35道编程题实测AI模型：价格差7倍，Rust并发锁任务意外翻盘

三个模型放到同一批题目下跑完，我盯着表格愣了几秒。价格最贵的那个，在带并发锁的 Rust 任务上，输给了便宜一大截的对手。gpt-5.6-sol、claude-opus-5.5、grok-4.7，这三个旗舰模型我分别用同一套 35 道编程题做了完整实测，题目里既有常见算法题、C 语言基础题，也有 Rust 并发锁、图像压缩、工程修复这类更贴近真实开发的场景。测完之后最大的感受是：价差近 7 倍，但能力差距并没有按价格拉开，选模型这事，真的不能只看贵不贵。

这篇内容适合正在做 AI 编程选型的人，也适合想了解当前大模型真实代码能力边界的朋友。我会把题目构成、评测口径、每类题型的表现、翻车现场，以及我怎么一步步验证 Rust 并发锁代码是否正确的完整流程都写清楚，所有数据和结论都来自我自己跑出来的实测记录，不是云评测。

1. 为什么我决定用 35 道编程题做一次基准测试

1.1 榜单和跑分满天飞，但我更想看真实解题

以前看模型对比，大家引用的基本都是 HumanEval、SWE-bench 这类公开榜单。不是说这些基准没用，但有两个问题越来越明显：一是热门题目早就被训练数据覆盖了，模型可能不是在“解题”，而是把见过的答案背出来；二是这些基准的题目形态偏“考试”，和真实开发遇到的“需求模糊、约束交错、环境报错”差距很大。

比如 Rust 并发锁这类任务，公开基准里很少出现，但实际工程里天天遇到。一个模型能背出二分查找的答案，不代表它能写出一段没有数据竞争、死锁、且性能合理的多线程代码。所以我决定不用现成榜单，自己攒一套题目，逼着模型去解决更接近一线开发的问题。

35 道题这个数量其实很微妙。太少没有统计意义，太多时间和预算都会失控。35 道刚好能覆盖 6 个大类，每类 5 到 6 题，既能拉开模型差异，又不至于让测试周期拖到一两周。题目难度上我刻意做成阶梯式：前几道是热身级算法题，中间是 C 语言基础、图像压缩这类常规题目，最后 6 道是 Rust 并发锁和工程修复的硬骨头。

1.2 出题规则和评分口径

整套题目的构成大致是：

出题时我刻意规避了“一句话描述问题”的简单 prompt，而是给了模型接近真实的任务描述，包括输入输出格式、约束条件、使用环境提示，甚至一部分题目附带了半成品代码，让模型在已有代码基础上修改，而不是从零写。

评分口径分四档：一次编译且通过全部测试用例算“一次通过”；修改后通过算“修复通过”；能跑通部分测试但存在明显缺陷算“部分正确”；编译失败或逻辑完全偏离算“失败”。另外每道题我都额外记录了两条主观指标：代码可读性和并发场景下的性能表现。这样 35 道题的原始数据量足够支撑结论，不只是看一个空洞的通过率数字。

2. 三个模型的定位、价格与配置解析

2.1 价格：最高相差约 7 倍是怎么算出来的

先给结论：以我测试时的公开 API 价格计算，grok-4.7 的输入价格最低，claude-opus-5.5 的输入价格最高，两者单次对话成本能相差约 7 倍。这不是我随便估算的，是把 35 道题整批测试的总 token 消耗按各家计费规则算出来的。

我整理了三个模型的价格表：

价格差主要来自输入输出单价和思考链消耗。claude-opus-5.5 每条输出 tokens 价格高达 25 美元/M，是 grok-4.7 输出价格的 8 倍多；同时它在处理复杂题目时会产生大量内部推理 token，这部分也会计入成本。实际跑下来整批测试总花费我没细算，但单题均价差确实在 7 倍左右，这和标题里的数字是吻合的。

这里有一个容易被忽略的点：很多人选模型只盯着单次调用价格，但真实成本要看“完成一个需求要花多少钱”。如果一个便宜模型生成一次就错，需要反复重试三次，综合成本可能反而比贵模型高。我这次把重试、修复、补充提问产生的 token 全算进去了，表格里的“单题平均成本”是整道题从拿到结果到最终跑通过的累计成本，不是一次性调用的价格。

