DeepSeek代码能力实测：两轮对话生成类我的世界游戏

概述

近日，日本开发者在社交平台发布了一条关于 DeepSeek 代码生成能力的实测视频，引发广泛关注。该测试展示了 DeepSeek 在有限对话轮次内，从零构建一个类《我的世界》（Minecraft）风格的网页游戏的全过程。

此次实验不仅验证了模型的编程能力，更凸显了其在多文件生成与自主决策方面的进步。

测试背景与方式

此前，社区内曾流传一份基于 DeepSeek harness 的演示，仅成功编写了一个简单的 HTML 版打砖块游戏。该版本主要起到了确认工具调用（Tool Call）与基础编程逻辑的最小可行性验证作用，功能相对单一。

本次测试则采用了更复杂的Flash Next 模型版本。开发者通过两轮交互——即“初版实现”加上“一次修正指令”——便完成了整个游戏的雏形搭建。

这种从简单到复杂的跨越，展示了模型在处理复杂任务时的潜力。测试者特别指出，这不仅仅是代码生成的胜利，更是模型智能水平的一次直观体现。

多维度输出与自主决策

区别于简单的单文件生成，本次实测中 DeepSeek 展现了惊人的多任务处理能力。模型不仅输出了核心的 HTML 文件，还同步生成了配套的 CSS 样式文件以及详细的操作说明 Markdown 文档。

更为关键的是，开发者观察到模型具备了一定的自主判断能力。

在开发过程中，DeepSeek 主动决定实现并执行了一套回归测试程序，以确保代码的稳定性。这一行为类似于资深工程师的思维模式，表明 Flash Next 在理解开发工作流和规范编码实践方面，已经超越了单纯的代码补全工具。

此次尝试让我们一窥 Flash Next 原本具备的“聪明才智”。它不仅是在写代码，更是在理解如何构建一个可维护的软件项目。

结论与展望

该测试由用户 @jun1228909 在 Nitter 平台发布，迅速获得了社区的积极反响。许多开发者认为，能够通过极少轮次的对话，生成包含前端结构、样式及文档的完整游戏项目，是 AI 编程助手迈向实用化的重要里程碑。

虽然目前生成的游戏在图形表现和交互深度上仍属雏形，但其快速原型开发的能力已得到证实。这也为后续探索更大规模、更复杂的应用场景奠定了基础。