结合2025-2026年最新的大模型评测与工程实战反馈，国内头部大模型（DeepSeek、通义千问/Qwen、GLM、Kimi等）与国外顶尖模型（Claude Opus/Sonnet、GPT-5、Gemini）在"较大工程处理"上的差距已经大幅缩小，但并非完全消失。整体可以用一句话概括：单点智力基本追平，工程化长链路和全局架构感仍有代差。

📊 各维度差距实况

🔍 所谓"较大工程处理"的具体感受

• 写函数、修Bug、写脚本、中小模块开发：国内DeepSeek-V3、Qwen3、GLM-5用起来和国外顶尖模型几乎没区别，中文需求理解甚至更好。

• 接手遗留系统做跨文件重构、大型单体项目改造：Claude Opus/Sonnet目前仍是业界标杆，能较好地保持原有架构语义；国产模型在此类任务回归测试通过率约低15-25个百分点，往往需要更多人工复核。

• 超长代码库一次性喂入做全局分析：Gemini 1M+ token 和 Claude 200K-500K 的有效利用率目前仍高于国产模型。

• 长时间运行Agent（自动跑测试→修Bug→重跑）：国外模型配套工具链(Cursor、Claude Code等)打磨更久，少失控；国产模型智商够但编排层还在追赶。

💡 选型建议

• 日常研发、内部系统、中文业务场景、数据合规要求高（政务/金融/能源）：首选国产头部模型（DeepSeek、Qwen、GLM），性价比和中文体验完胜。

• 极限复杂架构设计、大型遗留代码跨文件重构、长程Agent自动化：国外Claude Opus/GPT-5目前仍稍稳，可作为辅助或关键节点使用。

• 混合策略：很多企业用国产模型做主力编码+Copilot，疑难架构问题偶尔借助Claude/GPT-5辅助判断。

如果你说的是具体某种工程场景（比如Java遗留系统重构、嵌入式C固件分析、前端大型Monorepo处理等），可以告诉我，我再给你更针对性的对比。