Jawapan Dahulu
Untuk pengekodan dan penaakulan, mulakan dengan DeepSeek V4.1 Flash untuk kerja perisian beragen, Kimi K3 untuk ejen repositori berterusan, Qwen3.8-Max untuk tugas kejuruteraan yang menggabungkan kod dengan bukti visual atau dokumen, dan GLM 5.3 untuk semakan keselamatan defensif — kemudian pilih pemenang dengan satu ujian repositori tetap berbanding spesifikasi tajuk utama.
Senarai Pendek Model Pengekodan dan Penaakulan
| Model | Gunakan terlebih dahulu untuk | Isyarat pengekodan dan penaakulan | Kaveat keputusan |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V4.1 Flash deepseek-v4.1-flash | Pembaikan repositori, ejen terminal, penjanaan kod, dan penyahpepijatan visual | Terminal-Bench 2.1: 90.6; DeepSWE v1.1: 74.2; GPQA Diamond: 90.9 | Keputusan rasmi menggunakan konfigurasi usaha maksimum; sahkan kos dan kadar lulus pada tahap usaha anda gunakan. |
| Kimi K3 kimi-k3 | Ejen repositori jangka panjang dan aliran kerja kejuruteraan berat carian | TerminalBench 2.1: 88.3; FrontierSWE: 81.2; BrowseComp: 91.2 | Angka dilaporkan vendor dan datang daripada tetapan penilaian yang tidak sama dengan baris lain. |
| Qwen3.8-Max qwen3.8-max | Semakan kod atau nyahpepijat yang bergantung pada tangkapan skrin, PDF, rajah, atau video | Terminal-Bench 2.1: 86.6; SWE-bench Pro: 67.7; PaperBench: 93.0 | Isyarat dokumen dan terminal yang kukuh tidak menjamin hasil sama pada pembaikan repositori yang sukar. |
| GLM 5.3 glm-5.3 | Semakan kod defensif, penemuan kelemahan, dan triage keselamatan | CyberGym: 84.5%; ExploitBench: 54.4% | Penanda aras keselamatan menyokong kes penggunaan sempit; ia tidak menetapkan kepimpinan pengekodan umum. |
Senarai pendek ini dengan sengaja mengecualikan harga, format input, dan konteks maksimum daripada keputusan utama. Itu ialah kekangan penerapan; penapis pertama ialah sama ada model menghasilkan patch yang betul, menjejak aliran kawalan yang betul, menggunakan alat dengan boleh dipercayai, dan menjelaskan penaakulan di bawah harness ujian yang sama.
Logik Pemilihan Model untuk Pengekodan dan Penaakulan
- Pilih mengikut bukti tugas: gunakan tugas pembaikan repositori, semakan kod, ejen terminal, atau analisis keselamatan dan bukannya prompt sembang generik.
- Pisahkan kualiti pengekodan daripada kualiti penaakulan: skorkan ketepatan boleh-laksana, analisis punca akar, penggunaan alat, dan pematuhan kekangan.
- Anggap harga, format input, dan panjang konteks sebagai kekangan penerapan hanya selepas model lulus ujian pengekodan dan penaakulan.
DeepSeek V4.1 Flash: Prestasi Pengekodan
DeepSeek V4.1 Flash ialah calon DeepSeek yang berfokus pengekodan dalam perbandingan ini. Dalam kad model rasmi, penilaian usaha maksimum melaporkan 90.6 pada Terminal-Bench 2.1, 74.2 pada DeepSWE v1.1, 65.4 pada NL2Repo-Bench, dan penarafan Codeforces 3471. Keputusan tersebut menjadikan pembaikan repositori, interaksi terminal, dan penjanaan pangkalan kod sebagai beban kerja yang wajar diuji terlebih dahulu. Ia tidak membuktikan bahawa model akan lulus CI anda, jadi nilai patch boleh-laksana dan masa pembetulan manusia — bukan gaya kod semata-mata.
