Лучшие LLM с открытыми весами и китайские LLM для программирования и рассуждений

Сначала ответ

Для задач программирования и рассуждений начните с DeepSeek V4.1 Flash для агентной разработки ПО, Kimi K3 для долговременных репозитории-агентов, Qwen3.8-Max для инженерных задач, где код сочетается с визуальными или документальными доказательствами, и GLM 5.3 для оборонительного обзора безопасности — затем выберите победителя одним фиксированным тестом репозитория, а не по громким спецификациям.

Короткий список моделей для программирования и рассуждений

Этот короткий список намеренно исключает цену, формат ввода и максимальный контекст из первичного решения. Это — ограничения эксплуатации; первый фильтр — способен ли модель выдавать корректные патчи, правильно отслеживать контрольные потоки, надежно использовать инструменты и объяснять рассуждение в одном и том же тестовом каркасе.

Логика выбора моделей для программирования и рассуждений

1. Выбирайте по доказательствам по задаче: используйте задачи ремонта репозитория, ревью кода, терминального агента или анализа безопасности, а не общий чат-промпт.
2. Разделяйте качество кодинга и рассуждений: оценивайте исполняемую корректность, анализ первопричин, использование инструментов и соблюдение ограничений.
3. Рассматривайте цену, формат ввода и длину контекста как эксплуатационные ограничения только после того, как модель проходит тест по кодингу и рассуждениям.

DeepSeek V4.1 Flash: производительность в кодинге

DeepSeek V4.1 Flash — кандидат от DeepSeek с приоритетом на кодинг в этом сравнении. В официальной карточке модели при оценке с максимальными усилиями сообщаются 90.6 на Terminal-Bench 2.1, 74.2 на DeepSWE v1.1, 65.4 на NL2Repo-Bench и рейтинг Codeforces 3471. Эти результаты делают ремонт репозиториев, терминальное взаимодействие и генерацию кодовой базы приоритетными нагрузками для первичного теста. Они не доказывают, что модель пройдет ваш собственный CI, поэтому оценивайте исполняемость патчей и время на правки человеком — а не только стиль кода.

DeepSeek V4.1 Flash: производительность в рассуждениях

Для рассуждений в той же официальной версии указаны 90.9 на GPQA Diamond и 65.6 на MathArena Apex при reasoning_effort=100. Это поддерживает многошаговую отладку, формирование гипотез и инструментальные расследования, одновременно показывая, почему параметр усилий должен присутствовать в каждой записи сравнения. Проведите второй тест на более низком уровне усилий, который вы планируете использовать в продакшене; иначе результат бенчмарка и ваш профиль задержки/стоимости будут описывать разные системы.

Kimi K3: производительность в кодинге и рассуждениях

Kimi K3 — сильнейший кандидат здесь для кодовых агентов, которым нужно сохранять согласованный план в ходе многочисленных операций с репозиторием. Опубликованные сигналы включают 88.3 на TerminalBench 2.1, 81.2 на FrontierSWE и 77.8 на ProgramBench; на той же странице модели указаны 91.2 на BrowseComp и 95.0 на DeepSearchQA для ориентированного на поиск рассуждения. Тестируйте на задаче, требующей инспекции, редактирования, исполнения и восстановления после неудачной попытки. Высокий балл — полезное свидетельство, но только ваш собственный каркас агента покажет, сохраняет ли он ограничения на длинной дистанции.

Qwen3.8-Max: производительность в кодинге и рассуждениях

Qwen3.8-Max наиболее релевантен, когда кодинг опирается не только на исходный текст. Его 86.6 на Terminal-Bench 2.1 показывают сильное терминальное исполнение, в то время как 67.7 на SWE-bench Pro указывают на более жесткий потолок для ремонта репозиториев. PaperBench на уровне 93.0 и IFBench на 82.8 усиливают кейсы задач, сочетающих код с документами, скриншотами, диаграммами или подробными инструкциями. Используйте его для отладки, богатой доказательствами, но оставляйте корректность патчей и результаты тестов отдельными критериями приемки.

