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3个AI工具实测Computer Use,国产vsChatGPT谁更胜一筹?
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最近 AI 圈大火的Computer Use，核心就是让 AI 接管键鼠，直接像人一样操作电脑软件。这项能力最早由 ChatGPT 背后的 Codex 率先引入；恰逢国庆假期，国内各大 AI 厂商接连放出多轮免费福利，我也顺势下载体验了 Qoder、ZCode 两款国产 AI Agent 工具。
一边是海外成熟方案，一边是奋起追赶的国产选手，不禁让人好奇：国产 VS ChatGPT，Computer Use 实际能力到底孰强孰弱？
为了拿到客观可复现的结果，我设计了一组对照实验。控制统一环境：同一台电脑、Windows 自带「画图」软件，执行完全相同的指令：打开画图，画一面五星红旗。
ChatGPT（Codex）后端接入 DeepSeek‑flash Qoder 接入自家旗舰 flash 模型Qwen3.8-flash ZCode 接入自家旗舰 flash 模型Glm5.3-flash
很多人对 Computer Use 的固有印象是：AI 死死盯住屏幕，模仿人手点点拖拖完成操作。 可当我导出全部运行日志，搭建日志回放工具逐帧复盘全过程，一个反常识结论摆在眼前：绝大多数时间，AI 根本就没有在 “看屏幕”。GUI 鼠标点击，只是万般无奈之下才启用的最后备选。
先上三组成品直观对比，高下一眼可见👇
ChatGPT/Codex + DeepSeek‑flash：本次横评综合表现最好，五星位置、旋转角度高度贴合官方绘制规范，仅有个别线条不够笔直；
Qoder：能够完整完成绘制，但五角星外框和内部黄色填充之间存在明显缝隙，并且五角星的位置有轻微重叠；
ZCode：整体构图没问题，但部分手绘线条存在凹陷瑕疵。
成品大体都能看，但真正拉开差距的，是 AI 面对障碍时的处理思路与执行过程，这也是本次测评最值得深挖的部分。
同样画国旗，三个AI，三种截然不同的解题风格
没有绝对的非黑即白，国产两款工具和 ChatGPT，走出了完全不一样的技术路线，也造就了上面的成品差异。
Qoder+Qwen3.8-flash：遇山开山，自己造工具的硬核国产工程师
Qoder的做事逻辑很有工程师味道：优先读取系统控件信息做语义操作，能批量打包执行动作，就绝不拆分反复点击。
但很快就撞上现实大坑：画图这款老旧软件不接收虚拟鼠标移动指令，仅识别鼠标按下、抬起两个信号，中间拖拽移动轨迹会直接被系统吞掉，画出来全是生硬直线。
很多AI遇到这种阻碍，大概率直接妥协，随便画个简陋五角星交差。但 Qoder 选择硬刚底层限制： 调用 Windows 系统底层 API，用 SendInput 注入真实鼠标数据流；手写 Catmull‑Rom 样条曲线算法，把线条拆解成密密麻麻的点位模拟人手运笔；前后落地42 个独立 PowerShell 脚本，精密计算大小五星的坐标、旋转角度，完成轮廓绘制与填色。
全程累计失败 10 次，每一次报错，它都会复盘根因、更换方案继续攻坚。 像极了职场里碰到棘手需求，不抱怨不躺平，默默重写整套工具链的技术大佬。
小彩蛋：中途我测试提问画图是否支持自定义角度旋转，它一开始凭印象笃定只能 90° 旋转；打开菜单核验之后，又老老实实推翻自己的判断，主动认错。
ChatGPT（Codex）+DeepSeek‑flash：步步谨慎，拿下全场最佳成品的学霸
作为 Computer Use 概念的先行者，ChatGPT 这套组合，也是本次测评里成品质量最优的一方。
它采用保守稳妥的 “小步快跑” 模式，96% 的操作都会配套截图校验，是三者中验证密度最高的。整套任务走完 210 步，做到工具调用 0 失败。
不是全程一路坦途，而是潜在风险、异常问题，都在每一步截图复核的环节就被提前拦截。
正式绘图之前，它先查阅国旗官方绘制标准，把大星、四颗小星的坐标、旋转角度全部核对到位。没有选择手动拖拽手绘，而是复用画图自带的五角星形状工具，逐个摆放、调整旋转角度，保证每一颗小星的尖角精准指向大星中心。 碰到软件原生 bug：调色面板唤起后键盘输入会卡死，它不会暴力操作，如实记录这个问题，改用调色板点选拾取标准红色。
唯一瑕疵仅为少量线条不够笔直。短板在于步骤细碎重复，执行速度不算快，但规格、布局、色彩的完成度遥遥领先。
ZCode+glm5.3-flash：敢冲敢改，被挑错就返工的实干国产选手
ZCode 是非常极端的坐标派，98% 的操作直接依靠屏幕坐标完成，很少读取界面控件树信息。
