# 编程语言省 token 的说法，在正经任务上站不住脚

> 原标题：What's the best programming language for coding agents?

- 来源：Hacker News 首页
- 发布时间：2026-08-10T16:28:58.000Z
- AX AI 日报：https://ai-daily.ax0x.ai/items/49911
- 原文：http://danluu.com/pl-tokens/

## 摘要

Dan Luu 复现了那个被广泛引用的“动态语言比静态语言省 token”的评测，发现结论只在 Rosetta Code 那种玩具题上成立。他拿 zstd 解码器这个真活去跑，中等投入时动态语言确实便宜一丢丢，但拉到超高投入，静态语言反而反超了。原文吹的 2.6 倍差距和 J 语言 70 个 token 的统治力，在稍大点的任务里直接消失。他还揪出 m...

## 推荐理由

Dan Luu 复现了一个流传很广的评测，那个评测说动态语言比静态语言省 token。他拿 zstd 解码器这个真实任务去跑，发现原结论只在 Rosetta Code 那种玩具题上成立。中等投入时动态语言确实便宜一点点，但拉到超高投入，静态语言反而反超。原文吹的 2.6 倍差距和 J 语言 70 个 token 的统治力，在稍大点的任务里直接消失。他还揪出原评测的统计方法有问题。这篇文章不是观点输出，是拿实验和数据说话，对用 coding agent 的人选语言有直接帮助。分数卡在 85 以下，因为它是高质量的纠错帖，不是产品发布或模型上新。

## 锐评

Dan Luu 亲自下场复现了那个被广泛引用的“动态语言比静态语言省 token”的评测，结论很明确：那条经验只在 Rosetta Code 那种几行代码的玩具题上成立。他拿 zstd 解码器这个真活去跑，中等投入时动态语言确实便宜一丢丢，但拉到超高投入，静态语言反而反超了。原文吹的 2.6 倍差距和 J 语言 70 个 token 的统治力，在稍大点的任务里直接消失。

他还揪出 mame 那个评测的一个低级错误：有个 Go agent 把测试路径全软链到自己身上，导致 Rust 的失败其实是测试架子的问题，跟语言能力无关。这提醒我们，很多看起来漂亮的跑分，可能只是架子没搭对。

文章没给具体成本数字和完整复现配置，只提了用 GPT-5.6 Sol 跑中等和超高投入。缺的是不同模型、不同任务规模下的系统对比，以及超高投入到底烧了多少钱。这点先别太激动，选生产语言还是得看团队能力和生态，别被玩具跑分带偏。