DeepSeekV3 vs Claude-Sonnet vs o1-Mini vs Gemini-ept-1206: Assistenti AI per la Programmazione Testati in Scenari Reali

Nel mondo odierno della programmazione assistita dall'IA, scegliere l'assistente AI giusto è diventato sempre più importante. Come utente di lunga data di assistenti AI per la programmazione, ho recentemente condotto un esperimento interessante confrontando quattro assistenti AI mainstream in un progetto reale. Questo esperimento non solo mi ha fornito approfondimenti più profondi su ogni modello, ma ha anche rivelato alcuni risultati sorprendenti.

Contesto dell'Esperimento: Una Reale Necessità di Sviluppo

Durante le vacanze di Natale, ho iniziato a sviluppare un progetto di assistente domestico più intelligente, con l'obiettivo di creare qualcosa di migliore di Google Home e Alexa. Una delle funzionalità chiave era implementare un sistema di memoria AI - ad esempio, quando un utente dice "Non mi piacciono le uova, ricordalo", il sistema eviterebbe di raccomandare ricette con uova in futuro.

Per implementare questa funzionalità, avevo bisogno di sviluppare un progetto Azure Functions come proxy, gestendo le interazioni dei dati con Azure Table Storage, e integrarlo in un'applicazione Blazor WASM esistente. Questa richiesta apparentemente semplice coinvolgeva in realtà molteplici aspetti inclusa la creazione del progetto, il deployment cloud e l'espansione delle funzionalità del progetto esistente, rendendola perfetta per testare gli assistenti AI per la programmazione.

Claude-Sonnet: Il Veterano Affidabile

Claude-Sonnet si è comportato come un ingegnere senior esperto. Durante l'intero processo di development, ha dimostrato un controllo eccezionale della qualità del codice, rilevando e correggendo automaticamente i problemi nel codice, e persino precompilando intelligentemente gli URL degli strumenti dopo il deployment. Tuttavia, i servizi di questo "veterano" non sono economici. Nella versione API base, ha raggiunto il limite dopo soli $0.2, costringendo un passaggio a OpenRouter. Ancora più sorprendente, il costo attraverso OpenRouter è salito a $2.1, con qualche degradazione delle prestazioni.

DeepSeekV3: La Rivelazione

Le prestazioni di DeepSeekV3 sono state veramente impressionanti. L'ho testato sia attraverso OpenRouter che l'API ufficiale, con risultati sorprendentemente diversi. Tramite OpenRouter, sembrava un po' goffo, con duplicazione del codice e funzionalità limitate. Tuttavia, quando si utilizza l'API ufficiale, era come un modello completamente diverso: qualità del codice quasi pari a quella di Claude, funzionamento fluido e approcci alle soluzioni unici. La cosa più impressionante era il suo vantaggio di prezzo, completando l'intero compito per soli $0.02. Nella fase di deployment, mentre ha scelto un metodo di deployment manuale zip più tradizionale, ha mostrato alcune capacità sorprendenti, come trovare autonomamente le risorse e costruire stringhe di connessione allo storage.

Gemini-ept-1206: Le Difficoltà di Crescita di una Promettente Novità

Gemini dà la sensazione di una promettente ma inesperta novità. Ha mostrato l'interazione più forte tra tutti i modelli, chiedendo proattivamente informazioni sulle versioni di runtime e altri dettagli. Eccelleva nella configurazione del deployment, anticipando l'impostazione delle variabili d'ambiente. Tuttavia, ha anche mostrato alcune "difficoltà di crescita": velocità di elaborazione lenta, spesso impiegando 20 minuti per completare i compiti; vincoli del limite di token, richiedendo frequentemente più sessioni; e cosa più frustrante, anche dopo 24 ore, le sue statistiche dei costi rimanevano opache, rendendo impossibile valutare accuratamente i costi di utilizzo.

o1-Mini: Promesse Non Mantenute

Le prestazioni di o1-Mini sono state piuttosto deludenti. Ha iniziato bene, con configurazione del progetto fluida e qualità del codice iniziale accettabile. Ma da lì le cose sono andate in discesa: tempi di risposta lenti, frequenti supposizioni errate (come creare gruppi di risorse in posizioni geografiche sbagliate) e risoluzione dei problemi inefficiente. Dopo aver speso $2.2, ha persino suggerito di declassare la versione .NET per risolvere i problemi, costringendomi a terminare il test in anticipo.

Approfondimenti Pratici e Raccomandazioni

Attraverso questo esperimento, ho tratto alcune conclusioni pratiche. Per gli sviluppatori individuali e i piccoli progetti, DeepSeekV3 è senza dubbio la scelta migliore, bilanciando perfettamente qualità del codice e costi. Per coloro che hanno un budget sufficiente, Claude-Sonnet rimane una scelta affidabile per lo sviluppo a livello enterprise. Gemini si adatta a scenari che richiedono una guida interattiva dettagliata, mentre o1-Mini potrebbe trovare la sua nicchia in specifici problemi di ottimizzazione degli algoritmi.

Vale la pena notare che l'utilizzo di questi modelli attraverso OpenRouter spesso influisce sulle loro prestazioni, quindi si raccomanda di utilizzare le API ufficiali quando possibile. Inoltre, dobbiamo riconoscere che il campo degli assistenti AI per la programmazione si sta evolvendo rapidamente, con tutti i modelli che migliorano continuamente le loro capacità. Il panorama competitivo potrebbe cambiare significativamente in futuro. Scegliere l'assistente AI giusto dovrebbe basarsi su specifiche esigenze del progetto, vincoli di budget e scenari di sviluppo, piuttosto che seguire ciecamente qualsiasi opzione particolare.