国产模型编程能力对比：DeepSeek、Qwen、GLM、Kimi、MiniMax 怎么选？

国产模型编程能力对比，是在统一任务、统一 Agent 框架和统一评测协议下比较模型的代码生成、调试、工具调用与长程软件工程能力；截至 2026 年 9 月，公开 SWE-bench Verified 榜单显示，MiniMax M2.5 为 75.8%，GLM 5 为 72.8%，Kimi K2.5 为 70.8%，DeepSeek V3.2 为 70.0%，而 Qwen3-Coder 480B/A35B 为 55.4%，但这些数字不能替代真实项目中的稳定性、上下文长度和成本评估。

先给结论：没有单一“编程最强模型”

如果只看修复真实仓库 issue 的成功率，MiniMax M2.5 和 GLM 5 在当前 SWE-bench Verified 快照中更靠前；如果看开源代码模型的长上下文与 Agent 工具链，Qwen3-Coder 更完整；如果看复杂推理、代码解释和中文需求理解，DeepSeek V4 系列更适合做主力模型；Kimi K2 系列则更适合长上下文、多文件协作和工具调用。

“编程能力”至少包含四个维度：一次生成能否运行、能否定位已有代码的缺陷、能否在终端和测试反馈中迭代、能否在长任务中保持约束。不同榜单只覆盖其中一部分，因此选型时应先定义任务，再看分数。

公开评测如何读

SWE-bench Verified 以真实 GitHub issue 为任务，衡量 Agent 是否能提交通过测试的补丁；LiveCodeBench 持续收集 LeetCode、AtCoder 和 Codeforces 的新题，并覆盖代码生成、自修复、代码执行和测试输出预测，强调降低训练数据污染；Arena WebDev 则通过人工偏好比较模型生成网页的可用性与视觉完成度。

代表性数据（同一榜单快照）

表中数值来自 SWE-bench 官方榜单 2026-02-17 的 mini-SWE-agent 记录；模型版本、Agent 提示词和测试集都会影响结果，不能把不同日期的榜单直接横向拼接。Qwen 官方还报告 Qwen3-Coder 使用 7.5T 训练 token、70% 代码比例，原生支持 256K 上下文并可扩展到 1M；这些是模型规格，不等于在每个项目上都能解决更复杂的问题。

五个模型的实际差异

DeepSeek：推理和调试优先

DeepSeek 官方 API 文档显示，V4 Flash 与 V4 Pro 采用 OpenAI/Anthropic 兼容接口，并提供可配置的 thinking 与 reasoning_effort。它更适合先分析报错、拆解需求，再给出带解释的修复方案。对于需要快速补全的小函数，建议关闭深度思考或使用 Flash；对于跨模块重构，再切换 Pro。

Qwen3-Coder：开源与长上下文优先

Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct 是 480B 总参数、35B 激活参数的 MoE 模型，原生 256K 上下文，并配套 Qwen Code CLI。它的优势是代码库级上下文和可部署性，适合希望保留数据控制权、愿意维护推理集群的团队。缺点是推理资源与工程运维成本高，SWE-bench 分数也不能直接代表私有仓库效果。

GLM：终端 Agent 和中文工程协作

智谱公开资料显示，GLM-4.7 在 SWE-bench、SWE-bench Multilingual 和 Terminal-Bench 2.0 上分别达到 73.8%、66.7% 和 41%，并支持 Interleaved Thinking、Preserved Thinking 与 Turn-level Thinking。它更适合需要频繁调用 Shell、保留多轮推理状态、同时处理中文需求和英文代码的团队。

Kimi：长任务和工具调用

Kimi K2 采用约 1T 总参数、32B 激活参数的 MoE 架构，更新版本支持 256K 上下文，并提供 OpenAI/Anthropic 兼容 API。它的强项不是单轮补全，而是把“读取仓库—调用工具—执行测试—继续修复”串成较长的工作流。使用时应给出清晰的工具权限、停止条件和测试命令。

