实测！用DeepSeek R1和通义千问Max分别写代码、解数学题，结果有点意外

DeepSeek R1与通义千问Max实战对比当代码遇上数学题上周我在开发一个需要同时处理算法优化和复杂数学计算的个人项目时突然萌生了一个想法为什么不把市面上最火的两个AI编程助手——DeepSeek R1和通义千问Max拉出来比一比作为一个常年与代码和公式打交道的开发者我决定设计一系列真实场景的测试看看这两个模型在实际工作中到底谁更胜一筹。1. 测试环境与方法论在开始正式测试前我需要明确几个关键点测试设备MacBook Pro M2 Max/32GB内存测试环境Python 3.9 Jupyter Notebook测试原则所有测试prompt完全相同每个测试重复3次取最佳结果评估标准包括正确性、效率、代码风格、解释清晰度我选择了六个具有代表性的测试场景覆盖从基础编程到复杂数学的多个维度LeetCode Hard级别算法题复杂数学表达式解析业务逻辑代码生成Django ORM优化数学证明题代码重构任务2. 算法实战寻找两个有序数组的中位数我选择了LeetCode上经典的Hard题目——寻找两个有序数组的中位数要求时间复杂度为O(log(mn))。测试prompt 请用Python实现一个函数输入两个已排序数组nums1和nums2返回这两个数组的中位数。要求时间复杂度为O(log(mn))。请给出完整实现并解释算法思路。2.1 通义千问Max的实现def findMedianSortedArrays(nums1, nums2): # 确保nums1是较短的数组 if len(nums1) len(nums2): nums1, nums2 nums2, nums1 m, n len(nums1), len(nums2) imin, imax, half_len 0, m, (m n 1) // 2 while imin imax: i (imin imax) // 2 j half_len - i if i m and nums2[j-1] nums1[i]: # i太小需要增大 imin i 1 elif i 0 and nums1[i-1] nums2[j]: # i太大需要减小 imax i - 1 else: # i刚好 if i 0: max_of_left nums2[j-1] elif j 0: max_of_left nums1[i-1] else: max_of_left max(nums1[i-1], nums2[j-1]) if (m n) % 2 1: return max_of_left if i m: min_of_right nums2[j] elif j n: min_of_right nums1[i] else: min_of_right min(nums1[i], nums2[j]) return (max_of_left min_of_right) / 2评价优点实现完整使用了二分查找的思想符合O(log(mn))复杂度要求缺点边界条件处理略显冗长变量命名可以更语义化性能在测试用例[1,3]和[2]上正确返回2.02.2 DeepSeek R1的实现def findMedianSortedArrays(nums1, nums2): if len(nums1) len(nums2): nums1, nums2 nums2, nums1 m, n len(nums1), len(nums2) total_left (m n 1) // 2 low, high 0, m while low high: partition_nums1 (low high) // 2 partition_nums2 total_left - partition_nums1 max_left_nums1 float(-inf) if partition_nums1 0 else nums1[partition_nums1 - 1] min_right_nums1 float(inf) if partition_nums1 m else nums1[partition_nums1] max_left_nums2 float(-inf) if partition_nums2 0 else nums2[partition_nums2 - 1] min_right_nums2 float(inf) if partition_nums2 n else nums2[partition_nums2] if max_left_nums1 min_right_nums2 and max_left_nums2 min_right_nums1: if (m n) % 2 0: return (max(max_left_nums1, max_left_nums2) min(min_right_nums1, min_right_nums2)) / 2 else: return max(max_left_nums1, max_left_nums2) elif max_left_nums1 min_right_nums2: high partition_nums1 - 1 else: low partition_nums1 1 return 0.0评价优点使用了更清晰的partition概念边界处理更优雅缺点最后的return 0.0作为默认返回值不太合理性能同样在测试用例上正确工作代码结构更易读提示在实际工程中DeepSeek R1的版本更易于维护和扩展特别是当需要修改或调试时。3. 数学能力测试括号插入问题这是一个考验数学思维和组合分析能力的问题问题描述 在表达式2⋅3⋅4⋅51中插入括号不改变数字顺序可以得到多少个不同的结果例如默认顺序(2⋅3⋅4⋅5)1 121另一种括号方式2⋅(3⋅4⋅51) 1223.1 通义千问Max的解答通义千问Max给出了详细的步骤分析认为有3种不同的结果121、29和122。但经过验证实际上29这个结果是错误的正确的答案应该是4种。3.2 DeepSeek R1的解答DeepSeek R1正确地识别出了所有4种可能的结果((2⋅3⋅4⋅5)1) 121(2⋅(3⋅4⋅51)) 122(2⋅3⋅(4⋅51)) 126(2⋅3⋅4⋅(51)) 144对比分析评估维度通义千问MaxDeepSeek R1结果正确性❌ (3/4)✅ (4/4)解释详细程度详细但部分错误简明准确数学推理能力中等优秀表达清晰度一般优秀4. 业务代码生成电商折扣系统我设计了一个实际业务场景为一个电商平台实现多级折扣系统。需求描述基础价格100元会员等级普通、银牌、金牌折扣普通无折扣银牌9折金牌8折促销活动满200减30可与会员折扣叠加需处理多种异常情况如无效输入4.1 通义千问Max的实现def calculate_price(base_price, member_level, quantity): if not isinstance(base_price, (int, float)) or base_price 0: raise ValueError(Invalid base price) if not isinstance(quantity, int) or quantity 0: raise ValueError(Invalid quantity) member_discounts { normal: 1.0, silver: 0.9, gold: 0.8 } if member_level not in member_discounts: raise ValueError(Invalid member level) subtotal base_price * quantity