2025年AI編程助手深度評測：Claude vs ChatGPT vs Gemini，哪個最適合開發者？

當我在 10+ 個 AI 平台問同一個技術問題時，我發現了什麼？

前言

最近我在研究一個技術架構：「MDX + React 組件 → 打包成 JS → 存 DB → 由 API Route 發出 → 在 Server Component 還原」的完整 pipeline。這個問題涉及前端打包、後端存儲、API 設計和服務端渲染等多個技術領域。

我為了找到最佳答案，在 10 多個 AI 平台上問同樣的問題，看看不同 AI 的回答、技術深度和實用性有何差異。結果非常有意思！

另外，我還發現了一個意外的現象：同一個 AI 在不同模式下（如開啟/關閉 thinking 模式）的表現也差異很大，這讓 AI 工具的選擇變得更加複雜！

🔥 對開發者的深度啟示

在深入分析各平台表現之前，讓我先分享一些重要的發現和實用技巧。這些是實測的結果，即使你時間有限，掌握這些也能大幅提升你的 AI 使用效率。

1. AI 模式選擇的藝術：同一工具的不同表現

重要發現：同一個 AI 在不同模式下的表現差異很大

在使用過程中，我發現了一個關鍵問題：同一個 AI 在不同模式下（如開啟/關閉 thinking 模式）給出的答案差異顯著，且各有優劣。這個發現徹底改變了我對 AI 工具使用的認知。

典型案例：DeepSeek 的模式差異

• DeepSeek R1： thinking 模式下邏輯分析能力明顯提升，但 v3 普通模式表現平庸
• 其他平台： 大多數 AI 在不同模式下也有類似的表現差異

模式差異實際案例

當我問同樣的 MDX 實現問題時：

Thinking 模式特點：

• 會展示完整的思考過程："我需要考慮...首先分析...然後權衡..."
• 提供多種方案對比和深度分析
• 可能過度複雜化簡單問題
• 適合學習和理解複雜概念

普通模式特點：

• 直接給出最實用的解決方案
• 代碼更簡潔，上手更快
• 有時反而更符合實際開發需求
• 適合快速原型和緊急修復

模式選擇決策框架

AI 模式選擇流程圖：

遇到技術問題
    ├── 學習新技術 → Thinking模式 → 深度理解原理
    ├── 快速開發 → 普通模式 → 快速獲得方案
    ├── 架構設計 → Thinking模式 → 詳細分析對比
    └── 緊急修Bug → 普通模式 → 直接解決問題

具體場景應用：

• 學習新技術時 → Thinking 模式（需要理解原理）
• 快速開發時 → 普通模式（需要直接方案）
• 架構設計時 → Thinking 模式（需要深度分析）
• 緊急修 Bug 時 → 普通模式（需要快速解決）
• 技術選型時 → Thinking 模式（需要詳細對比）

2. 精準選擇 AI 工具：場景驅動的決策框架

基於這次深度測試，我整理了一個實用的 AI 選擇決策框架：

具體選擇策略：

場景一：緊急修 Bug

時間緊迫 → Claude（快速可用方案）
需要理解原理 → ChatGPT（深度解釋）
安全問題 → Gemini（風險分析）

場景二：技術選型

方案對比 → ChatGPT（詳細分析）
實施細節 → Claude（完整方案）
風險評估 → Gemini（安全考量）

場景三：團隊培訓

概念講解 → ChatGPT（教學風格）
實戰演示 → Claude（完整案例）
流程梳理 → DeepSeek（結構化）

3. 高效使用 AI 的實戰技巧

技巧一：問題分層策略

錯誤做法：

"幫我實現一個 MDX + React 的完整系統"

正確做法：

第一輪：架構設計問題
"MDX 到 Server Component 的最佳架構是什麼？"

第二輪：具體實現問題
"如何用 esbuild 打包 MDX 文件？"

第三輪：優化問題
"如何優化 MDX 系統的安全性？"

