ตอบก่อน
สำหรับงานโค้ดและการให้เหตุผล ให้เริ่มจาก DeepSeek V4.1 Flash สำหรับงานเอเยนต์เชิงซอฟต์แวร์, Kimi K3 สำหรับเอเยนต์รีโพสิทอรีแบบรันยาว, Qwen3.8-Max สำหรับงานวิศวกรรมที่ผสมโค้ดกับหลักฐานเชิงภาพหรือเอกสาร, และ GLM 5.3 สำหรับการทบทวนความปลอดภัยเชิงตั้งรับ—จากนั้นเลือกผู้ชนะด้วยการทดสอบรีโพสิทอรีแบบคงที่เพียงครั้งเดียวแทนที่จะพึ่งสเปกพาดหัว
รายชื่อย่อโมเดลสำหรับโค้ดและการให้เหตุผล
| Model | ใช้ก่อนสำหรับ | สัญญาณโค้ดและการให้เหตุผล | ข้อควรระวังในการตัดสินใจ |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V4.1 Flash deepseek-v4.1-flash | ซ่อมรีโพสิทอรี เอเยนต์เทอร์มินัล การสร้างโค้ด และการดีบักเชิงภาพ | Terminal-Bench 2.1: 90.6; DeepSWE v1.1: 74.2; GPQA Diamond: 90.9 | ผลลัพธ์ทางการใช้การกำหนดค่าแบบ max-effort; ตรวจสอบต้นทุนและอัตราการผ่านที่ระดับ effort ที่คุณจะใช้งานจริง |
| Kimi K3 kimi-k3 | เอเยนต์รีโพสิทอรีแบบรันยาวและเวิร์กโฟลว์วิศวกรรมที่พึ่งพาการค้นหาอย่างหนัก | TerminalBench 2.1: 88.3; FrontierSWE: 81.2; BrowseComp: 91.2 | ตัวเลขมาจากผู้ให้บริการและการตั้งค่าการประเมินไม่เหมือนกับแถวอื่น ๆ |
| Qwen3.8-Max qwen3.8-max | โค้ดรีวิวหรือดีบักที่ต้องพึ่งพาสกรีนช็อต PDF ไดอะแกรม หรือหลักฐานวิดีโอ | Terminal-Bench 2.1: 86.6; SWE-bench Pro: 67.7; PaperBench: 93.0 | สัญญาณด้านเอกสารและเทอร์มินัลที่แข็งแกร่งไม่ได้รับประกันผลเหมือนกันในงานซ่อมรีโพที่ยาก |
| GLM 5.3 glm-5.3 | ตรวจสอบโค้ดเชิงตั้งรับ ค้นหาช่องโหว่ และจัดลำดับงานความปลอดภัย | CyberGym: 84.5%; ExploitBench: 54.4% | เบนช์มาร์กด้านความปลอดภัยรองรับเคสแคบ ๆ; ไม่ได้ชี้นำความเป็นผู้นำด้านโค้ดทั่วไป |
รายชื่อนี้จงใจไม่รวมราคา รูปแบบอินพุต และความยาวบริบทในระดับการตัดสินใจหลัก สิ่งเหล่านั้นคือข้อจำกัดด้านการปรับใช้; ตัวกรองแรกคือโมเดลสร้างแพตช์ที่ถูกต้อง ติดตามโฟลว์การควบคุมได้ ใช้เครื่องมือได้อย่างเชื่อถือได้ และอธิบายเหตุผลภายใต้ฮาร์เนสทดสอบเดียวกันหรือไม่
ตรรกะการเลือกโมเดลสำหรับโค้ดและการให้เหตุผล
- เลือกตามหลักฐานภารกิจ: ใช้งานซ่อมรีโพ รีวิวโค้ด เอเยนต์เทอร์มินัล หรือการวิเคราะห์ความปลอดภัย แทนพรอมป์ตแชททั่วไป
- แยกคุณภาพการโค้ดออกจากคุณภาพการให้เหตุผล: ให้คะแนนความถูกต้องที่รันได้จริง การวิเคราะห์รากสาเหตุ การใช้เครื่องมือ และการปฏิบัติตามข้อจำกัด
- ถือว่าราคา รูปแบบอินพุต และความยาวบริบทเป็นข้อจำกัดการปรับใช้หลังจากโมเดลผ่านการทดสอบโค้ดและการให้เหตุผลแล้วเท่านั้น
DeepSeek V4.1 Flash: ประสิทธิภาพด้านโค้ด
