標題：“Kimi K2 與 Qwen-3 Coder：12 小時測試！”

已發布：真實

描述：“Kimi K2 與 Qwen-3 Coder：12 小時測試！——哪種 AI 編碼模型真正在實際開發中發揮作用？我們花了超過 12 個小時使用 Rust 和 React 任務測試 Kimi K2 和 Qwen-3 Coder，以比較輸出質量、速度和對開發人員的價值。”

標籤：Web 開發、程式設計、JavaScript、AI

canonical_url：“https://forgecode.dev/blog/kimi-k2-vs-qwen-3-coder-coding-comparison/”

在花了 12 個小時對 Kimi K2 和 Qwen-3 Coder 進行相同的 Rust 開發任務和前端重構任務測試後，我發現了一些基準測試分數無法揭示的問題：在這個測試環境中，一個模型始終能夠交付有效的程式碼，而另一個模型在基本指令執行方面卻舉步維艱。這些發現挑戰了圍繞 Qwen-3 Coder 基準測試效能的炒作，並說明了為什麼在程式碼庫上進行測試比綜合評分更重要。

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測試方法：真實開發場景

我根據實際開發場景設計了本次比較，這些場景反映了 Rust 的日常開發工作。沒有模擬基準測試或小問題，只有 13 個具有挑戰性的 Rust 任務，這些任務涉及一個成熟的 38,000 行 Rust 程式碼庫，其中包含複雜的非同步模式、錯誤處理和架構約束，以及 2 個前端重構任務，這些任務涉及一個 12,000 行的 React 程式碼庫。

測試環境規範

專案背景：

• Rust 1.86 和 tokio 非同步執行時

• 跨多個模組的 38,000 行

• 遵循控制反轉（IoC）的複雜依賴注入模式

• 廣泛使用特徵、泛型和非同步/等待模式

• 具有整合測試的綜合測試套件

• 使用現代鉤子和元件模式的 12,000 行 React 前端

• 記錄詳盡的編碼指南（以自訂規則/遊標規則/克勞德規則的形式提供，在不同的編碼代理中）

測試類別：

• 指向檔案變更（4 個任務）：對指定檔案進行具體修改

• 錯誤尋找和修復（5 個任務）：真實錯誤及其重現步驟和失敗測試

• 功能實現（4 項任務）：明確需求，實現新功能

• 前端重構（2 個任務）：使用Forge 代理程式和 Playwright MCP 改進 UI

評估標準：

• 程式碼正確性和編譯成功率

• 遵守指示並遵守範圍

• 完成時間

• 所需迭代次數

• 最終實施的品質

• 代幣使用效率

性能分析：綜合結果

整體任務完成情況總結

| 類別 | Kimi K2 成功率 | Qwen-3 Coder 成功率 | 時差 |

|------------------------|-----------------------|----------------------------|-----------------|

| 指向檔案變更 | 4/4 (100%) | 3/4 (75%) | 速度提高 2.1 倍 |

| 錯誤偵測與修復 | 4/5 (80%) | 1/5 (20%) | 速度提升 3.2 倍 |

| 功能實現 | 4/4 (100%) | 2/4 (50%) | 速度提高 2.8 倍 |

| 前端重構 | 2/2 (100%) | 1/2 (50%) | 速度提升 1.9 倍 |

| 整體 | 14/15 (93%) | 7/15 (47%) | 速度快 2.5 倍 |

圖 1：任務完成分析 - 自主與引導成功率（僅顯示成功完成的情況）

工具呼叫和補丁生成分析

| 公制 | Kimi K2 | Qwen-3 編碼器 | 分析 |

|------------------------|-----------------|-----------------|-------------------------|

| 總補丁呼叫次數 | 811 | 701 | 相似量 |

| 工具呼叫錯誤 | 185 (23%) | 135 (19%) | Qwen-3 略好 |

| 成功補丁 | 626 (77%) | 566 (81%) | 可比較可靠性 |

| 乾淨編譯率 | 89% | 72% | Kimi K2 優勢 |

兩種模型在處理工具模式（尤其是補丁操作）時都遇到了困難。不過，AI 代理會重試失敗的工具呼叫，因此最終補丁產生的成功不會受到初始錯誤的影響。關鍵區別在於程式碼品質和編譯成功率。