但它并非盲目乱点，有很专业的前置动作：动手绘画前先做坐标系标定。 截图的像素坐标和画布实际绘图坐标会受缩放影响错位，它先拉出已知像素尺寸的选区，测算缩放系数，校准画布原点，后续所有绘图点位全部经过换算。
绘制五角星不调用系统预设形状，直接鼠标拖拽一笔勾勒五星轮廓，再填充黄色。
它也是整场测试最具备 “人味儿” 的选手，上演多轮人机质检拉扯：
我质疑：“你自己检查画面了吗？” → 立刻启动完整自查； 我指出：“五星位置不对，应当集中在左上角！” → 对照 15×10 国旗网格重新排布全部星星； 我反馈：“星星填充和轮廓之间有细缝隙” → 马上迭代修复细节。
即便经过多轮修改，成品依旧遗留缺陷：部分线条出现凹陷。它没有掩饰问题，如实说明这是像素级拖拽模式下的物理局限。有错就改、接受反馈迭代，交互感拉满。
测评深挖：两条技术分岔口，决定 AI 的最终上限
三套 AI 底层基础框架其实是相通的：统一走「感知→决策→执行→校验」循环，都会先绑定目标软件窗口，操作完成后都会做截图校验。 国产两款工具和 ChatGPT 真正拉开体验差距，来源于两个关键的技术抉择。
第一个抉择：优先信任控件树文本，还是信任截图画面？
Qoder 偏向控件树语义：依托系统无障碍信息，稳定性强，但极度依赖软件本身的适配程度； ZCode 偏向截图坐标：通用性极强，只要屏幕能显示就能操作，但一旦窗口移动、缩放，整套坐标体系直接失效，需要重新标定； ChatGPT 处于两者中间，平衡两种感知方式。
第二个抉择：遇到现有能力搞不定的难题，该怎么办？
Qoder 选择翻墙：现有工具能力不足，就自己写底层脚本创造条件； ChatGPT 选择绕墙：手绘路径行不通，就换软件自带功能曲线达成目标； ZCode 选择硬闯：效果达不到预期，那就反复重算、反复修改打磨。
不存在绝对完美的路线，各有取舍。
这里也要破除一个网上很流行的误区： 不少观点鼓吹 GUI 时代到来，命令行、脚本会就此消亡。但本次实测恰恰得出相反结论：鼠标 GUI 点击，只是 AI 的兜底手段。API、脚本、命令行，才是 AI 操作软件的首选通道。
AI 处理文本的效率，远高于解析图片。当下火热的 MCP 协议也是这个逻辑：软件对外开放的结构化接口越完善，AI 就越能把软件用到位；软件越封闭，AI 才不得不像 Qoder 一样，用硬核底层方案硬啃。这里推荐大家去看B站的一位UP主 “飞天闪客” 的解读视频，理解的会更深刻一点。
搞懂 Computer Use：AI 到底是怎么操控电脑的？
看完国产工具与 ChatGPT 的实战对比，很多人会好奇，Computer Use 背后的底层原理是什么？
三款工具表层表现差异巨大，但底层流水线高度统一，分为三层：
👀 眼睛｜感知层 AI 的主要信息来源并不是截图，而是操作系统自带的无障碍控件树（Windows 为 UIA）。 这套技术原本服务视障读屏软件，会把界面翻译成结构化文本。AI 读取文本，更省算力、节省 Token。 截图更多作为备用兜底：遇到游戏画面、自定义绘制界面，控件树无法读取信息时，才会启用截图做校验。
🧠 大脑｜决策层 大模型结合控件文本 + 截图信息，推理输出标准化动作指令：点击控件、点击指定坐标、输入文字等。
🖱️ 手｜执行层 Windows 提供两套执行能力。普通合成鼠标事件用来点击按钮足够；想要模拟真实拖拽轨迹绘画，就必须调用 SendInput 完成真实输入注入。
这套技术构想二十年前就已经存在，为什么直到近年才爆发？主要是因为四道曾经跨不过的门槛终于被打通：
多模态大模型成熟，AI 真正具备看懂屏幕画面的能力； 坐标识别精度提升，鼠标点击不再频繁跑偏； AI 工具调用协议标准化，MCP 问世，读取界面、模拟键鼠变得简单； 大模型长任务规划能力升级，可以稳定支撑上百步长流程，不会中途遗忘目标。
总结
客观来说，三款 AI 绘制的国旗，都能给到 80‑90 分，国产两款工具已经展现出不俗实力，但在成品完整度、规范性上，ChatGPT依然略占上风。当然，本次测评的任务比较简单，所采用的模型也不统一，不能够完全反映出 AI 编程工具的真实能力，或者说 AI 编程工具的能力也要依赖于AI模型的能力。
但是，比一张最终图片更有价值的，是面对同一个任务，中外三套 AI 完全不同的解题思路。
看完本次横评，你觉得 Computer Use 国产工具，还有哪些地方需要追赶？
如果是你，你更认同哪一种做事方式？
是遇山开山硬核造轮子？步步小心求稳？还是不怕出错、反复迭代的实干派？
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