作者 | Steef-Jan Wiggers

譯者 | 明知山

Ruby 代碼提交者 遠(yuǎn)藤裕介（Yusuke Endoh）進(jìn)行了一項新的基準(zhǔn)測試，評估 Claude Code 使用 13 種編程語言生成可用代碼的效率。經(jīng)過 600 多次測試運行，動態(tài)語言（尤其是 Ruby、Python 和 JavaScript）始終是速度更快、成本更低且更穩(wěn)定的選擇，而靜態(tài)類型語言的運行速度要慢 1.4 至 2.6 倍，成本也更高。

這項實驗發(fā)布在 DEV Community 上，所有代碼和結(jié)果均可在 GitHub 獲取。實驗要求 Claude Code（Opus 4.6）用每種語言實現(xiàn)一個簡化版的 Git。任務(wù)分為兩個階段：v1 從空目錄開始實現(xiàn) init、add、commit 和 log 命令；v2 對項目進(jìn)行擴(kuò)展，增加 status、diff、checkout 和 reset 功能。每種語言各運行 20 次。作者使用了自定義哈希算法，而非 SHA-256，用于消除不同語言間庫依賴帶來的差異。

Ruby 平均每次運行成本 0.36 美元，耗時 73.1 秒；Python 為 0.38 美元，耗時 74.6 秒；JavaScript 為 0.39 美元，耗時 81.1 秒。這三種語言的方差均很低，且全部 40 次運行都通過了所有測試。從第四名開始，成本上升，方差急劇擴(kuò)大。Go 語言平均成本 0.50 美元，耗時 101.6 秒，但標(biāo)準(zhǔn)差高達(dá) 37 秒。Rust 平均成本 0.54 美元，耗時跨度最大，達(dá)到 54.8 秒，同時也是僅有的兩種出現(xiàn)測試失敗的編程語言之一。C 語言是成本最高的主流語言，達(dá)到 0.74 美元，原因是它生成了 517 行代碼，而 Ruby 僅生成 219 行。

類型系統(tǒng)對 AI 生成代碼的影響或許是對評估 AI 編碼工作流的團(tuán)隊最具實用價值的發(fā)現(xiàn)。在 Python 中添加 mypy 嚴(yán)格類型檢查會使其速度降低 1.6 至 1.7 倍；在 Ruby 中添加 Steep 類型檢查則會帶來更大的性能損耗，速度比純 Ruby 慢 2.0 至 3.2 倍。TypeScript 的成本明顯高于 JavaScript，平均 0.62 美元對比 0.39 美元，盡管二者生成的代碼行數(shù)相近。作者指出，這類開銷不僅來自類型注解的生成，還可能源于模型在推理類型約束時消耗了更多的思考詞元。

遠(yuǎn)藤很坦誠地說明了這項實驗存在的局限。作為 Ruby 代碼提交者，他主動說明自身可能存在的偏向性。本次生成的程序約 200 行代碼，嚴(yán)格來說屬于原型規(guī)模，他也承認(rèn)靜態(tài)類型在更大規(guī)模的代碼庫中可能更具優(yōu)勢。該實驗還得到了 Anthropic 的 Claude 開源計劃支持，獲得了為期六個月的 Claude Max 免費使用權(quán)限。此次基準(zhǔn)測試僅衡量代碼生成的成本與速度，不涉及代碼質(zhì)量、可維護(hù)性或運行時性能。

Lobsters 上有人質(zhì)疑基于 200 行代碼的原型規(guī)模得出的結(jié)論是否可靠。有評論者指出，實用的原型很少會這么短小。也有人提出，該基準(zhǔn)測試并未考慮語言生態(tài)優(yōu)勢——擁有完善包生態(tài)的語言在實際任務(wù)中需要生成的代碼會更少。DEV Community 帖子下有評論者表達(dá)了定性層面的擔(dān)憂：如果生成的代碼后期更難維護(hù)，那么 2 倍的生成速度優(yōu)勢可能會被抵消；此外，Rust 和 Haskell 出現(xiàn)測試失敗，不應(yīng)簡單歸為 bug，因為更嚴(yán)格的類型系統(tǒng)本意就是要盡早捕獲錯誤，避免其流入生產(chǎn)環(huán)境。

遠(yuǎn)藤直接回應(yīng)了其中幾個觀點。關(guān)于規(guī)模問題，他認(rèn)同更大型的基準(zhǔn)測試會更有價值，但也指出，設(shè)計一套對 15 種語言都公平的測試難度較大。對于 2 倍的速度差異，他認(rèn)為在迭代式 AI 輔助開發(fā)中等待 30 秒與 60 秒的區(qū)別對開發(fā)者的心流狀態(tài)影響顯著，不過他也承認(rèn)，如果未來模型能將生成時間縮短至秒級以內(nèi)，這種差異就不再重要。而在生態(tài)系統(tǒng)影響方面，他刻意排除了庫依賴，以隔離語言本身的差異，使用自定義哈希函數(shù)也正是出于這一目的。

在總共 600 次運行中，僅有 3 次失?。篟ust 兩次，Haskell 一次。在其中一次 Rust 的失敗日志里，智能體判定測試本身存在錯誤，作者將其判定為幻覺，因為其余所有 Rust 測試均順利通過。

完整的數(shù)據(jù)集（包含每次運行的結(jié)果、執(zhí)行日志及所有生成的源代碼）均可在該 基準(zhǔn)測試倉庫 中獲取。

查看英文原文：

https://www.infoq.com/news/2026/04/ai-coding-language-benchmark/

聲明：本文為 InfoQ 翻譯，未經(jīng)許可禁止轉(zhuǎn)載。

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