AI代码界新王登基？Gemini 2.5 Pro vs Claude 3.7 Sonnet 实测大比拼！

嘿，各位AI爱好者和代码达人们！科技圈的风向标又转了！就在5月6号，谷歌放出了自家的大宝贝——Gemini 2.5 Pro，号称在编码、推理乃至方方面面都要"拳打老师傅"。而我呢，最近一直在用二月底发布的Claude 3.7 Sonnet (thinking)，那体验，简直丝滑！所以，问题来了：新欢旧爱，到底谁才是编码界的真·王者？今天，咱们就来一场硬核对决！

⏱️ 懒人包 / 一句话总结

如果你赶时间，想直奔主题？那我告诉你：果断选择 Gemini 2.5 Pro！它在编码方面更胜一筹，拥有高达100万的上下文窗口（Claude只有20万，想想看，这就像一个人的短期记忆容量大了5倍！），而且重点是——免费（这可太香了！）。当然啦，Claude 3.7 Sonnet也不是吃素的，实力依然强劲，只是在Gemini 2.5 Pro的光芒下，性价比就没那么突出了。

就在不久前，Claude 3.7 Sonnet 还是各种模型对比中的"默认答案"，稳坐头把交椅好一阵子。但风水轮流转，Gemini 2.5 Pro 这次是来势汹汹，直接抢班夺权了！

🌟 Gemini 2.5 Pro: 新晋"卷王"档案

Gemini 2.5 Pro，这个实验性的"思考型"模型，发布不到一周就成了科技圈的"顶流"。Twitter (X)、YouTube上到处都是它的身影，简直是现象级网红，谷歌模型里头一次有这么大排场的！

而且，它一出场就在 LMArena（一个AI模型竞技场，你可以理解为AI界的"武林排行榜"）上登顶No.1！这意味着什么？意味着它在编码、数学、科学、图像理解等多个领域都把其他模型按在地上摩擦。

最让人瞠目结舌的是，Gemini 2.5 Pro 拥有 100万 token 的上下文窗口，而且未来还会升级到200万！🤯 这是什么概念？相当于你可以把一本超厚的书（比如整套《哈利波特》）扔给它，它都能记住里面的细节，并基于此进行对话或创作，简直是"过目不忘"！

不信？可以看看油管大神 Theo-t3 的分享，他对Gemini 2.5 Pro的评价是"INSANE"（太疯狂了）：

在专门衡量编码能力的SWE bench测试中，它的准确率达到了约63.8%，这比我们之前的老牌强手Claude 3.7 Sonnet（约62.3%）还要高。看来"编码新王"的称号不是白叫的。

谷歌还分享了一个用Gemini 2.5 Pro一行指令制作恐龙小游戏的演示，简直不要太酷：

当然，它不只是个"偏科生"。在推理、数学和科学等方面的基准测试也相当亮眼，号称是个"六边形战士"。🤷‍♂️ 不过，今天咱们主要还是聚焦在它的老本行——编码能力上，看看它和Claude 3.7 Sonnet的对决结果如何。

🥊 擂台赛开始：编码能力大比拼！

是骡子是马，拉出来遛遛！我们将通过4个不同类型的编码挑战来检验这两位"选手"的实力，主要涉及Web开发、动画制作以及一个烧脑的LeetCode算法题。

第一回合：✈️ 飞行模拟器挑战

挑战任务： 用JavaScript创建一个简单的飞行模拟器。模拟器要有一架能在平坦跑道上起飞的基础飞机，通过键盘（如方向键或WASD）控制飞机移动。同时，生成一个类似《我的世界》那种方块风格的简单城市场景。

Gemini 2.5 Pro 的表现：

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效果演示：

不得不说，Gemini 2.5 Pro 这波操作稳得很！飞机移动、方块城市，我提的需求它都完美实现了，几乎挑不出毛病。这一局，我给它打10分满分！

Claude 3.7 Sonnet 的表现：

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效果演示：

这边Claude的表现就有点小状况了。飞机起飞后机头居然是侧着的，有点迷惑。而且一起飞就失控，直接飞出城市边界了。总的来说，这个飞行模拟器离"能玩"还有点距离。

第二回合：🧩 魔方求解器挑战

这可是个硬骨头，很多LLM都在这上面栽过跟头。我之前试过不少模型，没一个能完美搞定的。看看这两位高手表现如何。

挑战任务： 用JavaScript和Three.js构建一个简单的3D魔方可视化及求解器。魔方是标准的3x3结构和颜色。需要一个"打乱"按钮随机打乱魔方，以及一个"求解"功能，能一步步动画展示求解过程。允许鼠标控制视角旋转。