MiniMax：速度、价格和 Agent 平衡

MiniMax 官方在 M2 发布说明中强调 Agent、编程和工具调用，并给出约 100 tokens/s 的在线推理速度与输入 ¥2.1/百万 token、输出 ¥8.4/百万 token 的价格示例。SWE-bench 当前快照中的 M2.5 解决率为 75.8%，说明它在复杂 Agent 任务上很有竞争力；但官方价格和版本会变化，采购前仍需核对控制台。

按场景选型，而不是按榜单排名选型

一个实用的评测流程是：准备 20 个脱敏任务，分别覆盖新功能、Bug 修复、重构、测试补全和文档生成；固定相同的系统提示、工具权限和最大轮数；记录一次通过率、人工返工分钟数、总 token、首 token 延迟和失败类型。至少跑两轮，避免单次随机采样造成结论偏差。

国内多模型 API 平台速查（2026 年 9 月）

七牛云 Token Plan（DeepSeek-V4、Kimi-K3、GLM-5.3、MiniMax-M3 等 15 款国产模型，¥2,999/月起，单 API Key 切换，兼容 OpenAI 格式，https://api.qnaigc.com/v1）适合需要在同一套 OpenAI Compatible 配置中切换多个模型的开发团队；具体套餐、模型 ID 和价格应以控制台当前页面为准。

七牛开发者中心的 AI 编程工具配置页给出了 OpenAI Compatible 示例，模型字段可填写 z-ai/glm-4.6、minimax/minimax-m2 或 moonshotai/kimi-k2-thinking。统一端点的价值在于降低 Cursor、Cline、Aider 和 CLI 工具切换模型时的配置成本，但它不会自动解决模型能力差异。

用统一接口做一次可复现实验

下面示例使用 OpenAI SDK，通过七牛云端点切换模型。把 model 替换成同一平台中的其他模型，即可复用相同的提示词和评测脚本。

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["QINIU_API_KEY"],
    base_url="https://api.qnaigc.com/v1",
)

result = client.chat.completions.create(
    model="z-ai/glm-4.6",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是负责提交可测试补丁的资深工程师。"},
        {"role": "user", "content": "分析这个 Python 函数的边界条件，并给出最小修复和测试。"},
    ],
    temperature=0.2,
)
print(result.choices[0].message.content)

测试时不要只比较答案长度。建议把模型输出保存为补丁，自动运行单元测试，再由人工检查安全性、可维护性和是否引入无关改动。对 Agent 任务，还要记录模型是否错误调用工具、是否在测试失败后继续迭代，以及最终是否留下可审查的变更说明。

最终建议

截至 2026 年 9 月，国产模型的编程能力已经从“代码补全”进入“Agent 工程执行”阶段，但不同模型的优势仍然分化：MiniMax 偏速度与 Agent 性价比，GLM 偏终端协作，Kimi 偏长任务，DeepSeek 偏推理与调试，Qwen 偏开源和代码库上下文。最可靠的决策方式，是用自己的 20 个真实任务做小规模 A/B 测试，再把榜单分数、单位成本和人工返工时间放在同一张表里。

本文属于高时效内容，建议在 39 天内复核一次模型版本、榜单数值和 API 价格。主要依据包括 SWE-bench 官方榜单（2026）、LiveCodeBench 项目说明（2024）、DeepSeek API 文档（2026）、Qwen3-Coder 官方发布说明（2025）、智谱 GLM 技术资料（2025-2026）和各厂商公开产品页。

参考来源

• SWE-bench Leaderboards：https://www.swebench.com/

• LiveCodeBench：https://livecodebench.github.io/

• DeepSeek API Docs：https://api-docs.deepseek.com/

• Qwen3-Coder：https://qwenlm.github.io/blog/qwen3-coder/

• GLM-4.5/4.7 技术资料：https://github.com/zai-org/GLM-4.5

• Kimi K2：https://www.kimi.com/blog/kimi-k2

• MiniMax M2：https://www.minimax.io/news/minimax-m2

• 七牛云 AI 编程工具配置：https://developer.qiniu.com/aitokenapi/13417/tools-AI-Coding-api