【榜单简介】

本榜单以IndustryCode为核心评测基准，系统性地对17个主流大语言模型在工业代码相关能力上开展对比评测。

IndustryCode构建了首个面向工业场景的多领域、多语言代码生成评测基准。

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【参评模型】

【评测集解读】

评测维度

IndustryCode评测基准基于真实工业项目拆解而来，支持Python、C++、MATLAB、Stata四种工业常用编程语言，配套数值验证与LLM 语义评估双维度评测体系，可精准衡量大模型在真实工业场景的代码能力。

数据标准

包含125 个主问题、579 个子问题，覆盖金融、自动化、航空航天等工业领域，采用主问题 - 子问题分层拆解结构，经人工修订、难度增强与去污染处理。

【评分标准】

一、LLM Judge 判断原则

1. 语义与功能解构（Semantic Parsing）

• 静态结构分析

  先不看具体数值，对比代码 A 和 B 的整体结构，重点检查代码 B 是否擅自更改了核心逻辑（例如函数签名、接口定义）。

• 算法复杂度评估

检查代码 B 的时间 / 空间复杂度是否显著劣于代码 A。例如：若 A 为 O(n)，而 B 写为 O(n²)，则属性能差异过大。

若此差异将严重影响实际运行效率，则判定为功能不达标。

2. 锁定参照锡点（行为标准建立）

深度解析代码 A 的全部逻辑分支，包括对异常、空值以及各种边界条件的处理方式。代码 A 的行为是判断的唯一标准。

3. 对抗性测试用例构建（核心步骤）

不要只考虑常规输入，专门设计 3 个 旨在揭露代码 B 潜在缺陷的对抗性用例，例如：

• 空列表、Null / None 输入

• 极大 / 极小数值、负数

• 特殊字符、重复元素、类型不匹配等边界场景

4. 逻辑模拟与差异判断（刑侦式分析）

用上述对抗性用例对代码 B 进行透明推演，并按以下三个维度逐一检查：

5. 严格约束（Strict Constraints）

二、非 LLM Judge 判断原则

1. 子问题评判：若测试样例（一般为 3 个）全部通过，则子问题评判为正确。

2. 主问题评判：若该主问题对应的所有子问题均通过，则主问题评判为正确。

3. 若在 MATLAB 中配置了主问题测试样例，且该测试样例均通过，同样认为主问题通过。

【榜单速览】

1、豆包登顶，头部模型竞争激烈

排名第一的是Doubao-Seed-2.0-Pro，超过了Claude Opus 4.5和Gemini 3 Pro，这表明字节跳动在针对工业代码场景的优化上取得了显著成果。

但第一名和第二名的分差仅为0.475分，前五名的得分都在40分以上，说明这些顶尖模型在工业代码能力上处于第一梯队，彼此之间难分伯仲，意味着在实际应用中，这些模型的表现可能非常接近。

2、开源模型可圈可点

阿里的Qwen3.5-Plus和智谱的GLM-5.0是榜单中为数不多的开源模型，虽然它们的排名略低于顶尖闭源模型，但作为开源模型，它们也展现出了不俗的竞争力。

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【榜单结论】

1、模型迭代迅速，新旧更替明显

榜单中绝大多数模型的发布时间集中在2025年年末到2026年初，这表明大模型领域，特别是代码生成方向，技术迭代速度极快。

例如，GPT-5.2（第7名）的得分高于GPT-5.1（第14名），体现了版本升级带来的性能提升；字节跳动的Doubao系列也呈现出明显的迭代趋势，从seed-1.6到2.0，分数跨度从5.350到42.925，进步巨大。

2、海外模型两极分化

海外模型阵营中，Claude和Gemini依旧保持着不错的竞争力，但OpenAI 的表现令人意外：GPT-5.2仅排在第7位，GPT-5.1更是跌至第14位，这表明在这版的评测标准下，OpenAI 目前的版本可能不如竞争对手针对性强，或者其通用性策略在垂直细分领域暂时失去了领先优势。同时Xai的两款大模型都在十名开外，得分上也和头部竞争者有着明显差距。

3、第一梯队领先幅度较大

第一梯队与第二梯队分界明显：第5名的Claude-Sonnet-4.5-Thinking与第6名的Qwen3.5-Plus之间存在约6分的巨大分差。

这意味着在工业落地场景中，企业如果追求极致的代码质量和稳定性，建议考虑选择前 5 名的顶级模型；排名稍后的模型虽然可用，但在处理极端复杂任务时，其可靠性和成功率可能会出现断崖式下跌。

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