简单测试9款AI大模型写Fluent UDF的表现

本文摘要（由AI生成）：

这篇文章主要介绍了使用 AI 大模型编写 UDF 代码的测试情况，测试的模型包括微软 Copilot、GPT-4、Claude 3、智谱清言等。作者认为，除 GPT-4 外，目前大部分 AI 模型都难以一次性写出正确的 UDF 代码。同时，作者发现通义千问在读取 FluentUDF 文档后可以辅助编写正确的 UDF 代码，而其他模型在读取文档方面存在困难。最后，作者呼吁国内的 AI 模型不断提升自身能力，取得更好的成绩。

前面提到说用通义千问读取Fluent UDF文档，然后辅助我们进行UFD代码编写。后台有小伙伴说不读文档也能写，但我觉得这牛皮点儿吹过头了。就我个人的体验，目前除了GPT-4之外，很少有大模型能够一次性直接写出正确的UDF代码（Claude 2有时候能写对，但大多数写错，Claude 3目前还未尝试），国内大模型更是如此。下面来简单测试一下。

我们以最简单的需求进行尝试。比如写一个随时间变化的速度入口边界条件。以下测试全部使用统一的提示词：

 

利用Fluent UDF写一个随时间变化的速度入口。

”

1、Copilot

微软Copilot本身使用的是GPT-4。

如图所示，Copilot给出了正确的示例。

2、GPT-4

这里使用Coze提供的GPT-4(8K)模型。

可以看到GPT-4给出了正确的示例。

3、Claude 3

这里使用lmsys提供的claude 3。

从图中可以看出，Claude 3的sonnet与opus版本都能给出了正确的示例。而且opus版本的答案解释得极为详细。

4、Gemini 1.0

由于目前我这里只能使用Gemini 1.0，所以只能先看看Gemini 1.0的效果了。

完全是胡言乱语。由于无法使用最新版的Gemini 1.5，所以无从得知最新版的效果如何。

下面来看看国内的大模型。

5、通义千问

下面是通义千问。

完全不忍直视，通义千问似乎不知道啥叫Fluent UDF。这下道友们知道为啥要读入Fluent UDF文档之后再问了吧。

6、智谱清言

来看看智谱清言。

最新版GLM-4给出了正确示例，表现还不错。顺手试了一下GLM-3则不行。

7、讯飞星火

星火前阵子才更新了3.5版本，来看看表现如何。

星火装出一副很懂的样子，但其实是不懂装懂。

8、Kimi

来看看最近广告打的挺响的kimi。

写了一堆屎山代码，完全是在胡言乱语。

9、文心一言

文心4.0要交钱，对于这种低频使用，而且还有大量免费可替代产品的工具，实在打不起充值的兴趣，现在只能使用3.5版本。

这个3.5版本给出的示例是正确的。我突然又想氪金试试4.0版本了。

10、读了UDF文档后的通义千问

不是其他的模型不想读，奈何实力不允许啊。目前除了通义千问外，其他模型都无法一次性读入Fluent UDF文档并完成解析。其中kimi可以读入，但解析不了（提示文件长度超标），其他模型都无法读入。

虽然代码不太优雅，但给出的示例是正确的。

这就是为什么要让大模型读文档的原因了。这就好比考试一样，学霸闭卷就能考不错的分数，学渣开卷翻书也凑合着考个及格吧。希望国内的大模型也能越来越聪明，有朝一日也能闭卷考个不错的成绩。

 

注：以上只是简单的测试，实际上对于复杂的问题，任何AI大模型都难以解决，还是得靠人脑来掌舵。不过到目前为止，微软Copilot还是比较稳的，无论是从访问方便性还是输出稳定性上。

”

（完）