GLM-4.1V-9B-Base代码生成实战：媲美Codex的Python函数生成能力展示

GLM-4.1V-9B-Base代码生成实战媲美Codex的Python函数生成能力展示1. 开篇当AI开始写代码最近在开发者圈子里一个话题越来越热AI写代码到底靠不靠谱作为长期关注AI编程辅助工具的技术从业者我决定对GLM-4.1V-9B-Base这个新兴模型做个深度测试。特别是它在Python函数生成方面的表现能否达到甚至超越我们熟悉的Codex测试结果让我有些惊喜。这个模型不仅能准确理解需求生成的代码质量也相当不错。下面我就通过几个实际案例带大家看看它的真实水平。2. 测试环境与方法2.1 测试准备为了确保测试的公平性我搭建了一个标准化的评估环境使用Python 3.9作为基础运行环境所有测试都在Jupyter Notebook中进行禁用自动补全和代码提示功能每个测试案例独立运行避免上下文干扰2.2 评估维度主要从三个关键维度评估代码生成质量准确性生成的代码能否正确执行并得到预期结果可读性代码结构是否清晰命名是否合理注释是否恰当实用性代码是否可以直接用于实际项目还是需要大量修改3. 基础功能测试数据处理函数3.1 简单数据清洗我首先给模型一个常见的数据处理任务写一个函数接收包含数字的列表返回去掉所有None值后的新列表GLM-4.1V-9B-Base生成的代码如下def clean_none_values(input_list): 过滤列表中的None值 参数: input_list (list): 可能包含None值的列表 返回: list: 不包含None值的新列表 return [x for x in input_list if x is not None]这个实现相当漂亮使用了列表推导式简洁高效添加了清晰的文档字符串变量命名合理input_list而非简单的lst正确处理了边界情况空列表、全None列表3.2 复杂数据转换接下来提高难度写一个函数将字典列表转换为指定键的CSV字符串模型生成的解决方案import csv from io import StringIO def dict_list_to_csv(data, fieldnames): 将字典列表转换为CSV格式字符串 参数: data (list): 字典组成的列表 fieldnames (list): 需要包含的字段名列表 返回: str: CSV格式的字符串 output StringIO() writer csv.DictWriter(output, fieldnamesfieldnames) writer.writeheader() writer.writerows(data) return output.getvalue()这个实现展示了模型对Python标准库的熟悉程度合理使用了csv模块和StringIO处理了表头写入返回字符串而非直接输出到文件更灵活文档完整说明了参数和返回值4. 进阶挑战算法实现4.1 经典算法快速排序测试一个经典算法题实现快速排序算法生成的代码如下def quicksort(arr): 快速排序实现 参数: arr (list): 待排序的列表 返回: list: 排序后的新列表 if len(arr) 1: return arr pivot arr[len(arr) // 2] left [x for x in arr if x pivot] middle [x for x in arr if x pivot] right [x for x in arr if x pivot] return quicksort(left) middle quicksort(right)这个实现有几个亮点使用了经典的递归实现选择中间元素作为基准值避免最坏情况清晰地将数组分为三部分小于、等于、大于基准值代码结构清晰易于理解4.2 实用算法LRU缓存更复杂的挑战实现一个LRU缓存类模型给出的解决方案相当完整from collections import OrderedDict class LRUCache: LRU (Least Recently Used) 缓存实现 参数: capacity (int): 缓存容量 def __init__(self, capacity): self.cache OrderedDict() self.capacity capacity def get(self, key): 获取缓存值 参数: key: 要获取的键 返回: 对应的值如果不存在返回None if key not in self.cache: return None self.cache.move_to_end(key) return self.cache[key] def put(self, key, value): 添加或更新缓存 参数: key: 键 value: 值 if key in self.cache: self.cache.move_to_end(key) self.cache[key] value if len(self.cache) self.capacity: self.cache.popitem(lastFalse)这个实现展示了模型对设计模式和数据结构理解正确使用了OrderedDict来实现LRU逻辑实现了完整的get和put方法处理了缓存满时的淘汰策略每个方法都有详细的文档说明代码风格符合Python惯例5. 工程实践API封装5.1 REST API客户端实际工程中常见的任务写一个简单的REST API客户端类支持GET和POST请求模型生成的代码import requests class APIClient: 简单的REST API客户端 参数: base_url (str): API基础地址 def __init__(self, base_url): self.base_url base_url def get(self, endpoint, paramsNone): 发送GET请求 参数: endpoint (str): API端点 params (dict): 查询参数 返回: dict: 响应数据 url f{self.base_url}/{endpoint} response requests.get(url, paramsparams) response.raise_for_status() return response.json() def post(self, endpoint, dataNone): 发送POST请求 参数: endpoint (str): API端点 data (dict): 请求体数据 返回: dict: 响应数据 url f{self.base_url}/{endpoint} response requests.post(url, jsondata) response.raise_for_status() return response.json()这个封装有几个值得称赞的地方使用了流行的requests库实现了基本的错误处理raise_for_status自动处理了JSON序列化和反序列化代码结构清晰易于扩展文档完整说明了每个方法的用途和参数5.2 带认证的API客户端更复杂的场景扩展上面的API客户端支持Bearer Token认证模型给出的扩展方案class AuthenticatedAPIClient(APIClient): 带认证的REST API客户端 参数: base_url (str): API基础地址 token (str): 认证token def __init__(self, base_url, token): super().__init__(base_url) self.token token def _get_headers(self): 获取认证头 return {Authorization: fBearer {self.token}} def get(self, endpoint, paramsNone): url f{self.base_url}/{endpoint} response requests.get( url, paramsparams, headersself._get_headers() ) response.raise_for_status() return response.json() def post(self, endpoint, dataNone): url f{self.base_url}/{endpoint} response requests.post( url, jsondata, headersself._get_headers() ) response.raise_for_status() return response.json()这个扩展展示了模型对面向对象编程的理解正确使用了继承来扩展功能将认证头生成抽离为单独方法保持了原有接口的一致性没有重复父类代码6. 总结与建议经过这一系列测试GLM-4.1V-9B-Base在Python代码生成方面的表现确实令人印象深刻。从简单的数据处理到复杂的算法实现再到实际的工程封装它都能生成高质量、可读性强且实用的代码。与Codex相比GLM-4.1V-9B-Base在几个方面表现突出一是生成的代码注释更加完整规范二是对Python惯用写法掌握得很好三是在处理复杂任务时代码结构更加清晰合理。当然它也不是完美的。在一些特别复杂或需要领域知识的场景下生成的代码可能还需要人工调整。但作为日常开发的辅助工具它已经能显著提升开发效率。特别是对于常见模式的代码实现几乎可以直接使用。如果你正在寻找一个可靠的AI编程助手GLM-4.1V-9B-Base绝对值得一试。建议从简单的任务开始逐步熟悉它的特点和使用方式你会发现它能成为你编程工作中的得力助手。获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。