Wenxin Big Model 3.5 VS ChatGPT3.5、どちらがコードを書くのが上手ですか?

質問: コードの一部 (SAP 資材伝票作成インターフェイスのコード) を書くのを手伝ってください。

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Wenxin Big Model 3.5: Python を書きました

 ChatGPT3.5: 記述は問題なく、理解も非常に良好で、新しい S/4 構文が使用されています。

DATA: lt_header TYPE TABLE OF bapi2017_gm_head_01,
      lt_item TYPE TABLE OF bapi2017_gm_item_01,
      lt_return TYPE TABLE OF bapiret2.

DATA: lv_document_date TYPE bapi2017_gm_head_01-documentdate,
      lv_document_header_id TYPE bapi2017_gm_head_01-document_header_id.

* 设置物料凭证头信息
lv_document_date = '20230101'. "设置你的文档日期
APPEND VALUE #(documentdate = lv_document_date) TO lt_header.

* 设置物料凭证行项目信息
APPEND VALUE #(material = 'MATERIAL123'
               plant = 'PLANT001'
               quantity = 10
               doc_item = 1) TO lt_item.

* 调用物料凭证创建函数模块
CALL FUNCTION 'BAPI_GOODSMVT_CREATE'
  EXPORTING
    documentheader = lt_header
  TABLES
    goodsmvt_header = lt_header
    goodsmvt_items  = lt_item
    return          = lt_return.

* 检查返回消息
LOOP AT lt_return INTO DATA(ls_return).
  WRITE: / 'Type:', ls_return-type,
         / 'ID:', ls_return-id,
         / 'Number:', ls_return-number,
         / 'Message:', ls_return-message,
         / 'Log Msg No:', ls_return-log_msg_no,
         / 'Log Msg Type:', ls_return-log_msg_ty,
         / 'Log Msg ID:', ls_return-log_msg_id,
         / 'Log No:', ls_return-log_no.
ENDLOOP.