MiMo 2.6 vs DeepSeek代码实测：排序算法与量化回测谁更强

最近我一直在做一件有点自找麻烦的事把 MiMo 2.6 和 DeepSeek 同时按在两道代码题面前看它们谁先交卷、谁的代码能直接跑、谁的实现思路更像一个干了多年的老工程师。起因很具体。手头一个算法需求加一个量化回测的小脚本堆在一起我习惯性准备打开 DeepSeek 来写但同事一句话点醒了我你怎么不试试刚更新的 MiMo 2.6于是就有了这轮实测。我用两道代码题一道原地快速排序、一道带手续费和滑点的回测框架在完全相同的提示词和参数下做同题对比不吹不黑只聊我真实跑出来的结果以及到底什么情况下该选谁。正在纠结模型选型、或者想找一份可复现评测方法的人这篇应该对你有用。1. 为什么我拿这两道代码题做横评而不是随便跑几个Demo1.1 算法题和工程题本来就是两种能力很多人测试代码模型喜欢丢一句“写个贪吃蛇”或者“写个爬虫”说实话这种题区分度太低。贪吃蛇网上模板一大把模型背也背下来了。我更关注的是两类典型场景一类是算法题比如快速排序它最能暴露模型对递归、指针移动、边界条件这些底层逻辑的理解另一类是工程题比如量化回测框架它考验的是模型是否真的理解业务逻辑、是否会考虑手续费和滑点、会不会组织代码结构。我的日常里这两种需求是真实存在的一个是 LeetCode 风格的小算法要快速出解法另一个是想把策略想法用代码验证一下要的是能跑、能扩展的骨架。所以我把它们当成两道考题刚好对应大多数人的真实使用场景——不是让你写多炫的东西而是让你解决具体问题。1.2 为了让对比公平我把测试口径固定下来既然是横评就必须保证两边拿到的条件完全一样。我并没有用什么花哨的评测工具只是做了三件事同一份提示词一字不改编号化列出需求避免模型“自由发挥”偏题同样的生成参数temperature 固定 0.2让输出更稳定降低随机性干扰同一份测试数据两道题跑完之后用完全相同的输入去验证结果。顺便说temperature 一开始我也试过 0.7但发现模型容易在无关的细节上发散代码生成这种任务我还是更看重稳定性。最终两轮测试都在 0.2 下完成这也符合多数工程场景的直觉写代码不是抖机灵稳定输出比什么都重要。2. 第一道题原地快速排序重复元素和负数才是真考点2.1 这道题表面在考排序实际在考三个细节给两个模型的题目我写得很具体请用 Python 实现一个原地快速排序函数。要求 1在原地完成排序除递归栈外不使用额外数组 2能正确处理重复元素和负数 3返回排序好的列表 4给出一个简单的单元测试例子。为什么要选快速排序大多数模型都能写出一个能跑的版本但真正的分歧点在三个地方分区策略是否考虑重复元素、是否容忍递归深度、是否严格做到原地。很多模型写的快排其实是返回新列表的非原地版本或者没处理重复元素导致性能退化。这道题能直观看出模型是在背模板还是真的理解算法原理。2.2 两个模型的生成结果和跑分表现MiMo 2.6 给出的版本我很意外它用了双向扫描的分区思路pivot 取中间值。核心代码长这样def quicksort_inplace(nums, low0, highNone): if high is None: high len(nums) - 1 if low high: return nums pivot nums[(low high) // 2] i, j low, high while i j: while nums[i] pivot: i 1 while nums[j] pivot: j - 1 if i j: nums[i], nums[j] nums[j], nums[i] i 1 j - 1 quicksort_inplace(nums, low, j) quicksort_inplace(nums, i, high) return numsDeepSeek 那边给的则是另一种风格标准的 Lomuto 分区选最后一个元素做 pivot代码也贴在下面def quicksort_inplace(arr, left0, rightNone): if right is None: right len(arr) - 1 if left right: return arr pivot arr[right] store left for i in range(left, right): if arr[i] pivot: arr[i], arr[store] arr[store], arr[i] store 1 arr[right], arr[store] arr[store], arr[right] quicksort_inplace(arr, left, store - 1) quicksort_inplace(arr, store 1, right) return arr先说结论两段代码都能跑而且都满足“原地”和“返回排序列表”的要求。我用三组数据做了验证第一组是普通乱序数组第二组包含重复元素和负数第三组是全部相等的极端数据普通数据两个模型都一次通过输出正确。