以前我对这类模型选型是不太感冒的，总觉得“拿几道题测测”说服力有限。但这次为了给团队挑一个能日常写代码、帮我看边界问题的助手，我还是认认真真把两轮代码实测跑完了，对象是 MiMo 2.6 和 DeepSeek。

先说结论：两道题测下来，MiMo 2.6 和 DeepSeek 各有胜负，不是一个能“一刀切”的问题。第一道算法题，DeepSeek 的代码更简短、跑得更快；第二道边界细节题，MiMo 2.6 对特殊用例的判断更扎实。如果你跟我一样，平时既要拿模型做算法思路的快速验证，又希望它别在隐蔽的边界条件上翻车，那这篇文章应该能给你一点参考。

1. 为什么选两道代码题来做实测

平时大家测 AI 模型，无非是问“写个冒泡排序”或者“讲讲动态规划”。这类问题早就被训练数据覆盖得滚瓜烂熟，测不出真实水平。我这次刻意避开了“背诵题”，选了更接近实际开发节奏的两类题目：

• 一类是“看起来简单，实际需要底层优化”的算法题，考察模型能否在常规解法之外考虑复杂度和边界；
• 另一类是“函数功能清晰，但全是隐蔽细节”的工程题，考察模型能不能把异常输入、特殊格式这些问题一次性处理干净。

这两类题既能暴露模型在思路层面的差异，也能暴露它在细节把控上的短板。我用同一套提示词分别问两个模型，不追加修正，只看它们第一轮的产出，然后统一用随机数据和手工构造的用例做验证。为了保证结果公平，我还把两个模型的temperature都调到了较低的 0.2，尽量让输出稳定。

1.1 测试环境与提示词设计

先说环境。我自己有一台 8 核 16G 的 Linux 机器，两个模型都是通过 API 调用的，没有在本机跑推理，所以耗时统计里包含了网络开销，不具备硬件对比意义。真正值得看的不是“谁回答得快”，而是“代码格式是否完整、能否一次跑通、边界用例能不能过”。

提示词我是这么写的。

请实现一个函数，输入一个整数序列的长度 n 和一个整数 k（1 ≤ n ≤ 2e5，0 ≤ k ≤ 1e9），以及 n 个整数 a[i]（-1e9 ≤ a[i] ≤ 1e9）。要求从序列中挑选一个子序列，保持原有顺序，使得子序列中相邻两个数的绝对差不超过 k。输出子序列的最大长度。要求时间复杂度 O(n log n)，并给出完整可运行的 Python 代码。

这里我故意把两个约束同时抛给模型：既要保持原顺序，又要相邻差值不超过 k，还必须达到 O(n log n)。如果模型只记住“最长递增子序列”的模板，很容易在转移方程上栽跟头。第二道题我放在后面细说。

1.2 评分维度说明

我给自己定了一个评分表，每个维度满分 5 分，最后算总分和加权分：

这样打分当然有不完美的地方，但至少比“感觉这个厉害”要靠谱一些。

2. 第一道代码题：相邻差值受限的最长子序列

这道题是我从实际需求里简化出来的。业务上我们经常要处理“找一串趋势相近的点”，抽象成算法就是“保持顺序的前提下，找相邻元素差异不超过 k 的最长路径”。如果模型能把这题写好，说明它对动态规划的基础理解是过关的。

2.1 题目核心与解题思路

先给没接触过这类题的朋友补一句。常规思路是定义 dp[i] 表示以第 i 个元素结尾的最长子序列长度，转移时需要向前找所有满足abs(a[i] - a[j]) <= k的 j，取最大的 dp[j] + 1。但 n 达到 2e5 时，暴力往前找是 O(n²)，必须用值域线段树或树状数组做区间最大值查询。

具体地说，把所有出现的值离散化，然后用线段树维护“以某个值为结尾的子序列最大长度”。每次处理 a[i] 时，查询值域区间[a[i]-k, a[i]+k]内的最大值，加一后作为 dp[i]，再更新到 a[i] 对应的位置。整个过程是 O(n log n)。