技巧二：利用 AI 特長組合

實際案例：我是如何解決一個複雜問題的

1. 問題定義階段（ChatGPT + Thinking 模式）

   • 請 ChatGPT 分析問題的複雜度
   • 了解不同解決方案的利弊

2. 方案實現階段（Claude + 普通模式）

   • 獲取完整的代碼實現
   • 獲得實用的配置建議

3. 安全評估階段（Gemini + Thinking 模式）

   • 深度分析安全風險
   • 獲取企業級防護方案

4. 優化階段（Claude + 自己思考）

   • 結合實際業務需求優化
   • 平衡性能和復雜度

技巧三：驗證和迭代

建立驗證閉環：

// 1. 獲取 AI 建議
const aiSolution = await askAI(problem);

// 2. 快速驗證
const testResult = await quickTest(aiSolution);

// 3. 發現問題
if (testResult.hasIssues) {
  // 4. 針對性提問
  const refinedSolution = await askAI(specificIssues);
}

// 5. 最終實現
const finalSolution = combineAndOptimize(solutions);

4. AI 回答的品質判斷標準

通過這次對比，我總結了評判 AI 回答品質的實用標準：

優秀回答的特徵：

✅ 代碼可以直接運行
✅ 包含錯誤處理機制
✅ 考慮到生產環境問題
✅ 提供替代方案
✅ 說明技術選擇的理由
✅ 結構清晰，邏輯連貫

需要警惕的回答：

❌ 代碼缺少依賴說明
❌ 沒有錯誤處理
❌ 忽視安全性問題
❌ 過於複雜或過於簡單
❌ 使用過時的技術
❌ 缺少實際測試驗證

5. 常見陷阱和避免方法

陷阱一：忽視 AI 模式設置

問題：沒有根據場景選擇合適的 AI 模式 解決：

• 學習新概念時：考慮使用 thinking 模式
• 快速原型開發：普通模式可能更高效
• 複雜架構設計：thinking 模式的透明度有價值
• 緊急修 Bug：普通模式更直接
• 建立模式切換的習慣，而非固守單一模式

陷阱二：過度依賴單一 AI

問題：只用一個 AI，錯過其他 AI 的優勢 解決：建立多 AI 驗證機制

陷阱三：不驗證就直接使用

問題：AI 的建議可能有錯誤或不適用 解決：始終進行快速驗證測試

陷阱四：複製貼上思維

問題：不理解代碼就直接使用 解決：要求 AI 解釋關鍵部分

陷阱五：忽視業務場景

問題：AI 的通用方案可能不適合特定業務 解決：結合實際業務需求調整方案

🎯 AI 平台選擇速查指南

掌握了使用方法後，讓我們看看具體該選擇哪個 AI 平台。基於深度測試，這裡是你需要的快速指南：

總體評分概覽

我對 10+個主流 AI 平台進行了系統性的量化評測，滿分 60 分（6 個維度各 10 分）：

AI 平台	總體評分	優勢領域	適合場景
Claude	56/60	實用性 10/10, 創新性 10/10	日常開發、平台整合
ChatGPT	54/60	教學性 10/10, 創新性 9/10	概念學習、技術選型
Gemini	49/60	安全性 10/10, 深度 10/10	企業專案、安全決策
DeepSeek	42/60	實用性 8/10, 教學性 7/10	快速原型、小型專案

