国产 AI 编程冲上全球第二！实测五大模型，谁才是 Vibe Coding 神器

📌 一句话摘要

本文实测了 Qwen3.7 Max 在 Vibe Coding 场景下的表现，并与 DeepSeek、Claude、GPT、Gemini 等模型进行对比，探讨了模型能力与 Agent 架构结合的重要性。

📝 详细摘要

文章以 Qwen3.7 Max 在编程竞技榜上超越 GPT-5.5 等模型、拿下全球第二名为切入点，通过多个前端网页生成任务（液体模拟、六边形 2048 游戏、地铁博物馆网站、浏览器操作系统），对 Qwen3.7 Max、DeepSeek V4、Claude Opus 4.7、GPT-5.5、Gemini 3.5 Flash 五大模型进行了横向实测对比。测试结果显示，Qwen3.7 Max 在简单提示词下的表现并不总是最优，但在详细提示词或接入 Codex Agent 后，其能力得到显著释放。文章还详细记录了将 Qwen3.7 Max 接入 Codex 的配置过程及遇到的 API 兼容性问题，最终指出单靠模型能力已不足以定义优秀产品，记忆、Agent 编排、工具调用等架构层面的整合才是关键。

💡 主要观点

- Qwen3.7 Max 在编程竞技榜上排名第二，但实测表现受提示词质量影响显著。 在简单提示词下，Qwen3.7 Max 的表现并不总是优于 GPT-5.5 或 Gemini 3.5 Flash，但在详细提示词或接入 Agent 后，其能力得到更好释放，说明提示词工程仍是关键瓶颈。

将 Qwen3.7 Max 接入 Codex Agent 后，其生成质量优于在官网直接使用。 通过 Codex 的 Skills 和流程控制，Qwen3.7 Max 能够生成更复杂、更美观的前端项目，表明 Agent 架构对模型能力的释放至关重要。

Qwen3.7 Max 在 Codex 中存在 API 兼容性问题，工具调用不稳定。 在 Codex 中使用 Qwen3.7 Max 时，频繁出现流式输出中断和 400 错误，原因是阿里云百炼的 API 未完全遵循 OpenAI 标准协议，导致工具调用失败。

单靠模型能力已不足以定义优秀产品，Agent 架构整合才是关键。 文章总结指出，记忆、Agent 编排、工具调用、推理可持续性等架构层面的能力，与模型本身同等重要，只有两者结合才能打造出真正好用的 AI 编程产品。

💬 文章金句

- 去年我们还在说模型即产品，一个足够好的模型就是一个好产品，现在看来，单靠模型是远远不够的。

• 记忆、Harness、Agents 编排、验证、推理的可持续性等等，随着模型能力的增加，这套架构也在持续扩充，但只有都做好了，我们或许才愿意说「这是一个好模型」。
• 不是你配置错了，而是 Qwen3.7 Max / 百炼 Responses API 对 Codex agent 工具调用还不够稳。能对话不代表能稳定跑 Codex，长任务、改代码、频繁读文件时，切回 OpenAI 官方模型会稳定很多。

📊 文章信息

AI 初评：85

来源：爱范儿

作者：张子豪

分类：人工智能

语言：中文

阅读时间：14 分钟

字数：3400

标签： Qwen3.7 Max, Vibe Coding, AI 编程, Codex, 模型评测

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