2.2 MiMo 2.6 的答题表现

MiMo 2.6 在第一时间给出的代码结构非常完整，甚至把“相同值也要计为差值为0”的注释都写出来了。它选择的是递归线段树实现，代码风格相对保守，每一段逻辑都包了一层防御性判断。我简化一下核心部分：

class SegTree: def __init__(self, n): self.n = n self.tree = [0] * (4 * n) def update(self, idx, left, right, pos, val): if left == right: self.tree[idx] = max(self.tree[idx], val) return mid = (left + right) // 2 if pos <= mid: self.update(idx * 2, left, mid, pos, val) else: self.update(idx * 2 + 1, mid + 1, right, pos, val) self.tree[idx] = max(self.tree[idx * 2], self.tree[idx * 2 + 1]) def query(self, idx, left, right, ql, qr): if ql <= left and right <= qr: return self.tree[idx] mid = (left + right) // 2 res = 0 if ql <= mid: res = max(res, self.query(idx * 2, left, mid, ql, qr)) if qr > mid: res = max(res, self.query(idx * 2 + 1, mid + 1, right, ql, qr)) return res

实测下来，这版代码能跑通我构造的所有随机用例，包括大量重复数字、全相同数字、以及 k=0 的极端情况。它的可读性不错，而且模型在 dp 转移时用了一个“先查询、后更新”的顺序，说明它理解“子序列中间可以跳过任意多个元素”这个关键点。唯一的问题是递归线段树的常数偏大，在 n=2e5 的随机数据上，单次运行大概在 0.6 秒左右，如果题目时限卡到 0.5 秒就会有点悬。

2.3 DeepSeek 的答题表现

DeepSeek 的解法思路一样，但它选择了树状数组，并且把离散化和查询压缩在一个循环里完成。代码更短，但关键逻辑没有省，我贴一下核心转移部分：

def max_len(nums, k): vals = sorted(set(nums)) idx = {v: i + 1 for i, v in enumerate(vals)} def bit_query(i): res = 0 while i > 0: res = max(res, bit[i]) i -= i & -i return res def bit_update(i, val): while i <= m: bit[i] = max(bit[i], val) i += i & -i lo = bisect_left(vals, nums[0] - k) + 1 hi = bisect_right(vals, nums[0] + k) ans = 1 bit_update(idx[nums[0]], 1) ...

我当时看到这段的第一反应是“这模型没少刷题”，因为它很自然地用了bisect_left和bisect_right代替线段树查询区间，这在 C++ 或 Python 里都是很常规的优化手段。最终跑分也更漂亮：随机大数据稳定在 0.3 秒以内，代码行数大约是 MiMo 版本的 60%，没有多余的防御性分支。

2.4 第一轮结果对比

这一轮我倾向于给 DeepSeek 更高的分数，原因不是它“跑得快”，而是它用更少的代码实现了同样的功能，说明它对底层 API 的熟悉程度更高。MiMo 2.6 的代码也挑不出毛病，但对于追求极致的开发场景，多出来的几十行防御代码反而会增加阅读负担。

3. 第二道代码题：IPv4 地址校验函数

第二道题我换了个方向，考察的不再是算法设计，而是“对边界条件是否敏感”。我让两个模型实现一个函数：输入一个字符串，判断它是不是合法的 IPv4 地址。

对，就是 LeetCode 上的经典题。但经典的背后全是坑：不允许前导零、不允许多余符号、不允许空段、不允许超出 0-255 范围，也不允许在数字中间出现正负号。

3.1 题目设计思路与被隐藏的陷阱

很多模型在写这类函数时，最常见的错误是“只判断数字大小范围”，却忽略了前导零和字符格式。比如"01.2.3.4"，从数值上看每一段都合法，但它不符合 IPv4 的表示规范，应该返回 false。再比如"1.2.3.4 "末尾多了一个空格，按字符串严格解析也应该返回 false。

为了测出边界把控能力，我构造了 15 个用例，其中有正常的合法地址，也有空串、只有三个点的字符串、每段超过 255 的情况、带正负号、带前导零、带十六进制字符，以及前后带空白的场景。两个模型面对的是完全相同的提示词，没有额外说明，完全看它们自己对“合法 IPv4”的理解是否完整。

