DeepSeek V4 Pro与GPT-5.3 Codex high同台PK，代码能力差距有多大？

小测了一下DeepSeek V4 pro 的真实写代码能力和Agent能力，对比的是 GPT-5.3 codex high。整体结果：GPT-5.3 codex high > DeepSeek V4 pro

本文测试结果仅供参考

这次测试选取了DeepSeek V4 Pro（通过 Claude Code 调用）、GPT-5.3 Codex High测试。评估模型为 GPT-5.5 thinking。

整个测试分成两轮。

第一轮是算法题，TypeScript 实现 LRU Cache。

在 LRU 这道题上：

第二轮是更接近真实工程的 Agent 任务，TypeScript 实现一个本地 Markdown 文章分析 CLI 工具。

这轮 Markdown CLI 任务：

由于昨晚deepseek推出API 2.5折，所以测试只花了1.4

从 GPT-5.3 Codex 到 GPT-5.4，再到 GPT-5.5，OpenAI 基本是以月更节奏在推前沿模型：2 月 24 日上线 GPT-5.3 Codex，3 月 5 日上线 GPT-5.4，4 月 23 日上线 GPT-5.5。 所以比较GPT-5.3 Codex high 和V4 pro是一个合理选择。

以下是详细过程：

第一轮：LRU Cache，测的是基础代码能力

第一道题是：

用 TypeScript 实现一个 LRU Cache。

要求：

1. get 和 put 都是 O(1)
2. 支持 capacity
3. capacity 为 0 时也要正确处理
4. 写出完整代码
5. 给出 5 个测试用例

这道题不算特别难，很适合筛模型。

因为弱模型很容易在这些地方翻车：

这道题的关键不只是会不会写 LRU，而是能不能把边界写稳。

DeepSeek V4 Pro：第一版就给标准答案

DeepSeek V4 Pro 第一版直接使用了标准方案：

Map 加双向链表。

这是语言无关的经典 LRU 实现方式。

它的结构大致是：

class ListNode {
  key: number;
  val: number;
  prev: ListNode | null = null;
  next: ListNode | null = null;
}

class LRUCache {
  private capacity: number;
  private map = new Map<number, ListNode>();
  private head: ListNode;
  private tail: ListNode;
}

get 时从 Map 找节点，然后移动到链表头部。

put 时如果 key 已存在，就更新值并移动到头部；如果超容量，就淘汰 tail 前面的最久未使用节点。

它还处理了 capacity 为 0、capacity 为 1、更新已有 key、LeetCode 经典用例等测试。

第一版评分是：

8.2 分。

优点很明确：

但问题也有：

不过总体看，DeepSeek V4 Pro 第一反应很标准。

它没有走捷径，而是直接给出面试和算法题里最正统的答案。

DeepSeek 多轮追问后：从算法题解进化到工程实现

后续继续追问，要求它升级成工程版本：

DeepSeek V4 Pro 完成得不错。

它改成了泛型版本：

export class LRUCache<K, V>

然后补了：

这一版评分提升到：

8.7 分。

但它也暴露了典型问题：

为了创建哨兵节点，它用了：

null as unknown as K

这能跑，但类型建模不够干净。

后来继续追问，它把节点拆成了两类：

class LinkEntry {
  prev: LinkEntry | null = null;
  next: LinkEntry | null = null;
}

class DataEntry<K, V> extends LinkEntry {
  constructor(public key: K, public val: V) {
    super();
  }
}

这样哨兵节点只负责链表指针，真实数据节点才有 key 和 value。

这个设计更符合 TypeScript 类型系统。

继续追问后，它还补了 get 和 tryGet 的 API 设计。

因为 get 返回 undefined 时，如果缓存值本身就是 undefined，就无法区分命中和未命中。

DeepSeek 的做法是：

这个设计比较工程化，既保留易用性，也解决了类型歧义。

最后，DeepSeek V4 Pro 在 LRU 多轮测试里的最终表现大概是：

9.0 分。

它的特点是：

第一响应标准，后续能持续工程化。

但也不是没有问题。

它曾经写过一个伪测试，声称测试了淘汰节点的 prev 和 next 被置空，但公开 API 根本拿不到内部节点，所以这个测试实际上只能证明 key 被淘汰，不能证明指针被清理。

被指出后，它删掉了这个伪测试，并把压力测试名称从不退化 O(1)改成批量读写下的 LRU 淘汰正确性。

这说明它能修，但不一定一开始就主动全局自查。

GPT-5.3 codex high：第一版标准，追问后也能工程化，但完整度略弱

5.3第一版也用了 Map 加双向链表。

第一版大致结构是：

class ListNode<K, V> {
  key: K;
  value: V;
  prev: ListNode<K, V> | null = null;
  next: ListNode<K, V> | null = null;
}

测试覆盖：

第一版评分：

7.8 分。

它的问题主要是：

追问后，5.3改成了 circular sentinel 设计：

class LinkNode {
  prev: LinkNode;
  next: LinkNode;

  constructor() {
    this.prev = this;
    this.next = this;
  }
}

真实数据节点继承 LinkNode：

class DataNode<K, V> extends LinkNode {
  constructor(
    public key: K,
    public value: V,
  ) {
    super();
  }
}

