专家表示这是前端任务的最佳LLM
前端开发正迎来自动化新浪潮，这得益于大语言模型（LLMs）的应用。从生成UI代码到审查拉取请求，这些AI模型承诺能加速工作流程。但哪些LLM在前端任务中真正表现出色？
我们找到了三位对此主题发表过看法的专家。在本文中，我们将分析他们的发现和观点，试图了解哪些模型在集成到现代前端工作流程时能提供最大价值。
Tammuz Dubnov：Claude迎来新竞争者
AutonomyAI创始人兼CTO Tammuz Dubnov发布了多项基准测试，在其公司的设计到代码流水线中对比LLMs。在首次测试中，他将Grok 4与Anthropic的Claude Opus 4.1进行比较，发现较新的模型表现不佳。
Grok的输出"错位了部分区域，忽略了字体和间距指南，未能遵循设计层次结构"，而Claude则以"最小程度的幻觉"保留了布局逻辑。延迟也是一个问题，因为Grok运行"慢2-5倍"，且提供的建设性反馈很少。
Dubnov强调了Claude如何持续找到改进领域，无论是标记缺失的TypeScript接口、薄弱文档还是可访问性问题。最终，他得出结论：Claude是更优选择。
然而最近，Dubnov将OpenAI的新GPT-5与Claude Opus 4.1进行了对比。这次结果更加平衡。GPT-5"更严格地遵循代码库约定"且"更关注文件结构"，而Claude在较长运行中偶尔会丢失上下文。
关于输出质量，Dubnov称其为"平手"。无论是给定Figma设计还是仅文本描述，两种模型都产生了强劲结果。关键差异在于经济性。“GPT-5比Opus 4.1慢约70%，但运行相同工作的成本便宜约75%。”
因此，虽然GPT-5在纯能力上并非对Claude Opus 4.1的量子飞跃，但它经济得多，这在运行持续开发代理时非常重要。
他的团队现在同时使用两种模型，并配有视觉反馈循环，以便它们能够"捕捉彼此的错误"并保持高可靠性。
Austin Starks：LLM头对头比较
软件工程师、NexusTrade创始人Austin Starks最近通过让每个模型生成相同的前端项目（一个SEO优化的登录页面）并评估结果，对几个领先LLM进行了并列比较。
测试的模型包括Grok 3、Google的Gemini 2.5 Pro、DeepSeek V3、OpenAI的最新模型（o1-pro）和Anthropic的Claude 3.7 Sonnet。每个模型收到相同的系统提示和项目要求，Starks根据前端外观和满足规格的程度评判它们的输出。
他的结论与Dubnov相似。虽然Gemini和Deepseek交付了满足所有要求的抛光专业页面，但Claude因超出要求而脱颖而出。“Claude 3.7 Sonnet独树一帜……它不仅满足了我的确切要求，还提供了更多。它超出了全面性，“Starks指出。
Claude生成的页面包含了他未明确要求的令人印象深刻的功能，包括交互式报告生成、额外的解释部分、SEO优化文本和推荐语，所有这些都以连贯的设计完成。它还在模型中编写了最大量的高质量代码。
最终，Starks加冕Claude 3.7 Sonnet为明确赢家，赞扬其在前端开发中"对技术要求和设计美学的卓越理解”。他确实指出"最佳"LLM可能取决于项目优先级，这也是下一位专家强调的一点。
Alex Kondov：使用LLM时真正重要的是什么
前端工程师、《前端工程师对LLMs的看法》作者Alex Kondov提供了一个与Dubnov和Starks的模型对比评估形成对比的基层视角。根据他的经验，最大挑战不是选择最花哨的模型，而是使其在生产中可靠工作。
Kondov主要使用OpenAI的GPT模型，并指出了一个核心限制：非确定性。“调用它十次，你会得到十个不同的答案，“他指出，解释了即使要求返回严格的JSON格式，LLM输出在结构和质量上经常变化。
虽然较新的设置现在有助于强制执行一致性，但模型响应的不可预测性仍然使LLM集成比预期更难，特别是在构建需要严格模式遵守的前端功能时。
他还比较了基于提示的工作流程与训练或微调模型，指出后者由于迭代周期较慢，对小团队通常不切实际。相反，他推荐使用RAG流水线或函数调用，这减少了幻觉并将复杂任务从LLM转移出去。“原来这是一种实际方法……它被称为函数调用，并经常用于此类情况，“他写道，发现在UI任务中，意图识别而非完整对象生成是模型更可靠的用法。
Kondov的观点是，可能没有孤立适用于前端任务的单一"最佳"LLM。相反，最佳解决方案来自选择有能力的模型并通过扎实的工程实践实施它们。通过仔细的提示工程（他预测每个工程师都需要学习的技能，类似于编写测试），即使是强大的通用模型也可以被引导以有效执行专业前端任务。
结论
这些专家见解中的一个共同主线是强调强劲的输出质量、速度和可靠性。基于所有内容，可以合理认为像Claude这样全面的模型是最佳选择，因为它具有一致的视觉准确性和顺利集成到现实世界开发者工作流程的能力。
也就是说，一刀切的方法很少适用。AI模型发展迅速，因此重要的是超越基准测试，并 firsthand 评估每个模型在特定前端要求上下文中的表现。
运行与上述专家类似的测试，使用项目特定的设计资产和编码标准，可以提供更准确和个性化的模型有效性评估。