GLM 5.3: кодинг и рассуждения по безопасности

GLM 5.3 — специализированный кандидат по рассуждениям в области безопасности, а не победитель в общем кодинге. Сообщаемые 84.5% на CyberGym против 54.4% на ExploitBench указывают на явный паттерн: поиск уязвимостей сильнее, чем надежное доведение эксплуатации. Это делает оборонительное ревью кода, картирование поверхности атаки и трассировку потоков данных правильными первыми тестами. Не экстраполируйте эти результаты по безопасности на обычную разработку фич до появления сопоставимых доказательств по кодингу в репозиториях.

Опубликованные бенчмарки по кодингу и рассуждениям

Приведенные ниже числа отвечают на узкие вопросы о кодинге, рассуждениях или безопасности. Они не образуют единую универсальную таблицу лидеров, поскольку вендоры используют разные каркасы, промпты, инструментальные обвязки и настройки рассуждений. Используйте каждый результат для разработки тест-кейса, затем сравнивайте принятые патчи и верифицированные объяснения в вашей собственной среде.

Справедливый тест по кодингу и рассуждениям

Запускайте каждую модель с одинаковыми системным промптом, снимком репозитория, схемой инструментов, таймаутом, правилом повторов и тестом приемки. Держите управляющие параметры рассуждений модель-специфичными по их документированным значениям по умолчанию, если только тест явно не о них.

1. Репозитория-патч: «Исправьте падающий тест пагинации, не меняя публичный API. Верните патч и объясните первопричину.» Принимайте только если полный тестовый набор проходит без правки человеком.
2. Межфайловые рассуждения: «Проследите аутентификационный поток по этим файлам и укажите условие, допускающее просроченный токен.» Принимайте только если модель ссылается на правильные файлы и путь контрольного потока.
3. Агент с инструментами: «Осмотрите репозиторий, предложите план, отредактируйте минимум файлов, запустите тесты и остановитесь после двух неудачных попыток.» Записывайте валидность вызовов инструментов, повторы и соблюдение условия остановки агентом.
4. Триаж с учетом стоимости: «Классифицируйте эти 100 issues, определите дубликаты и рекомендуйте 10 багов с наивысшим риском.» Измеряйте число принятых классификаций на доллар, а не только цену за токен.

Для каждой задачи фиксируйте pass/fail, правки человеком, входные токены, выход и токены рассуждений, задержку, повторы и общую стоимость. Модель с самой низкой ценой за токен все равно может оказаться дороже, если ей требуется больше повторов или ревью.

Стоимость LLM API на принятый таск

Проверка цен: 14 сентября 2026 г. Приведенные ниже ставки — текущие цены CometAPI на 1 млн токенов. Пример: 100K входных токенов и 10K выходных токенов без кэша, повторов, платы за инструменты, налогов или индивидуальных скидок. CometAPI указывает 20% скидку относительно показанной официальной цены для этих маршрутов; DeepSeek V4.1 Flash также может получать 2× множитель запросов в 01:00–04:00 и 06:00–10:00 UTC по будням.

При проверенных базовых ставках DeepSeek V4.1 Flash — самый дешевый маршрут в этом сравнении: $0.0168 для примерной нагрузки. Совпадающее 2× оконное увеличение по будням поднимет пример до $0.0336. Ранжирование все еще вторично относительно доли приемки: дешевый запрос — не дешевое выполнение, если он создает больше проваленных патчей, повторов или ревью.

Полезная метрика для продакшена:

Стоимость на принятый таск = токены модели + вызовы инструментов + повторы + затраты на fallback + стоимость ревью человеком.

Сравнение китайских LLM через одну интеграцию CometAPI

CometAPI дает короткому списку из четырех моделей один API-ключ, один совместимый с OpenAI base URL — https://api.cometapi.com/v1 — и один биллинговый процесс. Это делает практичным запуск одного и того же каркаса по кодингу и рассуждениям для каждого маршрута без поддержки четырех интеграций с провайдерами.

1. Получите один API-ключ CometAPI.
2. Установите совместимый с OpenAI base URL на https://api.cometapi.com/v1.
3. Держите задачу, снимок репозитория, тесты приемки и форму запроса фиксированными, переключая значение model между deepseek-v4.1-flash, kimi-k3, qwen3.8-max и glm-5.3. Записывайте модель-специфичные настройки рассуждений и поведение инструментов при каждом результате.

