Meta AI在编码测试中未能与Llama，Gemini和Chatgpt竞争

AI工具编写代码的效果如何？

在过去的一年左右的时间里，我将几个大型语言模型通过他们的步伐进行了，以了解它们如何有效地应对基本的编程挑战。这些测试背后的想法很简单：如果他们无法处理基础知识，那么他们就不太可能对更复杂的任务有很大帮助。但是，如果他们在这些基本挑战上表现出色，那么对于希望节省时间的开发人员来说，他们可能只是成为宝贵的盟友。

为了建立基线，我一直在使用四个不同的测试。这些范围从直接的编码作业到需要更深入了解WordPress框架的调试练习。让我们深入研究每个测试，并比较Meta的新AI工具如何与他人堆叠在一起。

测试1：编写WordPress插件

创建WordPress插件涉及使用WordPress生态系统中使用PHP的Web开发。它还需要一些UI设计。如果AI聊天机器人可以实现这一目标，则可以作为Web开发人员的有用助手。

结果：

• 元AI ：足够的接口，但功能失败。
• 元代码骆驼：完全失败。
• Google Gemini高级：良好的界面，功能失败。
• chatgpt ：清洁接口和功能输出。

这是一个视觉比较： （注意：用图像文件的实际路径替换“/途径/图像/”。）

Chatgpt交付了一个整洁的界面，并更加逻辑地将“随机化”按钮定位。但是，在实际运行插件时，Meta AI坠毁，展示了可怕的“死亡屏幕”。

测试2：重写字符串功能

该测试评估了AI提高效用功能的能力。这里的成功表明了开发人员的潜在帮助，而失败则意味着改进的空间。

结果：

• 元AI ：由于价值校正不正确，多任务数字的处理不良以及格式化问题而失败。
• 元代码骆驼：成功。
• Google Gemini高级：失败。
• chatgpt ：成功。

尽管Meta AI偶然发现了这项看似简单的任务，但Meta Code Llama设法发光，展示了其功能。 Chatgpt也表现出色。

测试3：找到一个烦人的错误

这与编写代码无关，而是关于诊断问题。成功需要深入了解WordPress API以及代码库不同部分之间的相互作用。

结果：

• META AI ：以鲜艳的色彩通过，确定了问题并提出提高效率的调整。
• 元代码骆驼：失败。
• Google Gemini高级：失败。
• chatgpt ：通过。

令人惊讶的是，尽管梅塔（Meta AI）早些时候挣扎，但在这里表现出色，证明了它的潜力，但也强调了其反应的不一致。

测试4：编写脚本

该测试评估了键盘大师和AppleScript等专业工具的知识。两者都是相对利基的，但代表了更广泛的编程技能。

结果：

• META AI ：无法从键盘大师中检索数据。
• 元代码骆驼：相同的失败。
• Google Gemini Advanced ：成功。
• chatgpt ：成功。

双子座和Chatgpt证明了这些工具的熟练程度，而Meta的产品不足。

总体结果

根据我使用ChatGpt进行编码项目的六个月经验，我对其可靠性保持了信心。其他模型尚未符合其一致性和有效性。尽管Meta AI表现出了光彩的闪光，但其整体表现却有很多不足之处。

您是否尝试过这些工具？在下面的评论中分享您的想法！