Choose your path
Сравните DeepSeek V4.1 Flash, Kimi K3, Qwen3.8-Max и GLM 5.3 по бенчмаркам кодирования, рассуждений и агентам, а затем протестируйте их через единую интеграцию CometAPI.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="YOUR_COMETAPI_KEY",
base_url="https://api.cometapi.com/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-5-mini",
messages=[{"role": "user", "content": "Build this workflow."}],
)
print(response.choices[0].message.content)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.
| Model | Используйте в первую очередь для | Сигналы по кодингу и рассуждениям | Оговорка при принятии решения |
|---|
| DeepSeek V4.1 Flash deepseek-v4.1-flash | Ремонт репозиториев, терминальные агенты, генерация кода и визуальная отладка | Terminal-Bench 2.1: 90.6; DeepSWE v1.1: 74.2; GPQA Diamond: 90.9 | Официальные результаты получены при максимальных усилиях; проверьте стоимость и долю проходов на том уровне усилий, который вы будете использовать. |
| Kimi K3 kimi-k3 | Долго работающие репозитории-агенты и ориентированные на поиск инженерные рабочие циклы | TerminalBench 2.1: 88.3; FrontierSWE: 81.2; BrowseComp: 91.2 | Показатели предоставлены вендором и получены в настройках оценки, отличающихся от других строк. |
| Qwen3.8-Max qwen3.8-max | Ревью кода или отладка, зависящие от скриншотов, PDF, диаграмм или видеоматериалов | Terminal-Bench 2.1: 86.6; SWE-bench Pro: 67.7; PaperBench: 93.0 | Сильные сигналы по документам и терминалу не гарантируют аналогичный результат на сложном ремонте репозиториев. |
| GLM 5.3 glm-5.3 | Оборонительное ревью кода, поиск уязвимостей и триаж по безопасности | CyberGym: 84.5%; ExploitBench: 54.4% | Бенчмарки по безопасности покрывают узкий кейс; они не подтверждают лидерство в общем кодинге. |
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.
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.
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 — 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 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 — 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.
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.
| Model | Доказательства по кодингу | Доказательства по рассуждениям | Полезная интерпретация |
|---|---|---|---|
| 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 | Тестируйте в первую очередь для агентного кодинга и многошаговой отладки; фиксируйте reasoning_effort при каждом запуске. |
| Kimi K3 | TerminalBench 2.1: 88.3; FrontierSWE: 81.2; ProgramBench: 77.8 | BrowseComp: 91.2; DeepSearchQA: 95.0 | Тестируйте длинные репозитории и поисковые рабочие циклы, где важна непрерывность плана. |
| Qwen3.8-Max | Terminal-Bench 2.1: 86.6; SWE-bench Pro: 67.7 | PaperBench: 93.0; IFBench: 82.8 | Тестируйте инженерные задачи, сочетающие код с документами или визуальными доказательствами. |
| GLM 5.3 | CyberGym: 84.5% | ExploitBench: 54.4% | Используйте для оборонительного анализа уязвимостей; сила в поиске не означает надежную эксплуатацию. |
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.
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.
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.
| Model | Вход / 1M | Выход / 1M | 100K вход + 10K выход |
|---|---|---|---|
| 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 |
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.
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.
https://api.cometapi.com/v1.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.Bearer./v1 в base URL и скопируйте точный текущий идентификатор модели из каталога.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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.