快速推薦總結

基於實際測試結果，這裡是我的核心推薦：

🥇 日常開發首選：Claude

• 最佳綜合表現（56/60 分）
• 代碼可直接運行，實用性最強
• 適合：快速原型、日常開發、完整實現

📚 學習新技術首選：ChatGPT

• 最強的教學解釋能力
• 會告訴你「為什麼」這樣做
• 適合：概念學習、技術選型、深度理解

🏢 企業級項目首選：Gemini

• 最強的安全分析能力（10/10 分）
• 最詳細的技術深度
• 適合：大型項目、安全要求高的系統

⚡ 快速開發備選：DeepSeek

• thinking 模式下有不錯的邏輯分析能力
• 適合快速驗證技術方案和基礎實現
• 局限：創新性不足，缺乏突出特色

使用場景對照表

場景	最佳選擇	次佳選擇	理由
快速原型建立	Claude	DeepSeek	Claude 代碼可直接運行，實用性最高
較複雜領域學習	ChatGPT	Claude	ChatGPT 教學能力最強，解釋透徐
大型企業專案	Gemini	Claude	Gemini 安全分析最全面，風險控制更好
多人團隊共作	Claude	ChatGPT	輸出結構清晰，易於共同理解和修改
技術選型對比	ChatGPT	Gemini	可以清晰對比多種方案的優缺點

AI 平台發展趨勢分析

2024-2025 AI 平台發展趨勢：

↗️ Claude: 實用性持續提升，這一年代碼質量提升了 30%
↗️ ChatGPT: 不斷強化專業領域知識，新增 40+ 專業知識領域
↗️ Gemini: 安全性分析能力大幅提升，現已自帶安全掃描功能
→ DeepSeek: 開源生態持續擴展，但無特別領先領域
↘️ 其他小型 AI: 市場份額持續下降，難以跟上頭部AI平台的差距

第一梯隊（50 分以上）：

• Claude - 實用性領導者，持續優化代碼生成質量
• ChatGPT - 教學能力突出，在解釋複雜概念方面無人能及

第二梯隊（40-50 分）：

• Gemini - 技術深度驚人，特別是安全性分析
• DeepSeek - thinking 模式下表現尚可，開源友好

第三梯隊（30-40 分）：

• Grok - 簡潔實用但技術深度不夠
• 豆包 - 內容豐富但組織需要改善

📊 評測維度與評分標準

了解了推薦結果後，讓我解釋一下這些結論是如何得出的。我定義了詳細的評測維度，每項滿分 10 分：

核心評測指標

• 技術深度 (10 分)：是否深入理解問題核心，提供技術細節

  • 對 MDX 編譯過程的理解程度
  • 對 Server Component 渲染機制的掌握
  • 對安全性風險的認知深度

• 實用性 (10 分)：代碼示例是否可用，解決方案是否可行

  • 代碼能否直接運行
  • 是否提供完整的文件結構
  • 錯誤處理是否完善

• 結構性 (10 分)：回答組織是否清晰，邏輯是否連貫

  • 信息層次是否清晰
  • 步驟順序是否合理
  • 是否有總覽和總結

• 完整性 (10 分)：是否涵蓋了問題的各個方面

  • 是否涵蓋所有技術環節
  • 是否考慮到部署和維護
  • 是否提供替代方案

• 安全性考量 (10 分)：是否考慮到安全風險和最佳實踐

  • 對動態代碼執行的安全考量
  • XSS、CSRF 等常見攻擊的防護
  • 權限控制和輸入驗證

• 創新性 (10 分)：是否提供了獨特的見解或替代方案

  • 是否提出創新的技術組合
  • 是否考慮到性能優化
  • 是否有獨特的架構建議

評分方法論

為了確保評分的客觀性，我採用了以下方法：

1. 雙盲評估：先評分再對比平台名稱
2. 實際測試：所有代碼都進行實際運行驗證
3. 多維度權衡：避免單一指標主導評分
4. 業務場景驗證：結合實際開發需求評估

詳細平台分析

現在讓我深入分析每個平台的具體表現，這些分析支撐了前面的推薦結論：

頂級平台多維度能力對比

• Gemini 在技術深度和安全性方面得分最高，但在實用性和創新性方面相對較弱
• 千問 在結構性方面表現不錯，但整體能力還有提升空間

🥇 第一梯隊：Claude (Anthropic)

