当前大模型代码能力排行中，OpenAI的GPT-4以综合能力领先，尤其在复杂逻辑和长代码生成（支持128k tokens）上表现突出；国产模型如深度求索的DeepSeek-MoE-16b和阿里Qwen2.5-Coder在中文场景和项目级开发中优势显著，而Claude 3.5在代码可读性和错误处理上更胜一筹。
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综合能力与通用性：GPT-4在HumanEval等基准测试中持续领先，支持多语言和复杂算法实现，适合全栈开发。其长上下文处理能力（128k tokens）可生成连贯的大型项目代码，而DeepSeek-MoE-16b在国产模型中排名靠前，优化了中文注释和本土框架适配。
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长代码生成与场景适配：Gemini 2.0 Pro和Qwen2.5-Coder分别擅长全栈代码生成和中文业务逻辑，支持8k-32k tokens的上下文。Claude 3.5则注重代码可读性，适合团队协作场景。
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垂直领域表现：项目级测评显示，OpenAI的o3-mini-high和Anthropic的Claude 3.7在游戏开发、多媒体工具等任务中领跑，而DeepSeek-R1在中文项目开发中跻身第一梯队，尤其在游戏和网络应用领域表现突出。
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开源与商业模型差距：开源模型如LLaMA-3和Code Llama在代码生成上明显落后于商业模型，而轻量级模型（如o1-mini）适合快速原型开发，但长代码支持有限。
开发者可根据需求选择模型：优先GPT-4或DeepSeek-MoE-16b处理复杂项目，中文业务可尝试Qwen2.5-Coder，而Claude 3.5适合需要高可读性的场景。
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