Modellvergleich und Bewertung in HagiCode
Seite bearbeitenUmfang und Methode
Abschnitt betitelt „Umfang und Methode“- Ziel: Bereitstellung einer Anleitung zur Modellauswahl basierend auf echten Integrationserfahrungen in HagiCode.
- Aufgabentypen: Implementierung von Frontend-Komponenten, Backend-API-Refactoring, Testabschluss und Dokumentationserstellung.
- Bewertungsachsen: Liefereffektivität (kann es reale Aufgaben zuverlässig erledigen) und Kosteneffizienz (Kosten + Inlandsverfügbarkeit).
Testzeit- und Szenarionotizen
Abschnitt betitelt „Testzeit- und Szenarionotizen“- Letztes Testdatum: 08.03.2026
- Testzeitraum: 01.03.2026 bis 08.03.2026
- Beispielbasis: Subjektive Bewertung anhand realer HagiCode-Engineering-Workflows, nicht anhand von Benchmark-Zahlen der Anbieter.
- Anwendbarkeit: Die Schlussfolgerungen beziehen sich auf den aktuellen Arbeitsablauf und die aktuellen Einschränkungen dieses Projekts.
Auf dieser Seite werden nur getestete Modelle aufgeführt
Abschnitt betitelt „Auf dieser Seite werden nur getestete Modelle aufgeführt“Folgende Modelle wurden tatsächlich von unserem Team integriert und genutzt:
- GLM 4.7
- GLM 5
- Qwen 3.5
- Qwen-Code Weiter
- GPT 5.3 Codex
- GPT 5.4
- Minimax M2.5
Vergleichsschnappschuss (getestete Modelle)
Abschnitt betitelt „Vergleichsschnappschuss (getestete Modelle)“| Modell | Testdatum | Liefereffektivität | Kosteneffizienz | Primäre Erfahrung |
|---|---|---|---|---|
| GPT 5.4 | 2026-03-08 | Sehr hoch | Mittelhoch | Übertrifft häufig die Grundanforderungen mit hoher technischer Qualität |
| GPT 5.3 Codex | 2026-03-08 | Sehr hoch | Mittelhoch | Hohe Fertigstellungsqualität im Rahmen, starke Ingenieursleistung |
| GLM 5 | 2026-03-08 | Hoch | Hoch | Stabile Gesamtleistung für unsere Anforderungen |
| GLM 4.7 | 2026-03-08 | Hoch | Sehr hoch | Zuverlässige Lieferung mit besserer Kostenkontrolle |
| Minimax M2.5 | 2026-03-08 | Mittelhoch | Höchste | Kann die meisten Ziele erreichen, Fehler beim Schließen des Codes treten jedoch häufiger auf |
| Qwen 3.5 / Code Weiter | 2026-03-08 | Mittel | Mittelhoch | Niedrigeres Abschlussranking in unseren Szenarien |
Ranking der Liefereffektivität (Empfehlung des Autors)
Abschnitt betitelt „Ranking der Liefereffektivität (Empfehlung des Autors)“Geordnet nach Qualität der Aufgabenerledigung und Qualität der Ingenieurpraxis:
- GPT 5.4
- GPT 5.3 Codex
- GLM 5
- GLM 4.7
- Minimax M2.5
- Qwen (3.5 / Code Next)
Wichtigste Erkenntnisse
Abschnitt betitelt „Wichtigste Erkenntnisse“- Mit Ausnahme von Qwen können alle anderen getesteten Modelle unsere Zielergebnisse bis zu einem gewissen Grad erreichen.
- GLM 4.7+ (GLM 4.7 und GLM 5) erfüllt unsere Anforderungen im Allgemeinen reibungslos.
- GPT 5.3 Codex und GPT 5.4 vervollständigen nicht nur die Anforderungen, sondern sorgen auch für bessere technische Praktiken und Implementierungsqualität.
- Minimax M2.5 weist eine wiederkehrende Schwäche auf: Code-Schließfehler (z. B. unvollständiger Klammer-/Blockschluss), daher ist eine zusätzliche Überprüfung erforderlich.
Kostenwirksamkeitsranking (Kosten + Inlandsverfügbarkeit)
Abschnitt betitelt „Kostenwirksamkeitsranking (Kosten + Inlandsverfügbarkeit)“Geordnet nach wirtschaftlichen Kosten und praktischer Verfügbarkeit in China:
- Minimax M2.5
- GLM 4.7
- GLM 5
- Qwen 3.5 / Code Weiter
- GPT 5.3 Codex
- GPT 5.4
Hinweis: Dieses Ranking unterscheidet sich bewusst vom Ranking der Liefereffektivität.
Auswahlberatung
Abschnitt betitelt „Auswahlberatung“- Qualität steht an erster Stelle: Wählen Sie GPT 5.4 / GPT 5.3 Codex.
- Ausgewogene Strategie: Wählen Sie GLM 5 / GLM 4.7.
- Kostenorientiert: Wählen Sie Minimax M2.5 (mit strengeren Code-Schließungsprüfungen).
- Praktisches Routing: Nutzen Sie Premium-Modelle für kritische Aufgaben und kosteneffiziente Modelle für Routineaufgaben.
Aussage zum ungetesteten Modell
Abschnitt betitelt „Aussage zum ungetesteten Modell“Für hier nicht aufgeführte Modelle liegen uns derzeit keine Testdaten und keine praktischen Erfahrungen vor, daher geben wir keine Bewertungen ab.
Wenn Sponsoren Zugang zu weiteren Modellen gewähren, werden wir in unserem realen Workflow erfahrungsbasierte Auswertungen durchführen und diese Seite aktualisieren.