3.2 两个模型的实现差异

MiMo 2.6 给出的实现，第一眼就让我很舒服。它没有偷懒用split('.')之后直接int()，而是先检查原始字符串的格式，再对每一段做额外校验。关键代码如下：

def is_valid_ipv4(ip: str) -> bool: if not isinstance(ip, str) or ip == "": return False if any(ch not in "0123456789." for ch in ip): return False if ip.count(".") != 3: return False parts = ip.split(".") for part in parts: if len(part) == 0 or len(part) > 3: return False if part[0] == "0" and len(part) > 1: return False if not part.isdigit(): return False if int(part) > 255: return False return True

这段代码看起来不算惊艳，但胜在“稳”。它先整体过滤非法字符，再检查点号数量，再逐段检查长度、前导零、数字类型、数值范围。整个流程没有任何一处依赖隐式类型转换，也不会把"1.2.3.4\n"这种带换行符的输入误判为合法。

DeepSeek 的实现思路也类似，但它把“前导零”判断放在了int(part)之后，这就出事了。它的代码大致是：

def is_valid_ipv4(ip: str) -> bool: parts = ip.split(".") if len(parts) != 4: return False for part in parts: try: num = int(part) except ValueError: return False if num < 0 or num > 255: return False return True

实际上int("01")在 Python 里会正常返回 1，所以它会把"01.2.3.4"判成合法地址。如果模型后续再补一个if part[0] == "0"的判断，就能修好，但在第一轮回答里它没有写。

3.3 边界用例的实测结果

我把自己构造的 15 个用例同时跑了两份代码，结果如下：

第二题里 DeepSeek 明显落后了，而且落后点恰恰是我最看重的前导零判断。这个细节在真实业务里并不罕见，比如配合表单输入做 IP 归属地查询时，用户填了"01.2.3.4"，程序如果放行，后续解析就会产生隐性 bug。MiMo 2.6 的防守意识要好很多。

3.4 第二轮对比小结

这一轮我必须把票投给 MiMo 2.6。它没有为了短而牺牲健壮性，每个判断都对应一类真实输入，这才是我在工程代码里愿意看到的样子。

4. 两轮实测结果汇总与差异分析

把两轮分数放在一起，结论就很直观了。

4.1 成绩汇总

如果按权重算总分，第一题 DeepSeek 略高，第二题 MiMo 2.6 明显领先。整体看下来，两者差距不在“能不能写代码”，而在“写代码时默认关注什么”。

4.2 从回答差异反推模型特性

我个人的体会是，DeepSeek 在“生成思路主流、实现精简的算法代码”上有明显优势，它天然知道用树状数组、用二分查找、用更干净的结构去表达逻辑。这可能跟它训练数据里高质量代码题偏多有关。但优势的另一面是，它有时会牺牲细节来换取简洁，遇到规范类、格式类的校验问题，第一反应是“能跑通就行”，而不是“把所有非法情况都拦在外面”。

MiMo 2.6 的风格更接近一位“谨慎的同事”。它写代码时习惯把每一步想到的可能性都显式写出来，哪怕某些判断在竞赛题里属于多余操作，但放到工程里却是必要的保险丝。第一题里多出来的防御分支、第二题里完整的前导零检查，都属于这种“宁多勿漏”的思路。

4.3 实测中发现的两个有意思的细节

第一个细节：问 MiMo 2.6 “这段代码有什么问题”时，它能准确指出前导零这类坑；但如果你只是简单要求“写一个校验函数”，它不会絮絮叨叨讲原理，而是直接给完整代码。说明它的训练水平是够的，只是默认表达方式偏保守。

第二个细节：DeepSeek 在第一次输出时没有处理负数，但如果我追加一句“注意非法字符”，它能立刻自己修复，并给出补充判断。也就是说，它对用户提示的敏感度很高，但不擅长“想到用户没明说的情况”。

