大语言模型（LLM）到2026年已经成熟了，OpenAI、Anthropic和Google三巨头称霸。我根据LMSYS Arena、GPQA和SWE-bench基准，比较了顶级选手，帮你挑适合AI编码和日常任务的LLM。GPT-5.2 (OpenAI)综合王者，Elo 1483，幻觉率降到6.2%。强在深度研究和多模态（文本+图像）。编码上SWE-bench 80.9%。缺点是上下文窗400K，价格高（输入$3.44/M tokens）。企业级首选。Claude Sonnet 4.5 (Anthropic)编码高手，GPQA 91.9%，专注写作和复杂逻辑。比GPT冗余少，工具用得溜。价格输入...

刚注册的号，简历都还没写完，然后你告诉我字节要招我后端？这是在拿我刷KPI吗？😥

这是一篇迟来的秋招反思总结。虽然可能是拿到了开发的大sp，或者说小ssp的开发offer，但是真正签下三方的那一刻却并没有什么情绪波动，只觉得“这事结束了，我该继续定下下一个阶段的目标了”。回顾一下自己的秋招历程。我的秋招真正的起点可能起源于去年的年中。那时的我可以说对于求职所需的技巧都完全不懂。没有人带，没有带我求职的“导师”，我所做的只能是问几个学长，然后在各种平台找大佬咨询。最后还是选择了资料最多的Java后端开发，从此我的学习便开始了。刷力扣、刷视频、写项目，日复一日，加了知识星球还去打卡，回看当时打卡记录持续了180+天，直到找到了日常实习才结束。不能说是007，但是平均下来也有了995的强度。在年底找到了第一份日常实习，于是踏上了说走就走的旅程。实习的时候每周都要请半天假从公司坐高铁回到学校，开完会再回去，从中午12点到晚上12点全都在路上，这份辛苦只有自己心里清楚。接着开始找暑期实习，先是被腾讯搞了一通，面微信面穿后录用评估挂，接着又是美团全部答上来后超时自动挂，最后在一个普通的下午突然收到了阿里的实习offer。那一刻所有的努力和辛苦都具象化。暑期实习的过程中，运气好进到了一个强度相对比较低的组，于是在7、8月份每天晚上下班后回去继续刷题、复习各技术栈，还要抽时间面试。到了9月初已经面了40+场，进了面的只挂过一次岗位不匹配的腾讯的存储类岗位。9月陆续收到了多个offer，我以为自己也许会算比较优秀？开始谈薪后发现自己其实只是普通的一员，加了各大信息共享群，发现总是有比我更强的人，也有算法的大佬比我断档的领先。至于我为什么没选算法，在之前的文章里有讲到；而开发的大佬则从本科就开始有了相关的沉淀，我自然无法比肩。于是我想到了“比你优秀的人比你还努力”，我有什么可骄傲的。于是开始继续学习，继续成长，这不是抖M式的强迫自己受苦，也不单纯是为了以后的竞争力，还是为了自己的充实感和心理满足。签下三方的时候没有什么情绪波动，只是普通的点了下按钮，然后转头又去继续改bug了。我想我老了也会继续保持学习，让我不被时代抛弃。

有一次我对 AI 提了一个离谱到自己都觉得好笑的 Java 需求：“帮我写一个程序，自动找出所有内存泄漏、生成修复补丁，并直接提交到 Git。”这需求看起来像“自动化神器”，但本质是想让 AI 变成一个会理解业务、会分析代码、会操作版本库的全能工程师。更离谱的是我还加了一句：“顺便统一项目所有日志格式、处理所有异常，并回滚到上一版本。”AI 当然给了我一套很完整的方案，但我知道真正落地会非常复杂，也很可能把项目搞崩。后来我才明白，离谱的需求可以问，但别指望 AI 代替工程师做所有决定。