DeepSeek V4.1 Flash: Prestasi Penaakulan
Untuk penaakulan, keluaran rasmi yang sama melaporkan 90.9 pada GPQA Diamond dan 65.6 pada MathArena Apex dengan reasoning_effort=100. Itu menyokong nyahpepijat berbilang langkah, pembentukan hipotesis, dan penyiasatan berasaskan alat, sambil menunjukkan mengapa tetapan usaha patut disertakan dalam setiap rekod perbandingan. Jalankan ujian kedua pada tahap usaha lebih rendah yang anda jangka gunakan dalam produksi; jika tidak, keputusan penanda aras dan profil latensi atau kos terapan anda akan menerangkan sistem yang berbeza.
Kimi K3: Prestasi Pengekodan dan Penaakulan
Kimi K3 ialah calon terkuat di sini untuk ejen pengekodan yang mesti mengekalkan pelan koheren merentasi banyak operasi repositori. Isyarat yang diterbitkan termasuk 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 penaakulan berorientasikan carian. Ujinya pada tugas yang memerlukan pemeriksaan, penyuntingan, pelaksanaan, dan pemulihan daripada percubaan gagal. Skor tinggi ialah bukti berguna, tetapi hanya rangka ejen anda sendiri boleh menunjukkan sama ada ia mengekalkan kekangan sepanjang larian panjang.
Qwen3.8-Max: Prestasi Pengekodan dan Penaakulan
Qwen3.8-Max paling relevan apabila pengekodan bergantung pada lebih daripada teks sumber. Skor 86.6 yang dilaporkan pada Terminal-Bench 2.1 menunjukkan pelaksanaan terminal yang kuat, manakala 67.7 pada SWE-bench Pro mencadangkan siling yang lebih mencabar pada pembaikan repositori. PaperBench pada 93.0 dan IFBench pada 82.8 mengukuhkan kes untuk tugas yang menggabungkan kod dengan dokumen, tangkapan skrin, rajah, atau arahan terperinci. Gunakannya untuk nyahpepijat kaya bukti, tetapi kekalkan ketepatan patch dan hasil ujian sebagai semakan penerimaan berasingan.
GLM 5.3: Pengekodan dan Penaakulan Keselamatan
GLM 5.3 ialah calon penaakulan keselamatan khusus, bukan pemenang pengekodan umum. Skor 84.5% pada CyberGym berbanding 54.4% pada ExploitBench menunjukkan corak jelas: penemuan kelemahan lebih kuat daripada penyempurnaan eksploit yang boleh dipercayai. Itu menjadikan semakan kod defensif, pemetaan permukaan serangan, dan penjejakan aliran data sebagai ujian pertama yang tepat. Elakkan mengekstrapolasikan keputusan keselamatan ini kepada pembangunan ciri biasa sehingga bukti pengekodan repositori yang setanding tersedia.
Penanda Aras Pengekodan dan Penaakulan yang Diterbitkan
Nombor di bawah menjawab soalan sempit tentang pengekodan, penaakulan, atau keselamatan. Ia tidak membentuk papan pendahulu universal kerana vendor menggunakan harness, prompt, scaffold alat, dan tetapan penaakulan yang berbeza. Gunakan setiap keputusan untuk mereka bentuk kes ujian, kemudian bandingkan patch diterima dan penjelasan yang disahkan dalam persekitaran anda sendiri.
| Model | Bukti pengekodan | Bukti penaakulan | Tafsiran 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 dahulu untuk pengekodan beragen dan nyahpepijat berbilang langkah; rekod reasoning_effort bagi setiap larian. |
| Kimi K3 | TerminalBench 2.1: 88.3; FrontierSWE: 81.2; ProgramBench: 77.8 | BrowseComp: 91.2; DeepSearchQA: 95.0 | Uji aliran kerja repositori dan carian jangka panjang di mana kesinambungan pelan penting. |
| Qwen3.8-Max | Terminal-Bench 2.1: 86.6; SWE-bench Pro: 67.7 | PaperBench: 93.0; IFBench: 82.8 | Uji tugas kejuruteraan yang menggabungkan kod dengan dokumen atau bukti visual. |
| GLM 5.3 | CyberGym: 84.5% | ExploitBench: 54.4% | Gunakan untuk analisis kelemahan defensif; kekuatan penemuan tidak menyiratkan kebolehpercayaan eksploit. |
Ujian Pengekodan dan Penaakulan yang Adil
Jalankan setiap model dengan prompt sistem, snapshot repositori, skema alat, had masa, peraturan ulang cuba, dan ujian penerimaan yang sama. Kekalkan kawalan penaakulan khusus model pada lalai didokumenkan melainkan ujian tersebut secara eksplisit tentang kawalan tersebut.