这两点直接影响选型结论。

5. 到底怎么选：不同场景下的使用建议

既然 MiMo 2.6 和 DeepSeek 各有优势，那就不存在“必须选谁”的答案，关键是看你把它用在什么地方。

5.1 日常开发辅助与算法思路探索

如果你把模型当“外挂大脑”，主要用于快速验证算法思路、生成复杂逻辑的初稿，那我更建议 DeepSeek。它的输出更短、更快、风格更像竞赛正解，能让你在第一时间看到问题的核心解法，节省沟通成本。

之前我用 DeepSeek 做过一次“旋转排序数组搜索”的推导，它不但给出了二分写法，还顺带把边界条件列了出来，这在日常辅助中是很大的加分项。你只需要在后面对照需求做一次代码审查，效率会明显高于从零开始写。

5.2 生产代码编写与边界校验

反过来，如果你的目标是把它写的函数直接收进代码仓库，或者让它帮你做数据校验、配置解析、协议格式判断，那我更愿意选 MiMo 2.6。因为它写出来的代码默认带着完整的防御逻辑，能挡掉一批“用户输入刁钻”引发的线上问题。

这不是说 DeepSeek 不能用，而是说使用它的成本在你这边——你必须人工把边界条件一条条补全，确认前导零、空值、非法字符、超长字段这些场景都被处理。对于追求“一次通过巡检”的项目，MiMo 2.6 显然是更省事的队友。

5.3 组合使用的可能性

我自己目前采用的方案是“双模型并行”：先用 DeepSeek 快速产出代码主体，再把代码丢给 MiMo 2.6 做边界审查，让它在关键函数上补足防御逻辑。遇到复杂一点的工程任务，这个组合的产出质量比我单用一个模型更加稳定。

当然，双模型并行意味着同时维护两个 API Key，也会增加一些调用成本。如果你所在团队预算有限，我建议按场景收敛到一个模型上，不要盲目追求“多而全”。

6. 实测中踩过的坑与复测建议

既然写了实测，我就把自己的操作细节一并分享出来，有些坑是跑了三轮之后才发现的，提前写出来能帮你省不少时间。

6.1 提示词里最容易被忽略的三个问题

第一，不要把两个问题放在同一次对话里问。我第一轮测试图省事，把两题写进一条消息发给模型，结果两个模型都出现了“串题”现象：第一题答案里出现了第二题的术语。后面改成“一问一答”之后，输出明显干净。第二，不要用“请你判断一个 IP 是否合法”这种过于口语化的描述。模型可能会默认你要处理的是整段字符串里的 ip，而不是严格校验函数。第三，可以手动指定temperature=0.2，如果不指定，模型输出会一次一个样，根本没法对比。

6.2 评测时最好使用同一份随机数据

我建议你自己写一个随机数据生成器，固定随机种子，让两个模型跑完全相同的一组输入。不要凭感觉“看起来都对”。尤其是涉及边界条件的题，只有把用例列表固定下来，结果才可复现。你可以在本地保存一份测试用例文件，每次换模型版本都跑同一批，长期下来能看出模型的迭代变化。

6.3 复测前的一个实用建议

在你开始大规模复测之前，先花半个小时做一个“容错用例集”，把各种异常输入手工列好。我列了 15 个 IPv4 用例，实际耗时不到 20 分钟，但正是这些用例让我真正看清楚两个模型的区别。如果你只拿 LeetCode 的官方用例测，最后大概率得出“两者都好”的结论，意义不大。

7. 最后的个人体会

做完整轮测试，我的感觉是：模型之间的差距，经常不是“能力”的差距，而是“默认关注点”的差距。DeepSeek 像一个思维敏捷但是偶尔粗心的高手，MiMo 2.6 像一个处处留意的老手。你的任务场景决定谁更适合坐在工位对面。

就拿我最近那个 IP 归属地查询小工具来说，线上反馈里偶尔会有拼接异常导致的查不到数据。我用 MiMo 2.6 生成的那个严格校验函数上线后，这类报错基本绝迹了。说真的，模型不需要每次都惊艳你，只要能在关键时刻挡住一个隐蔽 bug，就已经值回调用成本了。