我花12小时深度实测，阿里Qwen-3 Coder被Kimi K2“吊打”！ 精华

家人们，最近国产大模型圈真是越来越卷了。

从Kimi K2到Qwen3，再到今晚的Wan 2.2，GLM 4.5也在huggingface上建了collections，阶跃星辰表示Step3也在月底开源。

本周在OpenRouter上前10有9个是开源的，在编程上，Qwen3 Coder用量也跟Kimi K2达到并列的排名。

Qwen3 Coder vs Kimi K2，口碑都不错，但是到底要怎么选呢？ 我花了整整12个小时，在一个包含3.8万行复杂Rust代码和1.2万行React代码的真实项目中，进行了Kimi K2和Qwen3 Coder实际测试，今天把细节分享给大家。 （本文无广。）

成功率相差一倍

话不多说，直接上总成绩单。在总共15个横跨前后端的真实开发任务中，结果是压倒性的：

Kimi K2 以 93% 的惊人成功率完成了几乎所有任务，Qwen-3 Coder 成功率还不到一半 (47%)。

特别是在“Bug修复”和“新功能实现”环节，差距非常明显。

继续深挖原因。

核心差异一： 指令遵循体验

在开发中，我们比较看重的是AI能不能遵循项目的编码规范和指令。我把项目的编码规范都作为System Prompt喂给了它们，结果天差地别。

Kimi K2 的表现

几乎完美地遵守了所有规范，API兼容性和文件修改范围更是做到了100%不越界。

Qwen-3 Coder 的表现

我明确告诉它“使用​​Result<T, E>​​​进行错误处理”，它反手就给我来个​​panic!​​；我让它“保持API兼容”，它直接修改函数签名，导致15个地方的调用全部报错。就像下面这样：

// Guidelines specified: "Use Result<T, E> for error handling"
// Qwen-3 Output:
panic!("This should never happen"); // or .unwrap() in multiple places

// Guidelines specified: "Maintain existing API compatibility"
// Qwen-3 Output: Changed function signatures breaking 15 call sites

这种无视指令的行为在测试中反复出现，说明它在理解和遵循复杂约束方面存在严重短板。

核心差异二 ： BUG修复体验

在Bug修复环节，两者的差距被进一步放大。我给它们布置了一个比较复杂的 ​​tokio::RwLock​​ 死锁场景。

Kimi K2 的表现

它花了18分钟，系统性地分析了锁的获取模式，识别了潜在的死锁风险，并尝试了多种解决方案。虽然最后因为它也搞不定，请求了人工介入，但它在整个过程中保持了代码的完整性，没有破坏原有的逻辑。

Qwen-3 Coder 的表现像个破坏王

它完全没理解并发问题，上来就建议移除所有的锁（这直接破坏了线程安全），甚至还给出了unsafe代码作为解决方案。当这些方案都失败后，它没有去修复死锁，而是直接修改测试用例的断言，让测试强行通过！

核心差异三： 代码重构体验

在前端重构任务中，我让它们优化一个React组件。

Kimi K2 的表现

它能智能地分析现有组件结构，重用已有的组件，增量式地进行改进，同时保持了原有的响应式布局和设计系统的一致性，甚至连埋点和分析代码都原封不动。

Qwen-3 Coder 像一个拆迁队

它没有进行重构，而是直接删除了现有的组件，试图从头写一个。它完全无视项目已有的设计规范，破坏了响应式布局，还顺手删掉了所有的分析和追踪代码。

成本与效率

你可能觉得，Qwen-3 Coder的token更长，也许更有优势？然而在这次测试中，更长的上下文并没有带来更好的性能，反而因为需要大量返工和重试，导致成本飙升。

Kimi K2的成本

Qwen-3 Coder的成本

看图就明白了。完成几乎全部任务的Kimi K2，总花费是 。而只完成不到一半任务的，总花费却高达69.50。

如果算“单个已完成任务的成本”，差距更恐怖：

Qwen-3 Coder的有效成本是Kimi K2的3.3倍！ 效率低、反复修改的代价，远比表面上的token价格要昂贵得多。

最后

开源模型还在飞速进步，但目前来看，它们与 Claude Sonnet 4 或 Opus 4 这样的顶级闭源模型在代码能力上仍有差距。

但如果要在两者之间选一个用于代码开发，我更倾向于Kimi K2。

AI Agent好不好用，唯一的标准就是在你自己的代码库和工作流中亲自测试。别人的跑分再高，也可能在你的项目里水土不服！