重复元素和负数比如[3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, -1, -3, 5]两个模型也都能正确排序。10 万个已排序数据和 10 万个全重复数据分歧出现了。MiMo 的双路扫描版本在两个极端数据上都能稳定完成DeepSeek 的 Lomuto 版本在全重复数据上速度明显变慢在已排序的 10 万元素上直接报了RecursionError。原因是 Lomuto 选最后一个元素做 pivot遇到已排序数组时递归深度退化成 O(n)很快触达 Python 默认的 1000 层递归上限。2.3 这个差异背后藏着的真实含义单看题目两个模型都“答对”了。但放到工程环境里差异立刻被放大。我们写代码很多时候不会只处理一段十来个元素的数组线上数据规模一上来一个看似“正确”的实现可能直接崩溃或慢到不能用。MiMo 2.6 这次能主动选择双路扫描而不是 Lomuto说明它在训练数据里吸收了不少工程实践而不是只会背教科书。DeepSeek 也不是不会只是它默认选择了更“标准”的教材式写法看起来干净、易懂但对极端场景的防御意识弱一些。要说选谁其实取决于你的代码跑在什么数据上如果是 LeetCode 刷题DeepSeek 的版本完全够用如果是要处理真实业务数据我会更偏向 MiMo 的写法。3. 第二道题带手续费和滑点的量化回测小框架3.1 题目设定表面是写模型实际在考“懂不懂交易”第二题我换了一种风格不再是算法题而是偏工程的小项目。题目是请用 Python 写一个极简的量化交易回测框架骨架。要求 1使用 pandas DataFrame 作为输入列包含 date 和 close 2策略用 5 日均线与 20 日均线交叉作为买卖信号 3每笔交易收 0.1% 手续费并考虑 0.05% 滑点 4输出最终权益和交易明细 5不要引入过多依赖注释尽量简洁。我故意把“不要引入过多依赖”和“注释尽量简洁”写进去就是为了看模型对约束的服从能力。很多模型的毛病不是不会写而是喜欢自作主张比如在代码里塞numpy、matplotlib画图甚至把框架写得像企业级项目这对一个“极简骨架”来说是致命的。3.2 MiMo 2.6 给出的版本一个函数搞定但有个典型的前视问题MiMo 的代码接近我预期中的“极简”核心逻辑很直白一个函数完成全部流程import pandas as pd def backtest(df, short5, long20, fee0.001, slippage0.0005, init_cash100000): df df.copy() df[short_ma] df[close].rolling(short).mean() df[long_ma] df[close].rolling(long).mean() df[signal] 0 df.loc[df[short_ma] df[long_ma], signal] 1 df.loc[df[short_ma] df[long_ma], signal] -1 df[position] df[signal].diff().fillna(0) cash init_cash shares 0 trades [] for idx, row in df.iterrows(): if row[position] 1 and shares 0: price row[close] * (1 slippage) shares int(cash // price) cost shares * price * (1 fee) cash - cost trades.append((idx, buy, shares, price)) elif row[position] -1 and shares 0: price row[close] * (1 - slippage) revenue shares * price * (1 - fee) cash revenue shares 0 trades.append((idx, sell, shares, price)) equity cash shares * df[close].iloc[-1] return equity, pd.DataFrame(trades, columns[date, action, shares, price])这段代码能跑。但仔细看它的交易信号是在当天收盘生成的却用当天收盘价成交这在回测里属于典型的前视偏差实盘根本不可能做到。严格的做法应该是信号出现的次日开盘或当日尾盘才执行。这是很多新手模型都会踩的坑MiMo 这次也没躲过去。3.3 DeepSeek 给出的版本结构化更强但“极简”两个字被它忘了DeepSeek 输出了一段更重的实现用类组织拆成了compute_signals、execute_trade、report三个方法还自己加了很多类型注解。它有个细节做对了用了df[signal].shift(1)把信号向后平移一位避免前视偏差。只从“懂交易”这一点看DeepSeek 确实更老练。