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Hi，你好，我是Carl，一个本科进大厂做了2年+AI研发后，裸辞的AI创业者。
今早，一个月内第三个号称“地表最强”的模型发布了，OpenAI的GPT-5.2，官方定位是“最强大的专业知识工作模型”。
看腻了那些复杂的跑分和论文，我此刻更想在一个最朴素的场景下，试试这些“王炸”们的成色。
提示词非常简单，
“你是一个资深全栈游戏开发工程师。请在当前目录下创建一个新文件夹，写一个火柴人第一人称射击游戏，并直接帮我完成所有构建工作。”
三分钟，代码生成完毕。我启动服务，打开浏览器，屏幕上确实出现了一个火柴人，手里也确实拿着枪，也确实能攻击周围的敌人。
但我晃动鼠标，发现它开始在屏幕上左右射击，像一个比魂斗罗还要古早的横屏射击游戏。
说好的第一人称射击呢？这明明是个横版第三人称游戏啊！
那一刻我意识到一个被由于过度营销而掩盖的真相，参数量再大，听不懂人话也是白搭。
于是我准备不看跑分，不看论文，试试各个模型，就看谁能真正帮我把这个游戏做出来。
亲历：当“全能神”听不懂人话
这次规则非常简单粗暴，还原最真实的“懒人开发”场景：
1. 环境：VS Code + Copilot 插件。
2. 提示词：统一使用上文中，与GPT 5.2相同的一段 Prompt。
3. 干涉：零干涉。不解释，不修 Bug，生成什么跑什么。
尝试的模型除了刚才翻车的 GPT 5.2，还有 Google 的 Gemini 3，Anthropic 的 Opus 4.5，以及 OpenAI 自家的两个偏科生：GPT 5.1 Codex 和 GPT 5.1 Codex Max。
战况：谁才是真正的程序员？
如果把这几个模型比作你的同事，他们的画风是这样的：
Gemini 3：稳重的老干部
Gemini 3 是那个让你最放心的老员工。
它写得最慢，磨蹭了 5 分钟。生成的项目结构也最简单：
game.js，index.html，style.css，外加一个内容很简单的 README，只讲如何启动。但是，它跑起来了。
没有花哨的特效，界面简陋得像 90 年代的 Flash 游戏，颜色也是最基础的黑白灰。但它稳稳当当地执行了“第一人称射击”的指令，没有报错，没有崩溃。
这个简单的界面倒是与它多模态之神的标签不符，不过也是因为在copilot的环境里它获取上下文和渲染的能力受限，并不能释放Google AI Studio的原生环境里的能力。
在文章末尾，我加上了Gemini3在Google AI Studio中的表现。“主场作战”形态的Gemini3，依然是最均衡、最稳定的那个。
Opus 4.5：偏科的设计师
Opus 4.5 则是那个很前卫的设计师。
它速度很快，也是3分钟完成构建，也是简单的三个游戏文件。
打开游戏的一瞬间，我也确实被惊艳到了：丰富的配色，细腻的 UI 风格，甚至启动界面是动态的。
但当我按下鼠标左键开火时，每次开火，屏幕都会疯狂闪烁。也许这是它独到的设计？
GPT 5.1 Codex：不修边幅的后端程序员
这才是真正的“扫地僧”。
GPT 5.1 Codex 交出的作业，让我看到了专业程序员的影子。看看这个文件结构：
enemies.jsgame.jsstickman.jsutils.jsweapons.js- ...
它是唯一一个知道要把“敌人”、“武器”、“工具函数”拆分成独立模块的模型。生成的 README 文档也最长、最详细。
甚至每次开枪射击也是有音效的，即使很难听。
运行游戏，典型的程序员审美，界面丑得令人发指，但打击感是最好的。子弹的弹道、敌人的反馈，都像模像样。
它不修边幅，不善言辞，但它是唯一一个真正懂“软件工程”的家伙，构建的项目也是最完整的。
GPT 5.1 Codex Max：走火入魔、急于证明自己的____
它没能交出一个能正常运行的项目。画面错乱，鼠标控制也是反的（鼠标左移，视角右转）
它想得太多了。它试图引入更复杂的物理引擎和交互逻辑，结果导致了灾难性的后果，甚至连敌人模型都加载不出来。
这就是典型的“过度工程”。为了炫技，把最基础的可用性搞丢了。
盲区与反思：Copilot 的“中间商差价”
这里必须帮 Gemini 3 说句公道话。
我在 VS Code 的 Copilot 里调用它，效果肯定远不如它在自家主场 Google AI Studio 里表现得好。
IDE 插件往往会对 Prompt 进行一层包装，或者受限于上下文窗口的截断，导致模型发挥受限。
所以，我又在Google AI Studio里构建了一次，呈现的效果完全不同：
震动效果、音效，交互感，远胜于copilot下的Gemini3，也比其它的模型的完成度高得多。
风险：迷信“最新版”的代价
这次测试倒是给了我一个不一样的审视最新模型的视角，也许，在 AI 编程领域，最新 ≠ 最好，Max ≠ 最强。
很多团队在做技术选型时，习惯性地把所有业务都切到最新模型上，结果往往是成本飙升，效果却不升反降。
也许，当下模型的能力正在逐步靠近瓶颈期，“更新换代”所带来的提升正在逐步减少，上下文工程的重要性越来越大。
结语：几个落地建议
1. 过度推理的陷阱：
像 GPT 5.1 Codex Max 这种“聪明过头”的模型，很容易在简单任务上加戏。
对策：对于 CRUD 或基础逻辑代码，强制指定使用参数量较小、针对代码微调过的版本（如 Codex 基础版）。
2. 指令遵循的随机性：
强如 GPT 5.2 也会把 FPS 做成横版游戏。
对策：不要过度迷信“一句话生成”，将复杂需求拆解为 Step-by-Step 的原子指令。先让它写大纲，确认理解无误后，再让它写代码。
3. “各取所长”：
尝试“组合拳”。用 Codex 写后端逻辑和核心算法与任务规划，让Gemini3来干活或者做前端的设计。
总之，无论 AI 多强，永远保留人工 Review 的环节。毕竟，它可能连左右都分不清。
我是Carl，我们下期再见。