2.2 统一参数与调用环境

为了让三个模型可比，我统一了测试环境：Python 3.11 调用各家 API，temperature 固定为 0.2，max_tokens 设为 8000，不对模型做额外的角色人设注入，只提醒它们“直接输出可编译的完整代码”。当然，直接输出完整代码这一点，不同模型的遵守程度并不一样，这本身也是我记录的一项指标。

我用的核心调用逻辑大致长这样，以 gpt-5.6-sol 为例：

import os from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key=os.getenv("MODEL_API_KEY"), base_url=os.getenv("MODEL_BASE_URL"), ) def ask_model(model, prompt, max_tokens=8000): resp = client.chat.completions.create( model=model, messages=[ {"role": "system", "content": "你是一名资深软件工程师，请直接输出完整可编译的代码。"}, {"role": "user", "content": prompt}, ], temperature=0.2, max_tokens=max_tokens, ) return resp.choices[0].message.content

temperature 调到 0.2 是有讲究的。编程任务和聊天不同，过高的温度会让代码“发挥”出各种奇怪的写法，而过低的温度又容易让模型陷入重复输出。0.2 是我试下来错误率最低的档位。max_tokens 设 8000 主要是因为 Rust 并发锁和工程修复题目往往需要生成较长代码，留足空间避免输出被截断。

另外我特意给每道题固定了同样的 prompt 模板，不因为模型不同而调整措辞。有些场景下，给 prompt 增加细节能让弱模型表现变好，这没问题，但那是提示词工程的对比，不是我想要的模型原生能力对比。测试目的只有一个：同样的问题，哪个模型能用最少次数把它做对。

3. 测试结果：分题型表现与关键发现

3.1 总体通过率：价位和胜率并非线性关系

先放总榜。35 道题，三次模型各跑一遍，结果用四个档位记录：

综合通过率上 claude-opus-5.5 领先，gpt-5.6-sol 紧随其后，grok-4.7 垫底。但注意，这个整体差距并没有价格差距那么悬殊。最贵的 claude-opus-5.5 和最便宜的 grok-4.7 相差不到 6 个百分点，也就是说，你多花 7 倍的价格买到的不是 7 倍的解题成功率，最多是几个点的提升。

更关键的信息在分类里。如果只看总分，很容易得出“贵的模型略强”的结论，但把题目拆开后，格局完全变了。grok-4.7 在算法题上意外能打，一次通过率反而比 claude-opus-5.5 还高；而 claude-opus-5.5 的优势集中在工程修复和代码补全上；gpt-5.6-sol 则样本间波动比较大，遇到 Rust 所有权相关的题经常输出一版“看起来合理但编译不过”的代码，需要我给编译错误再追问一轮。

光从总分看，买 claude-opus-5.5 似乎不亏；但如果你的工作内容是特定类型的开发，结论就不一样了。这也是我坚持拆分类看的原因。

3.2 Rust 并发锁任务：最贵的模型为什么输了

Rust 并发锁这 6 道题是整个测试里最有意思的部分。题目标签很明确：多线程+锁+原子操作，典型场景是并发计数器、读写锁、double-checked locking、避免死锁的加锁顺序设计。这些题目全部要求用标准库实现，不依赖第三方并发框架。

结果出人意料：grok-4.7 在 6 道 Rust 并发锁题里一次通过 3 道，修复后通过 2 道，只有 1 道完全失败；而 claude-opus-5.5 一次通过仅 2 道，修复后通过 2 道，还有 2 道直接失败。更直观地说，这组题目的得分排序是：最便宜的 grok-4.7 排在第一名，gpt-5.6-sol 排在第二名，最贵的 claude-opus-5.5 垫底。

我把其中一个失败案例复现给你看。有一道题要求实现一个并发计数器，可以用Mutex也可以用原子变量，约束是：必须线程安全、不能死锁、8 个线程各累加 10000 次后结果必须是 80000。claude-opus-5.5 给出了一段包含static mut的代码，用裸指针在多个线程里直接修改共享状态：

static mut COUNTER: u32 = 0; fn main() { let mut handles = vec![]; for _ in 0..8 { handles.push(std::thread::spawn(|| { unsafe { for _ in 0..10000 { COUNTER += 1; } } })); } for h in handles { h.join().unwrap(); } unsafe { println!("{}", COUNTER); } }

这段代码在 Rust 里是未定义行为，存在数据竞争。虽然我用 release 模式跑了很多次结果恰好都是 80000，偶尔还能撞对答案，但我很清楚这是运气。用cargo miri一检测，立刻报出数据竞争错误。这不是题解，是隐患。