但问题也出在这里它的代码注释非常多还附带了单元测试整体超过 150 行。我要求的是“注释尽量简洁”它给出的答案像团队里的新人写代码能力没问题但边界感不够总想多表现一点把任务范围撑大。这一点在追求极简的场景里很让人纠结。3.4 实测数据与两个模型隐藏的差异为了确认两个版本都能跑我生成了 1000 行随机游走的价格数据模拟一只股票的日线 close。两版代码分别运行后都输出了最终权益和交易明细数值在不同行情下自然有差异但整体逻辑没崩。随后我又做了一次跨天信号测试DeepSeek 因为做了shift(1)信号执行日比 MiMo 晚一天交易笔数少一些更贴近实盘逻辑。另一个隐藏差异是约束服从度。MiMo 严格遵守了“只引入 pandas”的要求代码也压在 80 行以内DeepSeek 虽然没引入额外库但类型注解、docstring、单元测试全安排上了代码明显更臃肿。如果你和我一样经常拿模型做脚手架应该能体会这种“答案正确、但就是不听题”的挫败感。顺带说个很多人关心的问题我这次测的 MiMo 2.6 是文本版本不接受图片输入网上传的“MiMo 不能传图片”指的就是这种偏代码的模型。如果你要做截图生成 App 界面那种多模态需求得等带视觉能力的 VL 版本不能拿文本版的结论硬套。4. 从实测聊到选择到底什么时候该用谁4.1 六个维度的同题对照表我把两轮测试的观察整理成一张表方便快速理解对比维度MiMo 2.6DeepSeek首轮通过率两道题一次跑通两道题一次跑通代码风格简洁、直接、贴近实战工程化、结构化、更像教科书约束服从较强能压住“发挥欲”一般容易自作主张加内容极端数据表现好快排在重复/有序数据上都稳一般Lomuto 快排在极端数据会退化业务细节意识中等会漏前视偏差较强知道 shift 信号、避免用未来数据产物形态适合做脚手架、脚本、局部方案适合做需要长期维护的工程代码这里必须强调表格里的结论只在本次题目范围内成立不代表模型在所有场景下的绝对排位。我拿它出来是想说明一件事两个模型没有绝对优劣只有适不适合当下的任务。4.2 为什么我的结论不是“谁更好”而是“谁更适合”先说我真实体会如果任务是快速写一次性脚本、算法题解法、临时验证某个想法MiMo 2.6 给我的感觉更顺手因为它不像 DeepSeek 那样总想“证明自己会写完整代码”。但它对交易这类业务场景的敏感度还不够你要是拿它写金融相关代码必须自己在 review 时把关。反过来如果任务是写一个要长期维护的模块比如公司里真正的回测系统或数据管道我更愿意让 DeepSeek 来搭地基。它自动拆方法、写类型注解、考虑前视偏差这类动作虽然啰嗦但对后续维护的人非常友好。DeepSeek 的问题是需要你明确告诉它“停在这里”否则它会越写越多最后给你一个远超预期的庞大工程。另外部署方式也是选择的关键。MiMo 2.6 这类能本地部署的开源模型在数据隐私敏感的离线环境里更稳DeepSeek 的 API 用起来方便输出质量高但数据要过别人的服务合不合规得你自己判断。别只听别人吹“哪个模型天下第一”你的服务器、你的数据边界、你的任务类型才真正决定谁合适。4.3 我现在实际使用的混合方案我并不是只用一个模型而是让它们分工配合。比如这次的回测框架我让 DeepSeek 出架构、写信号处理的主流程再让 MiMo 2.6 补齐手续费和滑点的计算以及输出明细最后用另一份真实数据跑一遍验证。整个流程比单独用任意一个模型都快质量也更高。这种方法还有个额外好处两个模型之间会互相“挑刺”。DeepSeek 给的代码让 MiMo 提改进意见或者反过来往往能发现我单人 review 时忽略的边界问题。对我来说模型选型的重点从来不是找一个全能选手而是搞清楚每个模型的脾气让它们干各自擅长的活。5. 实测之外我还想啰嗦三件小事5.1 把需求写成编号列表两个模型都会更听话这次两轮题目我都用了编号式的约束比如“1原地排序2处理重复元素3……”。实测下来这种写法的约束效果比纯粹口语描述好得多。模型对编号项的遵守率明显更高漏需求的概率大幅下降。如果你平时觉得模型写的代码老偏题先别急着换模型把提示词里的需求逐条编号往往立刻见效。5.2 温度别乱调代码测试的底线是稳定我在题目里特意把 temperature 固定在 0.2。很多人拿到模型第一件事就是把温度拉满觉得“更有创意”但在代码任务里这完全是个坑。温度高意味着输出随机性强同一道题可能这次过、下次不过排错成本翻倍。测试模型能力时低温能帮你把变量控制在更小范围等真正要让它放开思路做设计时再调高不迟。5.3 单次评测不能完全说明问题要复测一次跑赢不代表次次赢一次翻车也不代表模型真的差。我之前试过某个模型第一道题表现惊艳换个题目就完全拉胯。所以最靠谱的做法是像我这次一样固定参数、固定提示词多换几类题目反复测甚至同一个题目跑三轮取稳定结果。毕竟我们选模型是为了长期干活不是看一次性的运气。这次实测做到这里我自己最大的收获不是“该用谁”而是发现两个模型完全可以在同一套工作流里共存。最后再提醒一句不管选哪个拿到代码后一定自己 review 一遍边界条件和业务逻辑模型只是帮你省时间的工具最终拍板的还得是你自己。