Gemini 2.5 Pro 的表现：

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效果演示：

太惊艳了！这么复杂的任务它居然一次就搞定了！配合它那100万token的"超大内存"，我仿佛看到了AI编程的无限可能。

Claude 3.7 Sonnet 的表现：

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效果演示：

又一次，有点小失望。Claude 3.7 Sonnet 和其他一些LLM一样，在颜色处理上出了错，而且完全没能解开魔方。我尝试引导它修正，但效果不佳。

第三回合：🌀 旋转四维超正方体内弹跳小球

听起来是不是很科幻？这个挑战有点抽象，看看它们能不能理解并实现。

挑战任务： 创建一个简单的JavaScript脚本，可视化一个在旋转的四维超正方体（Tesseract）内部弹跳的小球。当小球撞击到超正方体的某个面时，高亮显示该面以指示碰撞。

Gemini 2.5 Pro 的表现：

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效果演示：

完美！我几乎找不到任何瑕疵。小球的运动、碰撞物理效果都非常到位，连我要求的碰撞面高亮也实现了。这个免费的模型在编码方面简直强到离谱！🔥

Claude 3.7 Sonnet 的表现：

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效果演示：

哇哦！Claude 3.7 Sonnet 终于扳回一城，正确完成了任务！它还给每个面加上了颜色，虽然我没要求这个 🤷‍♂️。不过，主要功能都实现了，没啥好抱怨的。

第四回合：🧠 LeetCode 算法难题

最后一关，我们来点硬核的。用一道通过率只有 14.9% 的LeetCode难题来考验它们：放置三个不互相攻击的车的最大价值和。

坊间传闻 Claude 3.7 Sonnet 在解决LeetCode问题上非常有一套。

题目描述:
给你一个 m x n 的二维数组 board ，它代表一个棋盘，其中 board[i][j] 是单元格 (i, j) 的数值。
同一行或同一列的车（Rook）会相互攻击。你需要在棋盘上放置三个车，使得这些车互不攻击。
返回放置的三个车所在单元格的数值之和的最大值。

示例 1:
Input: board = [[-3,1,1,1],[-3,1,-3,1],[-3,2,1,1]]
Output: 4
解释: 我们可以将车放置在 (0, 2), (1, 3), (2, 1)，数值之和为 1 + 1 + 2 = 4。

示例 2:
Input: board = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
Output: 15
解释: 我们可以将车放置在 (0, 0), (1, 1), (2, 2)，数值之和为 1 + 5 + 9 = 15。

约束条件:
3 <= m == board.length <= 100
3 <= n == board[i].length <= 100
-109 <= board[i][j] <= 109

Gemini 2.5 Pro 的表现：

鉴于它在前三轮轻松过关的表现，我对它抱有很高的期望。

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它解答这道题花了不少时间，而且生成的代码有点复杂，不太好理解。感觉有点"杀鸡用牛刀"了。但最重要的是，它能答对吗？

不出所料，它一次就解决了这个高难度LeetCode问题！这可是我当年学数据结构和算法时卡住我的难题之一。看到AI这么轻松搞定，心情有点复杂啊！😂

Claude 3.7 Sonnet 的表现：

我希望这个模型能在这道题上大放异彩，毕竟在之前的编码测试中，Claude 3.7 Sonnet 在LeetCode题目上都表现得相当不错。

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它确实写出了正确的代码逻辑，但在LeetCode上提交时却因为"超时"（Time Limit Exceeded, TLE）而失败。不过，如果要比较代码的简洁性，Claude生成的代码更容易理解一些。

🏆 最终裁决与展望

对我而言，Gemini 2.5 Pro 无疑是本次对决的胜出者！我们比较了这两款号称编码能力顶尖的模型。从数据上看，最显著的差异在于Gemini 2.5 Pro拥有更大的上下文窗口。而且别忘了，这还只是个实验性模型，未来还有很大的提升空间。

想象一下，当它的上下文窗口升级到200万token时，那性能得有多恐怖？处理超大型代码库、理解复杂项目文档，可能都会变得轻而易举。

谷歌最近在AI模型领域真是火力全开，先是推出了效果惊人的轻量级模型Gemma 3 27B，现在又来了Gemini 2.5 Pro这个"性能怪兽"。看来AI的进化速度，远比我们想象的要快！

那么，对于这两款模型，你有什么看法？你更看好谁的未来？欢迎在评论区留言讨论！👇