在测试中，“阿尔法扣”通过预测代码段并创建数百万个潜在的解决方案，实现“接近人类水平的性能”，还能在竞争中解决以往未发现的自然语言问题。在生成了过多方案后，“阿尔法扣”会将它们筛选为最多10个方案，所有这些方案都是在“没有任何关于计算机代码结构的内置知识的情况下”生成的。

　　在Codeforce竞争性编码平台最近的编码模拟评估中，“阿尔法扣”在每个问题的第10代解决方案中平均排名前54.3%，而其中66%的问题第一次提交就得到了解决。

　　美国卡内基 梅隆大学博世人工智能中心教授齐科 科尔特说：“无论‘阿尔法扣’在多大程度上‘真正’理解了这项任务，它在前所未见的编码挑战中表现得非常出色。”

　　“阿尔法扣”并不是唯一会编码的AI模型，但其性能超越了“前辈”Codex——OpenAI研究实验室于2021年发布的系统。GitHub也有自己的流行AI编程工具Copilot。然而，在解决复杂的竞争性问题方面，这两款AI都未表现出与人类匹敌能力。

　　深度思维公司表示，经过培训，“阿尔法扣”解决了约34%的指定问题。为进一步测试它的能力，公司让它参加了在线编码比赛。在至少有5000人参加的比赛中，“阿尔法扣”的表现超过了45.7%的程序员。研究人员还将其与训练数据库中的程序进行了比较，发现它没有复制大段代码或逻辑，这表明它有惊人的创造力。

　　除了提高总体生产率外，“阿尔法扣”还可让新一代开发人员更容易地进行编程。其未来有一天可能会改变人们的编程理念，即人类主要是为了制定问题，然后由AI来解决问题。