这个设计不错。

它去掉了 null as unknown，也做了 capacity 校验，并把 get 改成：

type GetResult<V> = { hit: true; value: V } | { hit: false };

还补了 Vitest 测试：

这一版评分：

8.6 分。

它已经是工程版合格偏上。

但相比 DeepSeek 它还有差距：

但 LRU 还不够：真正的 Agent 能力要看工程交付

LRU 题能测数据结构、边界、类型设计和测试意识。

但它不能充分测试 Agent 能力。

真实代码 Agent 要做的不是写一个函数，而是：

所以第二轮换成了一个更真实的工程题：

实现一个本地 Markdown 文章分析 CLI，叫 md-inspector。

它要递归扫描目录下所有 Markdown 文件，并输出文章质量报告。

需要统计：

- 文件路径
- 第一个一级标题
- 字数
- 链接数量
- 图片数量
- fenced code block 数量
- 是否包含摘要
- 标题是否过长

还要处理：

- 空目录
- 不存在目录
- 没有一级标题
- 多个一级标题
- 图片不能算普通链接
- 代码块里的链接和图片不能计数
- Windows 和 macOS/Linux 路径兼容
- 文件读取失败不能让程序崩溃，要进入 warnings

工程要求包括：

- TypeScript
- Node 内置模块
- 合理拆分文件
- 至少 8 个 Vitest 测试
- 说明如何运行
- 说明如何验证
- 列出需求假设
- 最后自我审查

这个题比 LRU 更能测真实 Agent 能力。

因为它不是单点算法，而是一个小工程闭环。

GPT-5.3 Codex High：这轮最像成熟代码 Agent

在 Markdown CLI 任务中，表现最强的是 GPT-5.3 Codex High。

它的最终评分是：

8.7 分。

它先列出了假设：

然后给出实现计划：

项目结构也比较清楚：

package.json
tsconfig.json
vitest.config.ts
src/index.ts
src/file-scanner.ts
src/markdown-analyzer.ts
src/path-utils.ts
src/report.ts
src/types.ts
tests/report.test.ts

它的测试有 10 个，覆盖：

实测结果：

这几个点很关键。

尤其是 tsc 通过和不存在目录进入 JSON warnings。

这说明它不是只写了看起来像样的代码，而是更接近真实工程交付。

扣分点也有：

但总体看，GPT-5.3 Codex High 是这轮最完整的代码 Agent。

它不只是写功能，还完成了：假设声明、实现计划、模块拆分、测试、类型检查、运行验证、自我审查。

DeepSeek V4 Pro：能写可用工程，但收尾不如 Codex

DeepSeek V4 Pro 在 Markdown CLI 任务里也不错。

最终评分：

8.0 分。

它的项目结构合理：

md-inspector/
├── package.json
├── tsconfig.json
├── vitest.config.ts
├── src/
│   ├── index.ts
│   ├── types.ts
│   ├── scanner.ts
│   ├── parser.ts
│   ├── analyzer.ts
│   └── reporter.ts
└── tests/
    ├── index.test.ts
    └── fixtures/

它有 14 个测试，覆盖：

它也给出了运行方式：

npm install
npx tsx src/index.ts <目标目录>
npm test

自我审查也比较具体，列出了：

这些说明它有交付意识。

但 DeepSeek 输给 Codex 的地方也比较明确。

第一，TypeScript 工程没收好。

npm test 通过，但 npx tsc --noEmit 失败，因为缺少 @types/node，导致 node:fs/promises、process 等类型无法识别。

对 TypeScript CLI 来说，这是明显扣分项。

第二，不存在目录的处理不完全符合题目。

题目要求错误进入 warnings。

但 DeepSeek 的实现是直接 stderr 加 exit，不是输出 JSON report 里的 warning。

第三，扫描阶段失败没有充分局部容错。

它处理了单文件 readFile 失败，但 readdir 这类扫描阶段异常可能导致整体失败。

第四，CLI 层测试不足。

更多测试集中在模块内部，没有充分验证真实命令行 stdout、exit code、参数缺失、不存在目录等行为。

所以 DeepSeek V4 Pro 这轮像是：

能写出可用初版项目，但工程收尾和验收不够完整。

如果它修掉 tsc 和错误处理语义，评分可以接近 8.7。

这轮比 LRU 更能说明 Agent 能力。

因为它考察的是完整链路：

GPT-5.3 Codex High 赢在工程闭环。

DeepSeek V4 Pro 赢在代码组织和测试覆盖，但输在 tsc 和错误语义。

最终结论：

GPT-5.3 Codex High > DeepSeek V4 Pro，但差距不大。

不足：

测到的主要是工程代码生成能力，还不是真正完整的 Agent 能力。Markdown CLI 测的是小型工程交付能力， GPT-5.3 Codex High 在这个小型 TypeScript CLI 工程交付任务中强于DeepSeek V4 Pro ，不能直接扩大成所有 Agent 场景。

还没充分测试：