Meta AI在编码测试中未能与Llama,Gemini和Chatgpt竞争
AI工具写代码的表现如何?
过去一年左右,我测试了多个大型语言模型,看它们如何应对基本编程挑战。测试的思路很简单:如果连基础都处理不好,复杂任务就更不用说了。但如果它们在基础挑战上表现良好,可能成为开发者节省时间的得力助手。
为了建立基准,我使用了四种不同测试。从简单的编码任务到需要深入了解WordPress等框架的调试练习。让我们逐一分析每个测试,比较Meta的新AI工具与其他工具的表现。
测试1:编写WordPress插件
创建WordPress插件涉及使用PHP进行Web开发,需在WordPress生态系统中操作,还需要一些UI设计。如果AI聊天机器人能完成这个任务,就能成为Web开发者的有用助手。
结果:
- Meta AI:界面尚可,但功能失败。
- Meta Code Llama:完全失败。
- Google Gemini Advanced:界面良好,功能失败。
- ChatGPT:界面简洁,功能正常。
以下是视觉比较:
(注:将“/path-to-image/”替换为实际图片文件路径。)
ChatGPT提供了更简洁的界面,“随机”按钮位置更合理。然而,在实际运行插件时,Meta AI崩溃,出现可怕的“白屏死机”。
测试2:重写字符串函数
此测试评估AI改进实用函数的能力。成功表明可为开发者提供帮助,失败则说明有改进空间。
结果:
- Meta AI:因值校正错误、多小数点数字处理不当及格式问题失败。
- Meta Code Llama:成功。
- Google Gemini Advanced:失败。
- ChatGPT:成功。
Meta AI在这个看似简单的任务上失误,而Meta Code Llama表现出色,展现了能力。ChatGPT也表现优异。
测试3:查找烦人错误
这不是写代码,而是诊断问题。成功需要深入了解WordPress API及代码库各部分交互。
结果:
- Meta AI:表现出色,识别问题并提出效率提升建议。
- Meta Code Llama:失败。
- Google Gemini Advanced:失败。
- ChatGPT:通过。
令人惊讶的是,尽管之前表现不佳,Meta AI在此表现出色,证明其潜力,但也凸显其响应的不一致性。
测试4:编写脚本
此测试评估对Keyboard Maestro和AppleScript等专业工具的知识。这两者较为小众,但代表更广泛的编程技能。
结果:
- Meta AI:无法从Keyboard Maestro检索数据。
- Meta Code Llama:同样失败。
- Google Gemini Advanced:成功。
- ChatGPT:成功。
Gemini和ChatGPT展示了对这些工具的熟练掌握,而Meta的产品表现不佳。
总体结果
模型 成功率 Meta AI 1/4 Meta Code Llama 1/4 Google Gemini 1/4 ChatGPT 4/4
基于我六个月使用ChatGPT进行编码项目的经验,我对其可靠性仍充满信心。其他模型尚未能匹敌其一致性和有效性。Meta AI虽有亮点,但整体表现仍有很大改进空间。
你试过这些工具吗?在下方评论中分享你的想法!
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Interesting test! I've been using ChatGPT for coding help and it's been decent, but honestly I'm more curious about the open-source alternatives like Llama. Meta's AI being behind isn't a huge shock, but it makes you wonder if they're focusing on different strengths. Maybe coding isn't their main goal? 🤔 Still, competition is good for us users!
Meta AI 코딩 테스트 결과는 참 실망스럽네요 😅 다른 경쟁사들보다 확실히 뒤처지는 모습인데... 그래도 아직 초기 단계니까 차차 나아지지 않을까요? 물론 빠르게 따라잡아야 하지만 말이죠!
¡Qué decepción con Meta AI! No me esperaba que fallara tan estrepitosamente en las pruebas de programación. Si no puede con lo básico, ¿cómo va a competir con los grandes como Gemini o ChatGPT? 🤔
Meta AI's coding skills are lagging behind? Ouch, that’s a rough one! 😅 Llama and Gemini are eating its lunch. Maybe it’s time for Meta to rethink their AI game plan.
Meta AI's coding skills seem underwhelming compared to Llama and others. 😕 I was hoping for a stronger contender in the AI coding space, but it looks like they’ve got some catching up to do. Anyone else tried using it for coding yet?
AI工具写代码的表现如何?
过去一年左右,我测试了多个大型语言模型,看它们如何应对基本编程挑战。测试的思路很简单:如果连基础都处理不好,复杂任务就更不用说了。但如果它们在基础挑战上表现良好,可能成为开发者节省时间的得力助手。
为了建立基准,我使用了四种不同测试。从简单的编码任务到需要深入了解WordPress等框架的调试练习。让我们逐一分析每个测试,比较Meta的新AI工具与其他工具的表现。
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结果:
- Meta AI:界面尚可,但功能失败。
- Meta Code Llama:完全失败。
- Google Gemini Advanced:界面良好,功能失败。
- ChatGPT:界面简洁,功能正常。
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- Meta AI:表现出色,识别问题并提出效率提升建议。
- Meta Code Llama:失败。
- Google Gemini Advanced:失败。
- ChatGPT:通过。
令人惊讶的是,尽管之前表现不佳,Meta AI在此表现出色,证明其潜力,但也凸显其响应的不一致性。
测试4:编写脚本
此测试评估对Keyboard Maestro和AppleScript等专业工具的知识。这两者较为小众,但代表更广泛的编程技能。
结果:
- Meta AI:无法从Keyboard Maestro检索数据。
- Meta Code Llama:同样失败。
- Google Gemini Advanced:成功。
- ChatGPT:成功。
Gemini和ChatGPT展示了对这些工具的熟练掌握,而Meta的产品表现不佳。
总体结果
| 模型 | 成功率 |
|---|---|
| Meta AI | 1/4 |
| Meta Code Llama | 1/4 |
| Google Gemini | 1/4 |
| ChatGPT | 4/4 |
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