- Repository patch: “Baiki ujian pagination yang gagal tanpa mengubah API awam. Pulangkan patch dan jelaskan punca akar.” Terima hanya jika keseluruhan suite ujian lulus tanpa patch manusia.
- Penaakulan rentas fail: “Jejaki aliran pengesahan merentas fail ini dan kenal pasti syarat yang membenarkan token tamat tempoh.” Terima hanya jika model memetik fail dan laluan aliran kawalan yang betul.
- Ejen menggunakan alat: “Periksa repositori, cadangkan pelan, edit fail minimum, jalankan ujian, dan berhenti selepas dua percubaan gagal.” Rekod kesahan panggilan alat, ulang cuba, dan sama ada ejen mematuhi syarat berhenti.
- Triage sensitif kos: “Klasifikasikan 100 isu ini, kenal pasti pendua, dan cadangkan 10 pepijat berisiko tertinggi.” Ukur klasifikasi diterima per dolar, bukan harga per token semata-mata.
Bagi setiap tugas, tangkap lulus/gagal, pembetulan manusia, token input, token output dan penaakulan, pendam, ulang cuba, dan jumlah kos. Model dengan harga token lebih rendah masih boleh lebih mahal jika memerlukan lebih banyak ulang cuba atau semakan.
Kos API LLM per Tugas Diterima
Harga disemak pada 14 September 2026. Kadar di bawah ialah harga CometAPI semasa per 1M token. Contoh menggunakan 100K token input dan 10K token output tanpa hit cache, ulang cuba, caj alat, cukai, atau diskaun khusus akaun. CometAPI menyenaraikan diskaun 20% berbanding harga rasmi yang dipaparkan untuk laluan ini; DeepSeek V4.1 Flash juga boleh menerima pengganda permintaan 2× pada 01:00–04:00 dan 06:00–10:00 UTC pada hari bekerja.
| 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 kadar asas yang diperiksa, DeepSeek V4.1 Flash ialah laluan termurah dalam perbandingan ini pada $0.0168 untuk beban kerja contoh. Tingkap hari bekerja 2× yang sepadan akan menaikkan contoh itu kepada $0.0336. Kedudukan masih sekunder kepada kadar penerimaan: permintaan yang lebih murah bukanlah kerja yang lebih murah jika ia mencipta lebih banyak patch gagal, ulang cuba, atau semakan.
Metrik produksi yang berguna ialah:
Kos per tugas diterima = token model + panggilan alat + ulang cuba + perbelanjaan sandaran + kos semakan manusia.
Membandingkan LLM China Melalui Satu Integrasi CometAPI
CometAPI memberikan senarai pendek empat model ini satu kunci API, satu URL asas serasi OpenAI — https://api.cometapi.com/v1 — dan satu aliran kerja pengebilan. Itu menjadikannya praktikal untuk menjalankan harness pengekodan dan penaakulan yang sama terhadap setiap laluan tanpa mengekalkan empat integrasi penyedia.
- Dapatkan satu kunci API CometAPI.
- Tetapkan URL asas serasi OpenAI kepada
https://api.cometapi.com/v1. - Kekalkan tugas, snapshot repositori, ujian penerimaan, dan bentuk permintaan tetap sambil menukar ID model antara
deepseek-v4.1-flash,kimi-k3,qwen3.8-max, danglm-5.3. Rekod tetapan penaakulan khusus model dan tingkah laku alat dengan setiap keputusan.
Pengendalian Ralat Pengeluaran dengan CometAPI
- 401 Unauthorized: sahkan bahawa permintaan menggunakan kunci CometAPI dan header
Bearer. - 404 Not Found: sertakan
/v1dalam URL asas dan salin ID model semasa tepat daripada katalog. - 429 atau ralat kapasiti: gunakan backoff eksponen, hadkan ulang cuba, dan hala ke model lain yang telah diuji hanya apabila model itu telah lulus ujian pengekodan dan penaakulan yang sama.