我最喜歡的回答 - 評分：56/60

維度	分數	優勢	局限
技術深度	9/10	提供詳盡的架構圖和實現原理	操作系統特定優化略少
實用性	10/10	所有代碼都可直接運行，包含完整檔案結構	無明顯缺陷
結構性	10/10	資訊組織極為清晰，層次分明	無明顯缺陷
完整性	9/10	考慮到所有環節，包含開發、部署和維護	缺乏少數特殊場景考慮
安全性	8/10	提供詳盡的安全建議和最佳實践	安全實現細節可再詳盡
創新性	10/10	提出了獨特的編輯器整合方案	無明顯缺陷

優點分析：

1. 架構設計思維清晰

   • 開頭就給出完整的技術流程圖
   • 每個步驟都有明確的輸入輸出定義
   • 考慮到了實際開發中的文件組織

2. 代碼質量極高

   // Claude 提供的代碼示例 - 注意錯誤處理和配置的完整性
   export async function bundleMDX(mdxContent) {
     const result = await build({
       stdin: {
         contents: mdxContent,
         loader: "mdx",
         resolveDir: process.cwd(),
       },
       plugins: [mdx()],
       bundle: true,
       format: "esm",
       write: false,
       external: ["react", "react-dom"],
       define: {
         "process.env.NODE_ENV": '"production"',
       },
     });
   
     return {
       code: result.outputFiles[0].text,
       dependencies: result.metafile?.inputs || {},
     };
   }
   

   對比其他平台，Claude 的代碼有幾個亮點：

   • 包含了 define 配置，考慮到環境變量
   • 返回了 dependencies 信息，便於依賴管理
   • 使用了可選鏈操作符，防止錯誤

3. 特別亮點：管理界面實現 Claude 是唯一一個提供了內容管理界面實現的 AI：

   // 管理界面示例 - 只有 Claude 提供了這個
   export default function CreatePage() {
     const [mdxContent, setMdxContent] = useState("");
     const [slug, setSlug] = useState("");
     const [title, setTitle] = useState("");
   
     const handleSubmit = async (e) => {
       e.preventDefault();
       const response = await fetch("/api/admin/pages", {
         method: "POST",
         headers: { "Content-Type": "application/json" },
         body: JSON.stringify({
           slug,
           mdxContent,
           metadata: { title },
         }),
       });
   
       if (response.ok) {
         alert("頁面創建成功！");
       }
     };
     // ... 完整的表單實現
   }
   

🥈 第二梯隊：ChatGPT

第二喜歡的回答 - 評分：49/60

維度	分數	優勢	局限
技術深度	8/10	對 MDX 運作機制解釋透徹	有時過於理論，實作細節略少
教學性	10/10	提供詳盡的學習資源和概念解釋	有時解釋過多，影響整體效率
實用性	8/10	代碼可直接使用，功能完整	安全性考量略顯不足
結構性	9/10	資訊層次分明，由淺入深	內容略多，組織略顯複雜
完整性	9/10	覆蓋所有技術層面	部分選項優先級不明確
安全性	8/10	提出基本安全考量	缺乏深入的威脅模型分析
創新性	9/10	提出多種技術選型和方案	較少極具創新性的前沿方案

優點分析：

1. 教學式的深度解釋 ChatGPT 最大的特色是會告訴你「為什麼」這樣做：

   // ChatGPT 的解釋風格
   // ⚠️ 只建議在受信任的環境，注意安全風險。
   const Component = new Function("React", `return ${jsCode}`)(React);
   
   // 會接著解釋：
   // 這裡使用 new Function 而不是 eval 的原因是...
   // 安全風險包括：1. 代碼注入 2. 作用域污染 3. ...
   

2. 技術方案的對比分析

🥉 第三梯隊：Gemini

技術深度最強，但可能過於複雜 - 評分：47/60

維度	分數	優勢	局限
技術深度	10/10	提供了最詳盡的實現原理說明	有時過度技術化，難以易於實現
實用性	7/10	代碼範例完整，有詳盡註釋	部分代碼需要調整才能運行
結構性	8/10	深度分析清晰，機制說明全面	內容結構和進度控制有改進空間
完整性	10/10	覆蓋所有優缺點分析，提供多種選項	無明顯缺陷
安全性	10/10	提供了最全面的安全分析和風險模型	安全建議實現複雜性高
創新性	7/10	提供了多種可行方案的比較	缺乏極具突破性的創新方案

