大模型选择
核心结论
目前市面上 的主流旗舰模型都能够完成 NocoBase 应用的主体搭建。
不同模型在单次产物的完整度、耗时和问题数量上有所差异,可以结合已有的模型服务、所在地区的网络条件、使用成本和团队习惯自主选择。
本次使用一套标准的 CRM(销售机会与客户跟进系统)需求,对不同模型的搭建产物进行验收:
测评维度
本次测评覆盖 NocoBase 的基础能力、配置能力和基础组件,同时检查模型是否能够理解需求并执行对应的搭建任务。
测评结果
单次质量评分
单次质量评分满分为 100 分,首次完整验收每发现 1 个 Bug 扣 1 分,用于观察模型一次搭建的产物质量。通过后续反馈和修改,模型可以闭环修复这些问题。
搭建耗时提示
搭建耗时会受到电脑硬件性能、依赖安装与 Build 编译、模型服务响应速度和网络条件等因素影响。
测评项明细
61 个标准化测评项分为三层:搭建结果质量 46 项、需求理解与合理扩展 7 项、搭建过程效能 8 项。每一项均使用统一的检查方法和通过条件。
第一层:搭建结果质量(46 项)
第二层:需求理解与合理扩展(7 项)
第三层:搭建过程效能(8 项)
接下来
- 与 AI Agent 协作搭建 — 用自然语言描述页面和交互,并与 AI Agent 持续迭代
- AI Portal 搭建快速开始 — 创建并运行第一个 AI Portal
- 数据建模 — 用自然语言创建数据表、字段和关联关系
- 工作流管理 — 创建、编辑、启用和诊断工作流
- 权限配置 — 管理角色、权限策略、用户绑定和风险评估