- Kos tidak dijangka: periksa medan penggunaan, usaha penaakulan, ulang cuba, tingkah laku cache, dan tingkap pengganda berasaskan masa pada hari bekerja untuk DeepSeek V4.1 Flash.
- Parameter model tidak sah: jangan anggap setiap model serasi OpenAI menerima tetapan penaakulan atau pensampelan yang sama. Kimi K3, sebagai contoh, mendokumentasikan tingkah laku pensampelan tetap dan operasi "thinking-only".
Cadangan Akhir
Bagi kebanyakan pasukan pembangun, DeepSeek V4.1 Flash ialah ujian pengekodan dan penaakulan umum pertama kerana keluaran rasmi menerbitkan keputusan terminal, repositori, dan penaakulan yang kukuh. Tambahkan Kimi K3 apabila kesinambungan ejen jangka panjang ialah risiko utama, Qwen3.8-Max apabila bukti kejuruteraan merangkumi dokumen atau input visual, dan GLM 5.3 apabila tugas ialah analisis keselamatan defensif.
Jika 'open weight' ialah keperluan perolehan, DeepSeek V4.1 Flash mempunyai checkpoint diterbitkan dan lesen MIT. Anggap Kimi K3, Qwen3.8-Max, dan GLM 5.3 sebagai laluan perbandingan dihoskan melainkan checkpoint dan lesen tepat yang anda ingin terapkan disahkan secara bebas pada hari penerbitan.
Soalan Lazim
LLM China manakah yang terbaik untuk pengekodan?
Mulakan dengan DeepSeek V4.1 Flash untuk penilaian pengekodan dan penaakulan luas, Kimi K3 untuk ejen repositori jangka panjang, Qwen3.8-Max untuk kejuruteraan multimodal kaya bukti, dan GLM 5.3 untuk semakan keselamatan defensif. Laluan produksi terbaik ialah yang lulus ujian repositori tetap anda dengan pembetulan paling sedikit.
Apakah model termurah dalam senarai pendek ini?
Setakat 14 September 2026, DeepSeek V4.1 Flash mempunyai kadar asas CometAPI yang paling rendah dalam perbandingan ini. Pengganda berasaskan masa pada hari bekerja boleh mengubah kos permintaan berkesan, jadi semak halaman model langsung sebelum penerapan.
Adakah Qwen3.8-Max 'open weight'?
Akses API dihoskan disahkan pada CometAPI, tetapi checkpoint boleh muat turun dan lesen tidak disahkan untuk artikel ini pada 26 Ogos 2026. Jangan labelkannya boleh dihos sendiri sehingga artifak tersebut diterbitkan.
Adakah GLM 5.3 'open weight'?
Keluaran open weight telah diumumkan, sementara halaman CometAPI semasa masih menyatakan artifak awam dirancang. Anggap ia boleh diakses melalui API dan kekalkan penghosan sendiri dalam senarai pantau sehingga berat dan lesen dapat disahkan.
Model manakah yang menyokong input imej atau video?
DeepSeek V4.1 Flash menerima teks dan imej, manakala Qwen3.8-Max disenaraikan untuk input teks, imej, PDF, dan video. Gunakan keupayaan tersebut hanya apabila tugas pengekodan benar-benar bergantung pada bukti visual atau dokumen; uji laluan CometAPI tepat sebelum mendokumenkan sokongan produksi.
Bolehkah saya menukar model tanpa menukar infrastruktur?
Biasanya ya. Kekalkan URL asas CometAPI dan kunci API, kemudian ubah nilai model. Uji semula parameter khusus model, payload multimodal, kawalan penaakulan, dan tingkah laku alat sebelum produksi.
Apakah perbezaan antara 'open source' dan 'open weight'?
Open weight bermaksud parameter terlatih boleh dimuat turun di bawah lesen dinyatakan. Open source ialah tuntutan lebih luas yang boleh merangkumi kod latihan, maklumat data, dan kebolehulangan. Sahkan checkpoint dan lesen sebenar dan bukannya bergantung pada label pemasaran.