錯誤檢測和解決比較

K2 的一些表現：

• 首次嘗試即可正確修復 4/5 個錯誤

• 平均解答時間：8.5分鐘

• 維護原始測試邏輯並修復潛在問題

• 只遇到 tokio::RwLock 死鎖的情況

• 保留業務邏輯完整性

Qwen-3 編碼器效能：

• 1/5 的錯誤已正確修復

• 頻繁修改測試斷言而不是修復錯誤

• 引入硬編碼值以使測試通過

• 改變業務邏輯而不是解決根本原因

• 平均解決時間：22 分鐘（成功時）

功能實現：自主開發能力

任務完成度分析

Kimi K2 成績：

• 2/4 項任務獨立完成（分別為 12 分鐘和 15 分鐘）

• 2/4 的任務需要最少的指導（1-2 個提示）

• 在現有功能增強方面表現良好

• 需要更多指導，以獲得沒有範例的全新功能

• 始終如一地維護程式碼風格和架構模式

Qwen-3 編碼器結果：

• 0/4 的任務自主完成

• 每個任務至少需要 3-4 次重複提示

• 經常刪除工作程式碼以“重新開始”

• 經過 40 分鐘的提示，只有 2/4 的任務完成了

• 2 個任務因迭代周期過長而放棄

指令遵循分析

最大的差異體現在指令遵循方面。儘管系統提示提供了編碼指南，但模型的行為卻有所不同：

| 指令類型 | Kimi K2 合規性 | Qwen-3 Coder 合規性 |

|--------------------------|-----------------------|------------------------|

| 錯誤處理模式 | 7/8 個任務 (87%) | 3/8 個任務 (37%) |

| API 相容性 | 8/8 個任務 (100%) | 4/8 個任務 (50%) |

| 程式碼風格指南 | 7/8 個任務 (87%) | 2/8 個任務 (25%) |

| 文件修改範圍 | 8/8 個任務 (100%) | 5/8 個任務 (62%) |

Kimi K2 行為：

• 始終遵循專案編碼標準

• 尊重文件修改邊界

• 維護現有的函數簽名

• 當要求不明確時詢問澄清問題

• 提交前編譯並測試程式碼

Qwen-3 編碼器模式：

// 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

這種模式在各個任務中重複出現，表示有指令處理問題，而不是孤立事件。

前端開發：無需圖像的視覺推理

使用帶有 Playwright MCP 和 Context7 MCP 的 Forge 代理對前端重構任務上的這兩個模型進行測試，儘管缺乏直接圖像支持，但仍揭示了有關其視覺推理能力的見解。

Kimi K2方法：

• 智慧分析現有元件結構

• 對 UI 佈局做出合理的假設

• 提供以可維護性為重點的建議

• 保留的可存取性模式

• 在極少的指導下完成重構

• 保持反應能力和設計系統的一致性

• 有效地重複使用現有元件

• 在不破壞功能的情況下進行了漸進式改進

Qwen-3 編碼器方法：

• 刪除現有元件而不是重構

• 忽略了已建立的設計系統模式

• 需要多次迭代才能理解元件關係

• 未經考慮就破壞了響應式佈局

• 刪除了分析和追蹤程式碼

• 使用硬編碼值而不是變數綁定

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成本和背景分析

開發效率指標

| 公制 | Kimi K2 | Qwen-3 編碼器 | 差分 |

|--------------------------------|---------------------|---------------------|-----------------------|

| 每項完成任務的平均時間 | 13.3 分鐘 | 18 分鐘 | 速度提升 26% |

| 專案總成本 | 42.50 美元 | 69.50 美元 | 便宜 39% |

| 已完成的任務 | 14/15 (93%) | 7/15 (47%) | 2 倍完成率 |

| 放棄的任務 | 1/15 (7%) | 2/15 (13%) | 更好的持久性 |

不同的供應商收費不同，由於我們使用了 OpenRouter，它會在多個供應商之間分配負載，因此精確計算成本非常困難。 Kimi K2 的總費用為 42.50 美元，平均每個任務耗時 13.3 分鐘（包括需要時提示的時間）。

Kimi K2 在各個 OpenRouter 提供者中的使用成本 - 顯示一致的 131K 上下文長度，輸入價格從 0.55 美元到 0.60 美元不等，輸出價格從 2.20 美元到 2.50 美元不等

然而，Qwen-3 Coder 的成本幾乎是 Kimi K2 的兩倍。每項任務的平均時間約為 18 分鐘（包括必要的提示），15 項任務的總成本為 69.50 美元，其中 2 項任務被放棄。