Обработка ошибок в продакшене с CometAPI

• 401 Unauthorized: убедитесь, что запрос использует ключ CometAPI и заголовок Bearer.
• 404 Not Found: включите /v1 в base URL и скопируйте точный текущий идентификатор модели из каталога.
• 429 или ошибки емкости: используйте экспоненциальный бэкофф, ограничьте повторы и маршрутизируйте на другую протестированную модель только если она уже прошла ту же приемку по кодингу и рассуждениям.
• Неожиданная стоимость: проверьте поля использования, уровень усилий рассуждения, повторы, поведение кэша и оконные множители по будням для DeepSeek V4.1 Flash.
• Неверные параметры модели: не предполагайте, что каждая совместимая с OpenAI модель принимает одинаковые настройки рассуждений или сэмплинга. Например, Kimi K3 документирует фиксированное поведение сэмплинга и режим только thinking.

Итоговая рекомендация

Для большинства команд разработчиков DeepSeek V4.1 Flash — первый общий тест для кодинга и рассуждений, поскольку его официальный релиз публикует сильные результаты по терминалу, репозиториям и рассуждениям. Добавляйте Kimi K3, когда основной риск — непрерывность плана у долгоживущих агентов; Qwen3.8-Max — когда инженерные доказательства включают документы или визуальные входы; и GLM 5.3 — когда задача — оборонительный анализ безопасности.

Если открытые веса — требование закупки, DeepSeek V4.1 Flash публикует чекпойнт и MIT-лицензию. Рассматривайте Kimi K3, Qwen3.8-Max и GLM 5.3 как размещаемые маршруты для сравнения до тех пор, пока точный чекпойнт и лицензия, которые вы намерены развернуть, не будут независимо проверены в день публикации.

FAQ

Какая китайская LLM лучше для кодинга?

Начните с DeepSeek V4.1 Flash для широкой оценки кодинга и рассуждений, Kimi K3 — для долгоживущих репозитории-агентов, Qwen3.8-Max — для мультимодальной инженерии, богатой доказательствами, и GLM 5.3 — для оборонительного обзора безопасности. Лучшая продакшн-модель — та, что проходит ваши фиксированные тесты репозитория с минимальными правками.

Какая модель в этом списке самая дешевая?

По состоянию на 14 сентября 2026 г. DeepSeek V4.1 Flash имеет самые низкие опубликованные базовые ставки CometAPI в этом сравнении. Его временные множители по будням могут менять эффективную стоимость запроса, поэтому перед развертыванием проверяйте текущую страницу модели.

Qwen3.8-Max — с открытыми весами?

Хостед-доступ по API подтвержден на CometAPI, но загружаемый чекпойнт и лицензия не были верифицированы для этой статьи на 26 августа 2026 г. Не помечайте ее как самохостящуюся, пока эти артефакты не будут опубликованы.

GLM 5.3 — с открытыми весами?

Анонсирован релиз с открытыми весами, в то время как текущая страница CometAPI все еще отмечает, что публичный артефакт планируется. Рассматривайте ее как доступную по API и держите самохостинг в списке наблюдения до верификации весов и лицензии.

Какая модель поддерживает ввод изображений или видео?

DeepSeek V4.1 Flash принимает текст и изображения, тогда как Qwen3.8-Max заявлен для текста, изображений, PDF и видео. Используйте эти возможности только когда задача кодинга действительно зависит от визуальных или документальных доказательств; протестируйте конкретный маршрут CometAPI перед документированием продакшн-поддержки.

Могу ли я переключать модели без изменений инфраструктуры?

Как правило, да. Сохраните base URL и API-ключ CometAPI, затем измените значение model. Перед продакшеном пере-тестируйте модель-специфичные параметры, мультимодальные полезные нагрузки, управляющие настройки рассуждений и поведение инструментов.

В чем разница между open source и open weight?

Open weight означает, что обученные параметры доступны для загрузки под указанной лицензией. Open source — более широкое утверждение, которое может включать код обучения, сведения о данных и воспроизводимость. Подтверждайте фактический чекпойнт и лицензию, а не полагайтесь на маркетинговые формулировки.

Источники

• CometAPI Quick Start
• CometAPI public model catalog API
• CometAPI base URL guide
• DeepSeek V4.1 Flash model page
• DeepSeek V4.1 Flash official model card
• Kimi K3 model page
• Qwen3.8-Max model page
• GLM 5.3 model page
• CometAPI pricing guide