大模型的发展真可谓日新月异，你追我赶。

作为一个老码农，每天都在吃着碗里看着锅里，总是为还没用上下一个版本的大模型而捉急。

今天看到 Sonnet 5 可以用了，正好手头有一个小功能要做，于是想用它来试试深浅，我比较期望这是一个相对便宜的强力大模型。

不过因为是前端项目，我还是想多抽抽卡，在比较之下选一个相对满意的视觉效果。既然如此，干脆让比较常用的几个大模型都做一遍，做一个简单的横向对比。

基于我电脑上现有的配置，参与比赛的有：Sonnet 5、Opus 4.8、DeepSeek 4 Pro Max、GLM-5.2 以及昔日得力老将GPT-5.5。

我的做法比较粗糙，就是基于同一个代码库分支为选手们创建各自的独立分支，给一个统一的提示词，然后查看结果。

任务比较简单，就是做一个组件，通过一个接口获取轨迹数据，然后在平面图上绘制出来，加一些工具即可。

提示词

现在我们需要设计并实现“人员轨迹预览”功能。

该功能拟放在人员信息弹窗的轨迹查询选项卡内，使其组件化，因为其他地方以后或许也要用到

后端api已经提供了可用的轨迹查询接口（/api/location/tags/tag-trajectories）

通过楼层信息接口，可以获取到企业的平面图，这是前提，默认取一楼的平面图即可

以平面图为主要视图，然后绘制查询到的轨迹，轨迹数据中的坐标除以1000即可转换为平面图像素坐标；组件默认查询最近24小时的轨迹信息，但我们在平面图下方可提供便捷的时间周期选择工具条，还要包括快捷操作“前一天”“后一天”

我本地有一个全局 Skill ，可以通过apifox缓存查询相关接口的具体定义、数据模型 。

成果展示

Sonnet 5 in Claude Code

成果图：

过程体验：

出乎我的意料，非常失望。

不说设计结果如何，过程就有点离谱，完全陌生，这还是Claude吗？

上来一顿操作探索之后就问我，接口是什么？

你竟然不会用我的查api的skill？说真的我已经很久没有在提示词里写接口信息了，他们可都是会自己查啊。

好吧，我把完整api地址复制给它，它竟然又连问我两遍接口是什么，但又不停下来等我答复，然后自顾自地决定先实现界面，稍后再确认接口。

然后，在写好代码准备检查代码时，它突然蹦出来一句：我注意到刚才用户提到了一个完整的api接口的url，这应该是真实的接口地址了……但是具体的接口参数是什么？

于是向我提问，我说你不会用我们的api查询skill自己查吗？

他说好的，于是自己编了一个叫api-skill的skill尝试加载，显然没有这个skill啊。

我无奈只好把完整的skill名称给他，这才算用上了。

最后好歹是做完了，见上图。完全没有遵循我的要求增加“前一天”“后一天”快捷按钮。

至于坐标绘制错误，这倒是不怪他，因为一开始没有给他解释坐标换算方法。

总结：

• 自主使用skill ^-^


• 遵循要求 ^-^


• 代码无错 ^-^


• 耗时：长


• 费用：贵，￥19元（中转站）


• 界面成果主观评价：不喜欢，不想采纳

Opus 4.8 in Claude Code

成果图：

过程体验：

稳如老狗。

理解需求、探索代码。

直接用skill调查api详细定义。

提了3个问题让我拍板。

制作计划。

动手实施，一气呵成。

没啥说的，顶级。

总结：

• 自主使用skill ^-^


• 遵循要求 ^-^


• 代码无错 ^-^


• 耗时：长


• 费用：贼贵，￥27元（中转站）


• 界面成果主观评价：很好，没有更好选择就这个了，喜欢这个轨迹配色。

DeepSeek 4 Pro Max in OpenCode

成果图：

过程体验：

快，真他娘的快 ^-^

我寻思接杯水回来看看D老师怎么干活，结果，干完了？

我有1秒钟怀疑他没给我好好干，结果看结果还不错啊。

只是运行起来有几个类型错误，修复了一轮。这也是我发现国产模型的欠缺之处，前端TS的严格模式代码还是写的不够精确，但逻辑和功能上没问题，只是个别细节不符合严格模式。

总结：

• 自主使用skill ^-^


• 遵循要求 ^-^


• 代码无错 ^-^


• 耗时：极短


• 费用：忽略不计 ^-^，￥0.4元（官方API）


• 界面成果主观评价：深得我心，让我更加期待正式版v4了。

GPT-5.5 in Codex

成果图：

过程体验：

稳如老狗，一如既往。

我用的最多的其实就是 GPT 了，最近总是听佬们说 5.5 有降智表现，我没有明显察觉但也有点怀疑，所以最近用 GLM 更多一些。

不过就这次任务表现来看，没什么问题，可能任务太简单了。

也没有什么亮点。

总结：

• 自主使用skill ^-^


• 遵循要求 ^-^


• 代码无错 ^-^


• 耗时：中


• 费用：少，￥1.6元（中转站）


• 界面成果主观评价：能用，没什么亮点，毕竟前端对于GPT来说……。

GLM-5.2 in OpenCode

成果图：

过程体验：

你是真的爱思考 ^-^

推理链一如既往地长，充满了等等……、但是、让我再想想、实际上、不，我还是……、let me 谨慎一点 。

但是！

谁说爱思考不好的！

GLM 是唯一一个成功揣摩朕意的！他给我做了滚动缩放！这完全是基于对需求的充分理解才能做出的决策。

他甚至在思考过程中考虑要不要用瓦片图来实现！但考虑到过于复杂放弃了。

我只能说，这一波操作，直接杀死了比赛。

总结：

• 自主使用skill ^-^


• 遵循要求 ^-^


• 代码无错 ^-^ （和D老师一样，有个别不符合严格模式的写法）


• 耗时：长


• 费用：OpenCode Go 套餐中 5% 5小时额度


• 界面成果主观评价：交互操作非常好！

我的感受

• Sonnet 5 你醒醒啊，是不是A\给你喝了假酒 ^-^？


• GLM 5.2 真的很强了。


• 十分期待两周后的 DeepSeek 正式版。


• 国产模型目前在严格编码上，至少是TS严格模式中，还欠点火候。

对于这次抽卡，我决定采纳：Opus 4.8 的配色；DeepSeek 设计的按钮；GLM 的平面图交互！