DeepSeekV3 vs Claude-Sonnet vs o1-Mini vs Gemini-ept-1206: KI-Coding-Assistants in realen Szenarien getestet

In der heutigen Welt der KI-unterstützten Programmierung ist die Wahl des richtigen KI-Assistenten immer wichtiger geworden. Als langjähriger Nutzer von KI-Coding-Assistenten habe ich kürzlich ein interessantes Experiment durchgeführt, bei dem ich vier Mainstream-KI-Coding-Assistenten in einem realen Projekt verglichen habe. Dieses Experiment gab mir nicht nur tiefere Einblicke in jedes Modell, sondern brachte auch einige überraschende Ergebnisse zutage.

Experiment-Hintergrund: Ein echtes Entwicklungsbedürfnis

Während der Weihnachtsfeiertage begann ich mit der Entwicklung eines intelligenteren Heimassistenten-Projekts mit dem Ziel, etwas Besseres als Google Home und Alexa zu schaffen. Eine der Schlüsselfunktionen war die Implementierung eines KI-Gedächtnissystems – zum Beispiel, wenn ein Benutzer sagt "Ich mag keine Eier, merk dir das", würde das System zukünftig keine Rezepte mit Eiern mehr empfehlen.

Um diese Funktion zu implementieren, musste ich ein Azure Functions-Projekt als Proxy entwickeln, das Dateninteraktionen mit Azure Table Storage handhabt, und es in eine bestehende Blazor WASM-Anwendung integrieren. Diese scheinbar einfache Anforderung umfasste tatsächlich mehrere Aspekte, einschließlich Projekterstellung, Cloud-Bereitstellung und Erweiterung bestehender Projektfunktionen, was es perfekt für das Testen von KI-Coding-Assistenten machte.

Claude-Sonnet: Der zuverlässige Veteran

Claude-Sonnet performte wie ein erfahrener Senior Engineer. Während des gesamten Entwicklungsprozesses zeigte es eine außergewöhnliche Codequalitätskontrolle, erkannte und behebt automatisch Probleme im Code und füllte sogar intelligent Tool-URLs nach der Bereitstellung vor. Allerdings sind die Dienstleistungen dieses "Veteranen" nicht billig. In der Basic-API-Version erreichte es nach nur 0,2 $ das Limit, was einen Wechsel zu OpenRouter erzwang. Noch überraschender stiegen die Kosten über OpenRouter auf 2,1 $, mit einigen Leistungseinbußen.

DeepSeekV3: Der Dunkelhorse

Die Leistung von DeepSeekV3 war wirklich beeindruckend. Ich testete es sowohl über OpenRouter als auch über die offizielle API, mit deutlich unterschiedlichen Ergebnissen. Über OpenRouter wirkte es etwas unbeholfen, mit Code-Duplizierung und begrenzter Funktionalität. Bei der Verwendung der offiziellen API war es jedoch wie ein völl anderes Modell – die Codequalität erreichte fast die von Claude, der Ablauf war reibungslos und die Lösungsansätze einzigartig. Am beeindruckendsten war sein Preisvorteil; es erledigte die gesamte Aufgabe für nur 0,02 $. In der Bereitstellungsphase, obwohl es eine traditionellere manuelle Zip-Bereitstellungsmethode wählte, zeigte es einige überraschende Fähigkeiten, wie das autonome Auffinden von Ressourcen und das Konstruieren von Storage-Verbindungsstrings.

Gemini-ept-1206: Wachstumsschmerzen eines vielversprechenden Newcomers

Gemini fühlt sich an wie ein vielversprechender, aber unerfahrener Newcomer. Es zeigte die stärkste Interaktion unter allen Modellen, fragte proaktiv nach Runtime-Versionen und anderen Details. Es glänzte in der Bereitstellungskonfiguration und antizipierte die Einrichtung von Umgebungsvariablen. Allerdings zeigte es auch einige "Wachstumsschmerzen": langsame Verarbeitungsgeschwindigkeit, oft brauchte es 20 Minuten zum Abschluss von Aufgaben; Token-Limit-Beschränkungen, die häufig mehrere Sitzungen erforderten; und am frustrierendsten, selbst nach 24 Stunden blieben seine Kostenstatistiken undurchsichtig, was eine genaue Bewertung der Nutzungskosten unmöglich machte.

o1-Mini: Unerfüllte Versprechen

Die Leistung von o1-Mini war eher enttäuschend. Es begann gut, mit reibungsloser Projekteinrichtung und akzeptabler anfänglicher Codequalität. Aber dann ging es bergab: langsame Antwortzeiten, häufige falsche Annahmen (wie das Erstellen von Ressourcengruppen an falschen geografischen Standorten) und ineffiziente Problemlösung. Nach Ausgaben von 2,2 $ schlug es sogar vor, die .NET-Version herabzustufen, um Probleme zu lösen, was mich zwang, den Test vorzeitig zu beenden.

Praktische Erkenntnisse und Empfehlungen

Durch dieses Experiment habe ich einige praktische Schlussfolgerungen gezogen. Für einzelne Entwickler und kleine Projekte ist DeepSeekV3 zweifellos die beste Wahl, da es Codequalität und Kosten perfekt ausbalanciert. Für diejenigen mit ausreichendem Budget bleibt Claude-Sonnet eine zuverlässige Wahl für Enterprise-Entwicklung. Gemini eignet sich für Szenarien, die detaillierte interaktive Anleitung erfordern, während o1-Mini seine Nische in spezifischen Algorithmus-Optimierungsproblemen finden könnte.

Es ist erwähnenswert, dass die Nutzung dieser Modelle über OpenRouter oft ihre Leistung beeinträchtigt, daher wird empfohlen, nach Möglichkeit offizielle APIs zu verwenden. Zusätzlich müssen wir anerkennen, dass sich das Feld der KI-Coding-Assistenten rasant entwickelt und alle Modelle kontinuierlich ihre Fähigkeiten verbessern. Das Wettbewerbsumfeld könnte sich in Zukunft erheblich ändern. Die Wahl des richtigen KI-Assistenten sollte auf spezifischen Projektanforderungen, Budgetbeschränkungen und Entwicklungsszenarien basieren, anstatt blindlings einer bestimmten Option zu folgen.