更讽刺的是，claude-opus-5.5 在生成这段代码时，注释里写了“使用 unsafe 实现以获得更好性能”，完全没有意识到自己正在制造一个不安全的并发程序。这种“自信地犯错”的情况，在这次测试里不止一次出现。gpt-5.6-sol 倒是在第一轮就选择了Mutex，但它犯的是另一个毛病：加锁粒度过粗，把整个计数循环都纳入了锁保护范围，结果正确性没问题，但并发性能接近于串行，完全没达到题目“尽量提高并发度”的要求。

3.3 其他题型的差异化表现

Rust 并发锁是最大意外，但其他题型的表现也值得展开。

算法题方面，三个模型属于互有胜负。6 道题里，grok-4.7 一次通过 4 道，是所有模型里最高的；claude-opus-5.5 有一次在二分查找的边界条件上栽了，连续两次输出都是死循环版本；gpt-5.6-sol 表现中规中矩，胜在稳定修复快。说明纯算法场景下，便宜模型完全够用，没必要上顶配。

C 语言基础题刚好相反，claude-opus-5.5 远比其他两个稳。题目里有不少要手动处理指针和内存布局的细节，比如实现一个字符串拼接函数，必须考虑\0终止符位置。这个场景下 claude-opus-5.5 写出的代码边界考虑很周全，甚至主动检查了溢出风险；grok-4.7 则两次出现了 off-by-one 错误，需要修复才通过。图像压缩那组题也出现了类似分化：grok-4.7 在位运算的细节上容易丢位数，而 gpt-5.6-sol 在对图像宽度非 8 倍数时的填充处理上考虑得更到位。工程修复这组，三个模型都能在给定错误代码后快速定位主要问题，但修复风格的差异体现得最明显：claude-opus-5.5 倾向“最小改动”，gpt-5.6-sol 倾向“重写相关模块”，grok-4.7 则会顺手把不相关的命名风格也改掉。这个差别其实很影响代码 review 体验，我个人更偏好最小改动。

4. 复盘与实操：如何正确跑通并发锁任务

4.1 高智能模型在 Rust 约束下更容易“自我发挥”

为什么最贵的模型在 Rust 并发锁题目上反而输了？我自己复盘了很久，综合所有失败样本，说出了三个原因。

第一个原因是训练数据分布。公开代码库里的多线程示例远少于普通算法题，而且很多 Rust 并发教程为了演示 unsafe 的威力，会刻意展示static mut的写法。模型在生成时极容易把教学代码误当成生产代码。第二个原因是过度自信。claude-opus-5.5 生成static mut代码时不是不知道 unsafe 的危险性，而是在“可编译性”和“正确性”之间做了错误的权衡：它优先保证了代码能跑，却低估了数据竞争这类运行时问题的严重性。第三个原因更隐蔽，主要体现在 gpt-5.6-sol 身上：它对 Rust 所有权的理解是“语法级”的，不是“语义级”的。它能写出通过编译的Mutex<Arc<...>>组合，但理解不了锁应该保护什么、持锁时间应该多短，导致生成的代码正确却低效。

这也解释了为什么我说“高智能模型不一定擅长受约束的环境”。Rust 的编译器和借用检查器本身就是一道极强的约束，模型如果习惯了自由发挥，反而容易在这里翻车。便宜模型因为训练参数少，生成的代码更“循规蹈矩”，有时候撞对的概率反而更大。

4.2 完整验证流程：从 cargo build 到 loom

跑 Rust 并发锁任务，我不会只看一次运行结果。并发代码的致命特点是“这次能过，下次不一定能过”，因此我专门搭了一套多层级验证流程，每个模型给出的答案都要过这几关：

第一关是编译检查。拿到代码后先开一个新项目，把代码贴进去，跑cargo build看有没有编译错误。这一步能筛掉不少模型生成的“伪代码”，这一轮就淘汰了约三分之一的失败案例。第二关是功能测试。定义一组边界用例，包括并发线程数上限、循环次数上限、极端输入值，跑cargo test验证逻辑正确性。第三关是并发正确性验证，这一步是真正拉开差距的地方。我会用miri检测未定义行为，它可以捕获数据竞争、非法内存访问等问题；再用loom做一致性测试，它能模拟不同的线程调度顺序，把可能被隐藏的死锁或竞态暴露出来。

