Jawaban Terlebih Dahulu
Untuk coding dan penalaran, mulai dengan DeepSeek V4.1 Flash untuk pekerjaan perangkat lunak berbasis agen, Kimi K3 untuk agen repositori persisten, Qwen3.8-Max untuk tugas engineering yang memadukan kode dengan bukti visual atau dokumen, dan GLM 5.3 untuk tinjauan keamanan defensifโlalu pilih pemenang dengan satu uji repositori tetap alih-alih spesifikasi headline.
Daftar Singkat Model untuk Coding dan Penalaran
| Model | Gunakan terlebih dahulu untuk | Sinyal coding dan penalaran | Catatan keputusan |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V4.1 Flash deepseek-v4.1-flash | Perbaikan repositori, agen terminal, generasi kode, dan debugging visual | Terminal-Bench 2.1: 90.6; DeepSWE v1.1: 74.2; GPQA Diamond: 90.9 | Hasil resmi menggunakan konfigurasi upaya maksimum; validasi biaya dan tingkat kelulusan pada tingkat upaya yang akan Anda terapkan. |
| Kimi K3 kimi-k3 | Agen repositori jangka panjang dan alur kerja engineering yang sangat bergantung pada pencarian | TerminalBench 2.1: 88.3; FrontierSWE: 81.2; BrowseComp: 91.2 | Angka-angka dilaporkan oleh vendor dan berasal dari pengaturan evaluasi yang tidak identik dengan baris lainnya. |
| Qwen3.8-Max qwen3.8-max | Code review atau debugging yang bergantung pada tangkapan layar, PDF, diagram, atau bukti video | Terminal-Bench 2.1: 86.6; SWE-bench Pro: 67.7; PaperBench: 93.0 | Sinyal dokumen dan terminal yang kuat tidak menjamin hasil yang sama pada perbaikan repositori yang sulit. |
| GLM 5.3 glm-5.3 | Code review defensif, penemuan kerentanan, dan triase keamanan | CyberGym: 84.5%; ExploitBench: 54.4% | Benchmark keamanan mendukung kasus penggunaan yang sempit; mereka tidak menetapkan kepemimpinan coding umum. |
Daftar singkat ini dengan sengaja mengecualikan harga, format input, dan konteks maksimum dari keputusan utama. Itu adalah kendala penerapan; filter pertama adalah apakah model menghasilkan patch yang benar, menelusuri alur kontrol yang tepat, menggunakan alat secara andal, dan menjelaskan penalarannya di bawah test harness yang sama.
Logika Pemilihan Model untuk Coding dan Penalaran
- Pilih berdasarkan bukti tugas: gunakan tugas perbaikan repositori, code review, agen terminal, atau analisis keamanan alih-alih prompt chat generik.
- Pisahkan kualitas coding dari kualitas penalaran: nilai kebenaran eksekusi, analisis akar penyebab, penggunaan alat, dan kepatuhan terhadap batasan.
- Perlakukan harga, format input, dan panjang konteks sebagai kendala penerapan hanya setelah model lulus uji coding-dan-penalaran.
DeepSeek V4.1 Flash: Kinerja Coding
DeepSeek V4.1 Flash adalah kandidat DeepSeek berfokus pada coding dalam perbandingan ini. Pada kartu model resmi, evaluasi upaya maksimum melaporkan 90.6 pada Terminal-Bench 2.1, 74.2 pada DeepSWE v1.1, 65.4 pada NL2Repo-Bench, dan rating Codeforces 3471. Hasil tersebut menjadikan perbaikan repositori, interaksi terminal, dan generasi basis kode sebagai beban kerja yang tepat untuk diuji terlebih dahulu. Hasil ini tidak membuktikan bahwa model akan lulus CI Anda sendiri, jadi nilai patch yang dapat dieksekusi dan waktu koreksi manusiaโbukan gaya kode semata.
DeepSeek V4.1 Flash: Kinerja Penalaran
Untuk penalaran, rilis resmi yang sama melaporkan 90.9 pada GPQA Diamond dan 65.6 pada MathArena Apex dengan reasoning_effort=100. Itu mendukung debugging multi-langkah, pembentukan hipotesis, dan investigasi berbasis alat, sekaligus menunjukkan mengapa pengaturan upaya perlu dicatat dalam setiap perbandingan. Jalankan uji kedua pada tingkat upaya yang lebih rendah yang Anda harapkan untuk digunakan di produksi; jika tidak, hasil benchmark dan profil latensi atau biaya yang Anda terapkan akan menggambarkan sistem yang berbeda.
