兵器谱排名：如何用 Python 一键横向评测多款大模型 (Kimi/智谱/DeepSeek)
当我们面临新项目选型时，往往在纠结用智谱、Kimi，还是爆火的 DeepSeek？很多人的评测方法是打开三个网页，手动复制粘贴同一个问题，看谁写得好。但这种方式对于代码任务来说太难以规模化了。
在 compare_models.py 示范中，我们利用 Python 可以并行的优势，设计了一套极简的模型评测跑分架构。
统一的接口层：万佛朝宗
虽然不同大模型属于不同的公司，但是绝大多数公司为了能无缝撬开 OpenAI 的生态护城河，在 API 格式上都选择了完全兼容 OpenAI 的接入标准 base_url 模式。
这就意味着，你在代码里只需要实例化一个标准的 Client，通过换变量，就能随意切模型拿数据：
# 智谱的地址和模型名
p1 = { "api": "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/", "model": "glm-4-flash" }
# DeepSeek的地址和模型名
p2 = { "api": "https://api.deepseek.com", "model": "deepseek-chat" }
# Kimi的地址和模型名
p3 = { "api": "https://api.moonshot.cn/v1", "model": "moonshot-v1-8k" }
设计评测维度
对于我们后端开发而言，跑分不仅看正确率。我们一般从三个维度提问比较：
- 纯代码能力（算法题）：比如手搓一个高并发状态下线程安全的单例模式。
- 长文本逻辑：塞进去一份业务描述，让它们按需输出数据库表结构设计。
- 格式服从度：强制要求模型“只能输出 JSON 数组，不能包含一点 Markdown 或废话解释”。
通过脚本将这三个问题并发投递给这三家模型并打印输出。你会很快得出结论：谁的代码最健壮？谁的话痨最严重？谁最适合用来做工程化里的纯内容处理！
本文是个人学习大模型实战方向的小记，希望对准备入门 AI 开发的大家有所启发。
感谢关注，我会持续更新，欢迎查看相关源码实现与学习记录：
github.com/start007-sm…