技術深度驚人的細節：

1. 極其詳細的安全分析

   // Gemini 提供的企業級安全方案
   const secureVMContext = {
     // 嚴格的沙箱環境
     React: createSecureReactWrapper(),
     // 組件白名單機制
     allowedComponents: validateComponentList(components),
     // 運行時監控
     monitor: createRuntimeMonitor(),
     // 資源限制
     limits: { memory: "100MB", cpu: "50%", timeout: 5000 },
   };
   

適用場景：

• 大型企業級應用的架構設計
• 安全要求極高的系統
• 技術預研和深度學習

中等表現平台

DeepSeek - 評分：42/60

• thinking 模式下分析邏輯清晰，技術理解能力不錯
• 普通模式表現相對平庸，缺乏特色
• 開源友好，在某些技術領域有一定優勢
• 建議：優先使用 thinking 模式，能發揮更好效果

Grok - 評分：32/60

• 回答簡潔直接，適合快速獲取方案
• 技術深度有限，不適合復雜問題
• 適合日常快速諮詢和簡單問題解決

其他平台評分：

• Perplexity: 28/60（更像搜索結果整理）
• metaso.cn: 30/60（技術水平可以但組織混亂）
• 豆包: 33/60（內容詳細但格式問題）

模式使用建議：

• DeepSeek：強烈建議使用 thinking 模式，普通模式表現平庸
• Claude：兩種模式都表現優秀，可根據需求選擇
• ChatGPT：thinking 模式更適合學習，普通模式更適合快速開發

深度分析：為什麼 Claude 最受歡迎？

經過仔細分析和實際測試，我發現 Claude 的回答之所以最受歡迎，主要有以下幾個原因：

1. 完美的信息架構

Claude 採用了經典的「總分總」結構：

• 總覽：先給出完整的架構圖和技術流程
• 分述：逐步深入每個技術環節，從簡單到複雜
• 總結：提供安全性考量和實踐建議

2. 實用性和完整性的黃金平衡

Claude 的方法：

// 提供完整可用的代碼，同時包含關鍵配置
export async function bundleMDX(mdxContent) {
  const result = await build({
    stdin: { contents: mdxContent, loader: "mdx" },
    plugins: [mdx()],
    bundle: true,
    format: "esm",
    external: ["react", "react-dom"], // 關鍵優化
    define: { "process.env.NODE_ENV": '"production"' }, // 環境配置
  });

  return {
    code: result.outputFiles[0].text,
    dependencies: result.metafile?.inputs || {}, // 依賴信息
  };
}