discount_price subtotal * member_discounts[member_level] if discount_price 200: final_price discount_price - 30 else: final_price discount_price return round(final_price, 2)4.2 DeepSeek R1的实现class InvalidInputError(Exception): pass class DiscountCalculator: MEMBER_DISCOUNTS { normal: 1.0, silver: 0.9, gold: 0.8 } PROMO_THRESHOLD 200 PROMO_DISCOUNT 30 classmethod def validate_input(cls, base_price, member_level, quantity): if not isinstance(base_price, (int, float)) or base_price 0: raise InvalidInputError(Base price must be a positive number) if member_level not in cls.MEMBER_DISCOUNTS: raise InvalidInputError(fInvalid member level: {member_level}) if not isinstance(quantity, int) or quantity 0: raise InvalidInputError(Quantity must be a positive integer) classmethod def calculate(cls, base_price, member_level, quantity): cls.validate_input(base_price, member_level, quantity) subtotal base_price * quantity discounted subtotal * cls.MEMBER_DISCOUNTS[member_level] if discounted cls.PROMO_THRESHOLD: return max(0, round(discounted - cls.PROMO_DISCOUNT, 2)) return round(discounted, 2)对比分析特性通义千问MaxDeepSeek R1代码结构函数式面向对象异常处理基础验证自定义异常类可扩展性一般优秀常量管理硬编码类变量边界情况处理基础更全面注意在实际业务系统中DeepSeek R1的面向对象实现更易于维护和扩展特别是当折扣规则变得复杂时。5. Django ORM优化挑战我给出了一个需要优化的Django视图函数要求提高数据库查询效率原始代码def product_list(request): products Product.objects.all() result [] for product in products: reviews Review.objects.filter(productproduct) avg_rating reviews.aggregate(Avg(rating))[rating__avg] or 0 result.append({ id: product.id, name: product.name, price: product.price, avg_rating: avg_rating }) return JsonResponse(result, safeFalse)5.1 通义千问Max的优化def product_list(request): products Product.objects.prefetch_related( Prefetch(review_set, querysetReview.objects.all()) ).annotate( avg_ratingCoalesce(Avg(review__rating), 0.0) ).values(id, name, price, avg_rating) return JsonResponse(list(products), safeFalse)5.2 DeepSeek R1的优化def product_list(request): from django.db.models import Avg, Case, When, Value, FloatField products Product.objects.annotate( avg_ratingCase( When(review__isnullFalse, thenAvg(review__rating)), defaultValue(0.0), output_fieldFloatField() ) ).values(id, name, price, avg_rating) return JsonResponse(list(products), safeFalse)性能对比方案查询次数特点原始方案N1简单但效率低下通义千问Max2使用prefetch_relatedDeepSeek R11单次查询完成所有计算在实际测试中对于100个产品的数据库原始方案101次查询1次取产品100次取评论通义千问Max2次查询DeepSeek R11次查询DeepSeek R1的解决方案在性能上明显更优特别是在数据量大的情况下。6. 复杂数学证明题我选择了一个需要创造性思维的数学问题来测试两个模型的抽象推理能力问题 证明对于任何正整数n存在一个由n个连续正整数组成的序列其中恰好包含两个质数。6.1 通义千问Max的证明尝试通义千问Max给出了一个基于素数间隔的论证但存在逻辑漏洞特别是没有充分考虑连续序列中素数分布的不确定性。6.2 DeepSeek R1的证明DeepSeek R1提供了一个更严谨的证明根据Bertrand假设对任何整数n1存在素数p满足np2n选择k足够大使得在[k, kn]区间内至少有一个素数由Bertrand保证通过适当选择k可以确保区间内恰好两个素数具体构造找到相邻素数p和q使得q-p ≥ n则在[p1, pn]区间内只有p一个素数调整区间位置可以找到恰好包含两个素数的n连续整数序列评价 DeepSeek R1不仅引用了正确的数论定理还展示了如何构造性地找到这样的序列体现了更强的数学推理能力。7. 综合评估与使用建议经过六个维度的严格测试我将两个模型的表现总结如下测试维度通义千问MaxDeepSeek R1胜出方算法实现4.5/55/5DeepSeek R1数学计算3/55/5DeepSeek R1业务代码生成4/54.5/5DeepSeek R1ORM优化4/55/5DeepSeek R1数学证明2.5/54.5/5DeepSeek R1代码可读性4/54.8/5DeepSeek R1使用场景建议选择DeepSeek R1数学密集型任务如算法设计、复杂计算需要高性能数据库操作的场景要求代码结构清晰、易于维护的项目需要严格数学证明的研究工作选择通义千问Max快速原型开发基础业务逻辑实现对数学精度要求不高的场景需要快速得到可行解而非最优解的情况在实际项目中我发现DeepSeek R1在解决复杂技术问题时表现更可靠特别是在需要深度推理和精确计算的场景。而通义千问Max对于快速验证想法和基础编码任务响应更快。根据我的使用经验将两者结合使用——用通义千问Max进行头脑风暴和初步实现再用DeepSeek R1进行优化和验证——往往能获得最佳效果。