Kimi K3: Kinerja Coding dan Penalaran
Kimi K3 adalah kandidat terkuat di sini untuk agen coding yang harus menjaga rencana tetap koheren di banyak operasi repositori. Sinyal yang dipublikasikan meliputi 88.3 pada TerminalBench 2.1, 81.2 pada FrontierSWE, dan 77.8 pada ProgramBench; halaman model yang sama melaporkan 91.2 pada BrowseComp dan 95.0 pada DeepSearchQA untuk penalaran berorientasi pencarian. Uji pada tugas yang memerlukan inspeksi, pengeditan, eksekusi, dan pemulihan dari upaya yang gagal. Skor tinggi adalah bukti yang berguna, tetapi hanya scaffold agen Anda sendiri yang dapat menunjukkan apakah model mempertahankan batasan selama run panjang.
Qwen3.8-Max: Kinerja Coding dan Penalaran
Qwen3.8-Max paling relevan saat coding bergantung pada lebih dari teks sumber. Skor 86.6 pada Terminal-Bench 2.1 menunjukkan eksekusi terminal yang kuat, sementara 67.7 pada SWE-bench Pro menyiratkan plafon yang lebih menantang pada perbaikan repositori. PaperBench pada 93.0 dan IFBench pada 82.8 memperkuat kasus untuk tugas yang menggabungkan kode dengan dokumen, tangkapan layar, diagram, atau instruksi terperinci. Gunakan untuk debugging yang kaya bukti, tetapi pertahankan kebenaran patch dan hasil uji sebagai pemeriksaan penerimaan terpisah.
GLM 5.3: Coding dan Penalaran Keamanan
GLM 5.3 adalah kandidat penalaran keamanan khusus, bukan pemenang coding umum. Skor 84.5% pada CyberGym versus 54.4% pada ExploitBench menunjukkan pola yang jelas: penemuan kerentanan lebih kuat daripada penyelesaian eksploit yang andal. Itu menjadikan code review defensif, pemetaan attack surface, dan pelacakan aliran data sebagai uji pertama yang tepat. Hindari mengekstrapolasi hasil keamanan ini ke pengembangan fitur biasa sampai tersedia bukti coding repositori yang sebanding.
Benchmark Coding dan Penalaran yang Dipublikasikan
Angka-angka di bawah menjawab pertanyaan sempit tentang coding, penalaran, atau keamanan. Mereka tidak membentuk satu leaderboard universal karena vendor menggunakan harness, prompt, scaffold alat, dan pengaturan penalaran yang berbeda. Gunakan setiap hasil untuk merancang kasus uji, lalu bandingkan patch yang diterima dan penjelasan terverifikasi di lingkungan Anda sendiri.
| Model | Bukti coding | Bukti penalaran | Interpretasi yang berguna |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V4.1 Flash | Terminal-Bench 2.1: 90.6; DeepSWE v1.1: 74.2; NL2Repo-Bench: 65.4 | GPQA Diamond: 90.9; MathArena Apex: 65.6 | Uji terlebih dahulu untuk coding berbasis agen dan debugging multi-langkah; catat reasoning_effort pada setiap run. |
| Kimi K3 | TerminalBench 2.1: 88.3; FrontierSWE: 81.2; ProgramBench: 77.8 | BrowseComp: 91.2; DeepSearchQA: 95.0 | Uji alur kerja repositori dan pencarian jangka panjang di mana kontinuitas rencana penting. |
| Qwen3.8-Max | Terminal-Bench 2.1: 86.6; SWE-bench Pro: 67.7 | PaperBench: 93.0; IFBench: 82.8 | Uji tugas engineering yang menggabungkan kode dengan dokumen atau bukti visual. |
| GLM 5.3 | CyberGym: 84.5% | ExploitBench: 54.4% | Gunakan untuk analisis kerentanan defensif; kekuatan penemuan tidak menyiratkan keandalan eksploit. |
Uji Coding-dan-Penalaran yang Adil
Jalankan setiap model dengan system prompt, snapshot repositori, skema alat, batas waktu, aturan retry, dan uji penerimaan yang sama. Pertahankan kontrol penalaran spesifik model pada default yang didokumentasikan kecuali uji tersebut secara eksplisit tentang kontrol tersebut.
