#### 内容简介 作者基于一个真实Next.js开源项目，实测对比了Claude Opus 4.5、GPT-5.2 Codex以及Gemini 3 Pro三款顶级AI模型在两个实际任务中的表现：一是开发生产级新功能，二是构建AI代理自动化工具。结果显示：Gemini 3 Pro在新功能开发中速度快、缓存用得好但容易陷入死循环，Claude Opus 4.5整体最可靠但不完美，经常网络搜索拖慢流程；GPT-5.2 Codex在各种API兼容和版本问题上表现最弱。全部模型在费用、稳定性和真实适应复杂项目方面，都还有很大进步空间。作者认为即便是目前最强的Opus 4.5，也还远不能撑起真正的大规模生产场景。 #### 社区观点 现实开发中，AI写代码模型的真实落地表现远比基准分重要。许多开发者都经历过同类问题：无论哪家最新发布的模型，都还不能完全胜任复杂项目，常出现幻觉、偶发bug或不一致输出。Claude相对靠谱但也有重复结果和效率瓶颈，尤其是强制频繁搜网让人心累；Gemini在长时间任务上特别容易掉进“无限循环”坑，API消耗飞快；模型只要不能完美适配具体开发环境或者工具链，就永远会有低级兼容性问题和报错。大家普遍对这些模型能否独立托管主力业务持保留态度。 #### 内容导读 AI大模型写代码听起来很美，但实际落地大多“翻车”，开发者日常体验远非广告般丝滑高效。本文通过实战对照与社区反馈，揭示了主流AI模型在真实场景中的成本、易用性和“翻车”典型坑，适合对AI辅助编程持观望或试水态度的小伙伴深入了解选型风险点。