不同 OpenRouter 供應商的 Qwen-3 Coder 使用成本 - 定價結構相同，但總使用量較高，導致成本增加

圖3：成本與時間比較－直接專案投資分析

效率指標

| 公制 | Kimi K2 | Qwen-3 編碼器 | Advantage |

|--------------------------|------------------|------------------|------------------------|

| 每完成一項任務的成本 | 3.04 美元 | 9.93 美元 | 便宜 3.3 倍 |

| 時間效率 | 快 26% | 基線 | Kimi K2 |

| 成功率 | 93% | 47% | 提升 2 倍 |

| 已完成的任務 | 14/15 (93%) | 7/15 (47%) | 2 倍完成率 |

| 放棄的任務 | 1/15 (7%) | 2/15 (13%) | 更好的持久性 |

上下文長度和性能

像 K2 一樣：

• 上下文長度：131k 個令牌（各提供者之間一致）

• 推理速度：快，尤其是使用 Groq 時

• 記憶體使用：高效的上下文利用

Qwen-3 編碼器：

• 上下文長度：262k 至 1M 個令牌（因提供者而異）

• 推理速度：不錯，但比 Kimi K2 慢

• 記憶體使用情況：更高的上下文開銷

僵局挑戰：技術深度剖析

最能說明問題的測試涉及 tokio::RwLock 死鎖場景，該場景凸顯了解決問題方法的差異：

Kimi K2的18分鐘分析：

• 系統地分析鎖定獲取模式

• 已辨識潛在死鎖場景

• 嘗試多種解決策略

• 最終承認了複雜性並請求指導

• 在整個過程中保持程式碼完整性

Qwen-3 Coder 的方法：

• 立即建議刪除所有鎖（破壞線程安全）

• 建議使用不安全程式碼作為解決方案

• 改變測試預期而不是解決僵局

• 從未展現出對底層並發問題的理解

基準與現實：效能差距

Qwen-3 Coder 令人印象深刻的基準測試分數並不能轉化為實際的開發效率。這種脫節揭示了我們評估 AI 程式設計助理的重大限制。

為什麼基準測試沒有達到預期目標

基準限制：

• 具有清晰、獨立解決方案的綜合問題

• 無需遵守指令或約束

• 成功僅以最終產出而非開發過程來衡量

• 缺少對可維護性和程式碼品質的評估

• 沒有對合作發展模式的評估

實際要求：

• 在現有程式碼庫和架構約束內工作

• 遵循團隊編碼標準和風格指南

• 保持向後相容性

• 隨著需求的變化而迭代開發

• 程式碼審查和可維護性考慮

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限制和背景

在深入研究結果之前，重要的是要了解此比較的範圍：

測試限制：

• 單一程式碼庫測試（38k 行 Rust 專案 + 12k 行 React 前端）

• 結果可能不適用於其他程式碼庫、語言或開發風格

• 由於樣本量較小，沒有進行統計顯著性檢定

• 對特定編碼模式和偏好的潛在偏見

• 透過 OpenRouter 測試的型號，供應商不同

本次比較未涵蓋的內容：

• 除了 Rust 和 React 之外的其他程式語言上的效能

• 採用不同提示工程方法的行為

• 具有不同架構模式的企業程式碼庫

這些結果反映了特定的測試環境，在做出模型選擇決策之前應與其他評估一起考慮。

結論

本次測試表明，Qwen-3 Coder 的基準測試分數無法很好地反映到此特定的開發工作流程中。雖然它在處理單獨的編碼挑戰時可能表現出色，但在處理本專案中使用的協作式、約束感知的開發模式時卻遇到了困難。

在此測試環境中，Kimi K2 在極少的監督下始終如一地交付了可執行的程式碼，展現出更佳的指令遵循性和程式碼品質。其方法更符合既定的開發工作流程和編碼標準。

Qwen-3 Coder 的上下文長度優勢（高達 1M 個 token vs. 131k 個 token）未能彌補其在本次測試中存在的指令追蹤問題。兩種模型的推理速度都不錯，但搭載 Groq 的 Kimi K2 的反應速度明顯更快。

雖然這些開源模型正在快速改進，但在本次測試中，它們仍然落後於 Claude Sonnet 4 和 Opus 4 等閉源模型。不過，根據本次評估，Kimi K2 在這些特定的 Rust 開發需求方面表現更佳。

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原文出處：https://dev.to/forgecode/kimi-k2-vs-qwen-3-coder-12-hours-of-testing-3dil