- โRepository patch:โ โPerbaiki uji paginasi yang gagal tanpa mengubah API publik. Kembalikan patch dan jelaskan akar penyebab.โ Terima hanya jika seluruh suite uji lulus tanpa patch manusia.
- โCross-file reasoning:โ โTelusuri alur autentikasi di file-file ini dan identifikasi kondisi yang memungkinkan token kedaluwarsa.โ Terima hanya jika model mengutip file dan jalur alur kontrol yang benar.
- โTool-using agent:โ โInspeksi repositori, ajukan rencana, edit file minimum, jalankan uji, dan berhenti setelah dua upaya gagal.โ Catat validitas pemanggilan alat, retry, dan apakah agen mematuhi kondisi berhenti.
- โCost-sensitive triage:โ โKlasifikasikan 100 isu ini, identifikasi duplikat, dan rekomendasikan 10 bug berisiko tertinggi.โ Ukur klasifikasi yang diterima per dolar, bukan harga per token semata.
Untuk setiap tugas, tangkap pass/fail, koreksi manusia, token input, token output dan penalaran, latensi, retry, dan total biaya. Model dengan harga token terendah masih bisa lebih mahal jika membutuhkan lebih banyak retry atau review.
Biaya API LLM per Tugas yang Diterima
Harga diperiksa 14 September 2026. Tarif di bawah ini adalah harga CometAPI saat ini per 1M token. Contoh menggunakan 100K token input dan 10K token output tanpa cache hit, retry, biaya alat, pajak, atau diskon spesifik akun. CometAPI mencantumkan diskon 20% terhadap harga resmi yang ditampilkan untuk rute ini; DeepSeek V4.1 Flash juga dapat menerima pengganda permintaan 2ร selama 01:00โ04:00 dan 06:00โ10:00 UTC pada hari kerja.
| Model | Input / 1M | Output / 1M | 100K input + 10K output |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V4.1 Flash | $0.12 | $0.48 | $0.0168 |
| GLM 5.3 | $1.12 | $3.528 | $0.1473 |
| Qwen3.8-Max | $1.60 | $4.80 | $0.2080 |
| Kimi K3 | $2.40 | $12.00 | $0.3600 |
Pada tarif dasar yang diperiksa, DeepSeek V4.1 Flash adalah rute termurah dalam perbandingan ini sebesar $0.0168 untuk beban kerja contoh. Jendela hari kerja dengan pengganda 2ร yang cocok akan menaikkan contoh itu menjadi $0.0336. Peringkat tetap sekunder terhadap tingkat penerimaan: permintaan yang lebih murah bukanlah pekerjaan yang lebih murah jika menghasilkan lebih banyak patch gagal, retry, atau review.
Metrik produksi yang berguna adalah:
Biaya per tugas yang diterima = token model + panggilan alat + retry + belanja fallback + biaya review manusia.
Membandingkan LLM Tiongkok melalui Satu Integrasi CometAPI
CometAPI memberi daftar singkat empat model satu kunci API, satu base URL kompatibel OpenAIโhttps://api.cometapi.com/v1โdan satu alur penagihan. Itu membuat praktis untuk menjalankan harness coding-dan-penalaran yang sama terhadap setiap rute tanpa memelihara empat integrasi penyedia.
- Dapatkan satu kunci API CometAPI.
- Setel base URL kompatibel OpenAI ke
https://api.cometapi.com/v1. - Pertahankan tugas, snapshot repositori, uji penerimaan, dan bentuk permintaan tetap sambil mengganti nilai model di antara
deepseek-v4.1-flash,kimi-k3,qwen3.8-max, danglm-5.3. Catat pengaturan penalaran spesifik model dan perilaku alat pada setiap hasil.
Penanganan Error Produksi dengan CometAPI
- 401 Unauthorized: pastikan permintaan menggunakan kunci CometAPI dan header Bearer.