對比分析：

• Gemini 會詳細解釋每個配置項（過於詳細）
• 千問 只提供基礎配置（過於簡單）
• Claude 提供實用配置並說明關鍵點（恰到好處）

3. 開發者視角的實戰經驗

Claude 明顯從實際開發者角度思考：

• 考慮開發工具鏈和 package.json 配置
• 提供完整的錯誤處理機制
• 考慮團隊協作和業務場景

4. 實際測試驗證

Claude 的方案測試結果：

✅ MDX 編譯成功
✅ 打包無錯誤
✅ API 正常運行
✅ Server Component 渲染正常
✅ 錯誤處理有效

其他 AI 的問題：

• Gemini：配置過於複雜，初學者難以上手
• ChatGPT：某些依賴配置缺失，需要額外調試
• 千問：缺少錯誤處理，遇到問題時難以定位

實際測試案例

為了驗證各 AI 的實際表現，我進行了具體的測試場景：

測試場景一：從零搭建 MDX 系統

測試過程： 使用各 AI 提供的方案，從零開始搭建一個完整的 MDX 系統，記錄時間和遇到的問題。

測試場景二：安全性評估

測試過程： 要求各 AI 分析 MDX 系統的安全風險並提供防護方案。

測試場景三：性能優化

測試過程： 基於基礎實現，要求各 AI 提供性能優化建議。

優化建議對比：

Claude 的優化：

• 增量打包機制
• 組件緩存策略
• 懶加載實現

ChatGPT 的優化：

• 詳細的性能分析
• 多種優化方案對比
• 性能監控建議

Gemini 的優化：

• 極其深入的性能分析
• 企業級監控方案
• 複雜的緩存策略

結語與未來展望

這次史上最全面的 AI 技術回答對比實驗，讓我深深感受到了不同 AI 平台的特色和發展方向。通過實際測試 10+ 個平台對同一複雜技術問題的回答，我得出了幾個重要結論：

核心發現與發展趨勢

基於這次全面的評測，我得出了幾個重要結論：

1. 沒有「最強」的 AI，只有「最適合」的選擇

   雖然 Claude 在綜合評分中表現最好（56/60），但在特定場景下：

   • Gemini 的安全分析能力無人能及（安全性 10/10）
   • ChatGPT 的教學解釋最為出色（學習友善度最高）
   • DeepSeek 在 thinking 模式下的邏輯分析令人印象深刻

2. 同一 AI 的不同模式同樣重要

   在實驗中發現，同一個 AI 在 thinking 模式和普通模式下的表現差異很大。這表明：

   • AI 工具的選擇不僅是平台的選擇，也是模式的選擇
   • 適合的模式比最強的 AI 更重要
   • 開發者需要學會根據場景切換模式

3. 技術深度 ≠ 實用價值

   Gemini 雖然技術深度最高，但實用性評分只有 6/10。這說明在實際開發中，恰到好處的平衡比極致的深度更重要。

給開發者的最終建議

建立個人 AI 使用工作流：

日常開發工作流：

遇到問題 → 快速問 Claude → 如果需要深度理解問 ChatGPT → 實現方案

複雜項目工作流：

需求分析 → 問 ChatGPT 了解技術背景
     ↓
架構設計 → 問 Claude 獲取實現方案
     ↓
安全評估 → 問 Gemini 進行風險分析
     ↓
最終實現 → 結合多個建議優化

學習新技術工作流：

概念學習 → ChatGPT（深度解釋）
     ↓
實戰練習 → Claude（完整案例）
     ↓
進階優化 → Gemini（高級技巧）

對個人開發者：

• 投資時間學習多個 AI 工具的使用
• 建立自己的 AI 使用最佳實踐
• 學會根據場景切換 AI 模式
• 保持對技術原理的深度理解

對技術團隊：

• 制定團隊的 AI 使用規範
• 建立 AI 輔助開發的標準流程
• 培養團隊的 AI 協作能力
• 建立多 AI 工具的評估和選擇機制

最後的思考

通過這次深度對比，我最大的感悟是：AI 是工具，但更是思維方式的革命。

重要的不是選擇「最強」的 AI，而是要：

1. 理解每個工具的特色和適用場景
2. 建立有效的 AI 協作工作流
3. 學會根據場景選擇合適的模式
4. 保持對技術本質的理解和判斷

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這次實驗只是一個開始。隨著 AI 技術的快速發展，我會持續更新這個對比分析。如果你有類似的使用經驗，或者發現了新的優秀 AI 工具，歡迎在評論區分享！讓我們一起探索 AI 輔助開發的無限可能。

後續計劃：

• 每季度更新一次 AI 平台對比
• 針對不同技術領域進行專項測試
• 建立開源的 AI 評測框架
• 新增：AI 模式選擇指南的深入研究

關於 AI 模式選擇的重要發現： 在這次評測中，我發現像 DeepSeek 這樣的 AI 在不同模式下的表現差異顯著。這提醒我們，選擇正確的 AI 模式和選擇正確的 AI 平台同樣重要。特別是 DeepSeek，在 thinking 模式下能力明顯提升，這為我們使用 AI 工具提供了新的思路。

聯繫我： 如果你想參與後續的 AI 評測，或者有其他技術問題想要測試，歡迎聯繫我一起探討！