来说，还是google的最快，新模型2.0flash速度真的很快！ undefined 通过率：DeepSeek>Gemini>Kimi ,DeepSeek R1 一次性通过代码检测，直接复制代码到指定文件，程序可运行，功能基本实现，界面进行了适当的美化。Gemini,首次运行出错，让其修改了一次后完美运行，没有界面的美化。Kimi提供的代码无法运行，看起来修改的话估计也得花点心思，估计得几次修改，所以也米有测试。 undefined 关于程序的建议，DeepSeek>Gemini>Kimi
DeepSeek给出： ● 所有用户答案都存储在客户端内存中，刷新页面会丢失进度 ● 没有使用任何持久化存储 ● 分数计算基于简单对比，不区分大小写 ● 答题时间目前仅做展示，实际使用时可以自行添加倒计时功能 其他两个模型给出的建议很一般，就不提出来了。
总结
DeepSeek>Gemini>Kimi ，在编写代码的准确性上，DeepSeek R1 在本次测试中胜出，Gemini的表现也不错。
附： DeepSeek,Kimi,Gemini的官网地址： DeepSeek:https://www.deepseek.cn/ Kimi:https://kimi-ai.com/ Gemini:https://gemini.so/
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