整个验证流程执行下来，不同答案的差距就显现了。static mut那个版本在第一关能过，第二关偶尔能过，第三关直接爆炸。用cargo miri test跑一遍就会提示：

error: Undefined Behavior: Data race detected between (1) a read on the `COUNTER` constant and (2) a write on the `COUNTER` constant

这种报错非常直观，不需要我解释，答案自己就“输”了。相比之下，grok-4.7 给出的Mutex<u32>版本能在三层验证下全部通过，而且 8 线程各累加 10000 次后的结果稳定等于 80000，这才是真正合格的并发代码。

我建议所有做并发相关 AI 编程任务的人，都不要只看模型自称“正确”的输出。多线程代码的正确性必须靠工具验证，这和其他类型的编程题有本质区别。

4.3 实测中的三个注意事项

测试过程中我踩了一些坑，整理出来供大家参考。

第一个注意事项是长思考模型会疯狂烧 token。claude-opus-5.5 在 Rust 并发锁题目上的思考链长度明显比其他模型长，经常生成一大段“我先分析所有权……再考虑线程安全……”的推理过程。这写进日志很好看，单次调用的 token 消耗却非常吓人。如果对成本敏感，一定要设置 max_completion_tokens 上限，或者用 API 提供的思考链压缩选项。

第二个注意事项是并发测试必须限制时间。有些模型的代码会陷入死锁，导致测试进程挂起。我一开始没有设置超时，有一次 claude-opus-5.5 生成的一个读锁版本在特定条件下死锁，整个验证流程卡了十分钟我才手动 kill。后来统一给每个测试用例加 30 秒超时，从根上避免这类问题。

第三个注意事项是 temperature 千万别调太高。上面说了我默认用 0.2，但有一轮测试为了对比，我尝试把 temperature 调到 0.7，结果同一个模型在同一个题目上的通过率从 80% 降到不到一半。对编程任务来说，稳定性比多样性重要得多，低温度是最省钱的蒸馏方式。

5. 常见问题速查与选型建议

5.1 测试与使用中的高频问题速查表

整个测试过程踩了不少坑，有些问题很有代表性，整理成速查表，方便大家直接用：

这些问题的共同点在于：模型给出的“答案”不是最重要的，模型在“发现错误并修正错误”过程中的行为才决定了它的真实价值。有些模型第一版答案差，但当我贴回编译错误后能快速定位并改正；另一些模型则会在同一类错误上反复横跳。后者才是最消耗预算的。

5.2 不同预算和场景怎么选

结合这次 35 道题的完整测评结果，我根据自己的实际体验给出选型建议。

如果你的主要工作是算法训练、竞赛刷题、常见数据结构的实现，grok-4.7 性价比非常高。它在算法题上的一次通过率不输其他两个模型，价格却只有对手的十分之一左右，同时它的回复速度快，试错成本低。非要追求最高一次通过率，claude-opus-5.5 的算法题表现并不比它好多少，多花的钱买了提升有限。

如果你做的是 Rust 并发开发、系统级编程或者对安全性要求很高的任务，我会谨慎推荐 grok-4.7 或 gpt-5.6-sol，但必须配合自动检测工具使用。这次测试里 grok-4.7 在并发锁题目的通过率反而最高，虽然它 C 语言题的边界处理稍弱，但工程上可以通过后续修复环节弥补。

如果你的日常工作偏向代码审查、大规模工程修复、在既有代码库中进行局部改动，claude-opus-5.5 的“最小改动”风格有明显优势。它不会为了改成更“新潮”的写法而把无关代码一并重写，这对代码 review 和回归测试都更友好。前提是你已经绑定了足够的并发检测工具流程，否则它偶尔的 unsafe 发挥会让你在不知不觉中埋坑。

我现在的实际组合是：grok-4.7 负责日常算法探索和快速原型，gpt-5.6-sol 负责需要多轮迭代的系统编程题目，claude-opus-5.5 留在最能发挥它优势的代码审查和既有代码维护场景。三个模型各有分工，而不是把全部请求压到最贵的模型上。

最后再分享一个这次测试给我的实际经验：做模型对比测试，一定要把题目、prompt、模型输出、编译结果、测试日志全部原样留档。光记一个重要结论没用，过一个月你想复现时，如果连当时的参数配置都找不到了，结论就成了无源之水。我自己这次就用一个 JSON 文件记录每道题的完整会话，最终的报告完全基于这些存档生成。只要你愿意花时间做一次可复现的基准测试，信息差就有机会打平。