- 404 Not Found: sertakan
/v1dalam base URL dan salin ID model terkini persis dari katalog. - 429 atau error kapasitas: gunakan exponential backoff, batasi retry, dan rute ke model lain yang sudah diuji hanya ketika model tersebut telah lulus uji penerimaan coding-dan-penalaran yang sama.
- Biaya tidak terduga: periksa field penggunaan, reasoning effort, retry, perilaku cache, dan jendela pengganda berbasis waktu hari kerja untuk DeepSeek V4.1 Flash.
- Invalid model parameters: jangan berasumsi setiap model kompatibel OpenAI menerima pengaturan penalaran atau sampling yang sama. Kimi K3, misalnya, mendokumentasikan perilaku sampling tetap dan operasi thinking-only.
Rekomendasi Akhir
Untuk sebagian besar tim developer, DeepSeek V4.1 Flash adalah uji coding-dan-penalaran umum pertama karena rilis resmi mempublikasikan hasil terminal, repositori, dan penalaran yang kuat. Tambahkan Kimi K3 ketika kontinuitas agen jangka panjang adalah risiko utama, Qwen3.8-Max ketika bukti engineering mencakup dokumen atau input visual, dan GLM 5.3 ketika tugasnya adalah analisis keamanan defensif.
Jika open weights adalah persyaratan pengadaan, DeepSeek V4.1 Flash memiliki checkpoint yang diterbitkan dan lisensi MIT. Perlakukan Kimi K3, Qwen3.8-Max, dan GLM 5.3 sebagai rute perbandingan ter-host kecuali checkpoint dan lisensi yang persis ingin Anda terapkan diverifikasi secara independen pada hari publikasi.
FAQ
LLM Tiongkok mana yang terbaik untuk coding?
Mulai dengan DeepSeek V4.1 Flash untuk evaluasi coding-dan-penalaran yang luas, Kimi K3 untuk agen repositori jangka panjang, Qwen3.8-Max untuk engineering multimodal yang kaya bukti, dan GLM 5.3 untuk tinjauan keamanan defensif. Rute produksi terbaik adalah yang lulus uji repositori tetap Anda dengan koreksi paling sedikit.
Model mana yang termurah dalam daftar singkat ini?
Per 14 September 2026, DeepSeek V4.1 Flash memiliki tarif dasar CometAPI terendah dalam perbandingan ini. Pengganda berbasis waktu pada hari kerja dapat mengubah biaya permintaan efektif, jadi periksa halaman model live sebelum penerapan.
Apakah Qwen3.8-Max open weight?
Akses API ter-host dikonfirmasi di CometAPI, namun checkpoint yang dapat diunduh dan lisensi tidak diverifikasi untuk artikel ini pada 26 Agustus 2026. Jangan memberi label dapat di-self-host hingga artefak tersebut dipublikasikan.
Apakah GLM 5.3 open weight?
Rilis open-weight telah diumumkan, sementara halaman CometAPI saat ini masih mencatat artefak publik direncanakan. Perlakukan sebagai dapat diakses via API dan tetap masukkan self-hosting ke daftar pantauan sampai bobot dan lisensi dapat diverifikasi.
Model mana yang mendukung input gambar atau video?
DeepSeek V4.1 Flash menerima teks dan gambar, sementara Qwen3.8-Max tercantum untuk input teks, gambar, PDF, dan video. Gunakan kapabilitas tersebut hanya ketika tugas coding benar-benar bergantung pada bukti visual atau dokumen; uji rute CometAPI yang tepat sebelum mendokumentasikan dukungan produksi.
Bisakah saya mengganti model tanpa mengubah infrastruktur?
Biasanya ya. Pertahankan base URL CometAPI dan kunci API, lalu ubah nilai model. Uji ulang parameter spesifik model, payload multimodal, kontrol penalaran, dan perilaku alat sebelum produksi.
Apa perbedaan antara open source dan open weight?
Open weight berarti parameter terlatih dapat diunduh di bawah lisensi yang dinyatakan. Open source adalah klaim yang lebih luas yang dapat mencakup kode pelatihan, informasi data, dan reprodusibilitas. Verifikasi checkpoint dan lisensi aktual alih-alih mengandalkan label pemasaran.