DeepSeek V4.1 Flash เป็นตัวเลือกสายโค้ดของ DeepSeek ในการเปรียบเทียบนี้ ใน การ์ดโมเดลทางการ การประเมินแบบ max-effort รายงาน 90.6 บน Terminal-Bench 2.1, 74.2 บน DeepSWE v1.1, 65.4 บน NL2Repo-Bench และคะแนน Codeforces ที่ 3471 ผลลัพธ์เหล่านี้ทำให้งานซ่อมรีโพ การโต้ตอบกับเทอร์มินัล และการสร้างโค้ดเบสเป็นภารกิจแรกที่ควรทดสอบ สิ่งเหล่านี้ไม่ได้พิสูจน์ว่าโมเดลจะผ่าน CI ของคุณ ดังนั้นให้ให้คะแนนแพตช์ที่รันได้และเวลาการแก้ไขโดยมนุษย์—ไม่ใช่แค่สไตล์โค้ด
DeepSeek V4.1 Flash: ประสิทธิภาพด้านการให้เหตุผล
สำหรับการให้เหตุผล รุ่นทางการเดียวกันรายงาน 90.9 บน GPQA Diamond และ 65.6 บน MathArena Apex โดยใช้ reasoning_effort=100 สิ่งนี้รองรับการดีบักหลายขั้นตอน การตั้งสมมติฐาน และการสืบค้นโดยใช้เครื่องมือ ขณะเดียวกันก็แสดงให้เห็นว่าควรบันทึกค่า effort ในทุกการเปรียบเทียบ รันการทดสอบครั้งที่สองที่ระดับ effort ต่ำกว่าที่คาดว่าจะใช้จริง มิฉะนั้นผลเบนช์มาร์กกับโปรไฟล์เวลาแฝงหรือต้นทุนที่ปรับใช้อาจอธิบายระบบต่างกัน
Kimi K3: ประสิทธิภาพโค้ดและการให้เหตุผล
Kimi K3 เป็นตัวเลือกที่แข็งแกร่งที่สุดที่นี่สำหรับเอเยนต์โค้ดที่ต้องรักษาแผนให้สอดคล้องตลอดการปฏิบัติการบนรีโพหลายครั้ง สัญญาณที่เผยแพร่ประกอบด้วย 88.3 บน TerminalBench 2.1, 81.2 บน FrontierSWE และ 77.8 บน ProgramBench; หน้ารุ่นเดียวกันรายงาน 91.2 บน BrowseComp และ 95.0 บน DeepSearchQA สำหรับการให้เหตุผลเชิงค้นหา ทดสอบบนภารกิจที่ต้องตรวจสอบ แก้ไข รัน และกู้คืนหลังความพยายามที่ล้มเหลว คะแนนสูงมีประโยชน์ แต่มีเพียงสเกฟโฟลด์เอเยนต์ของคุณเองเท่านั้นที่แสดงได้ว่าโมเดลรักษาข้อจำกัดได้หรือไม่ในช่วงรันยาว
Qwen3.8-Max: ประสิทธิภาพโค้ดและการให้เหตุผล
Qwen3.8-Max เหมาะที่สุดเมื่อการโค้ดขึ้นกับมากกว่าข้อความซอร์ส คะแนน 86.6 บน Terminal-Bench 2.1 แสดงการทำงานเทอร์มินัลที่แข็งแกร่ง ขณะที่ 67.7 บน SWE-bench Pro บ่งชี้เพดานที่ยากขึ้นในงานซ่อมรีโพ PaperBench ที่ 93.0 และ IFBench ที่ 82.8 เสริมกรณีการใช้งานที่รวมโค้ดกับเอกสาร สกรีนช็อต ไดอะแกรม หรือคำสั่งละเอียด ใช้สำหรับดีบักที่อิงหลักฐาน แต่แยกการตรวจรับความถูกต้องของแพตช์และผลการทดสอบเป็นเช็คแยกต่างหาก
GLM 5.3: โค้ดและการให้เหตุผลด้านความปลอดภัย
GLM 5.3 เป็นตัวเลือกเชิงให้เหตุผลด้านความปลอดภัยแบบเฉพาะทาง ไม่ใช่ผู้ชนะโค้ดทั่วไป คะแนน 84.5% บน CyberGym เทียบกับ 54.4% บน ExploitBench ชี้รูปแบบที่ชัดเจน: การค้นหาช่องโหว่แข็งแกร่งกว่าการทำเอ็กซ์พลอยต์ที่เสถียร นั่นทำให้การรีวิวโค้ดเชิงตั้งรับ การทำแผนที่พื้นผิวโจมตี และการติดตามโฟลว์ข้อมูลเป็นการทดสอบแรกที่เหมาะสม หลีกเลี่ยงการขยายผลจากผลด้านความปลอดภัยเหล่านี้ไปสู่การพัฒนาฟีเจอร์ทั่วไปจนกว่าจะมีหลักฐานด้านการโค้ดบนรีโพที่เทียบเคียงได้
เบนช์มาร์กที่เผยแพร่สำหรับโค้ดและการให้เหตุผล
ตัวเลขด้านล่างตอบคำถามแคบ ๆ เกี่ยวกับโค้ด การให้เหตุผล หรือความปลอดภัย พวกมันไม่ใช่กระดานจัดอันดับสากลเดียวเพราะผู้ขายใช้ฮาร์เนส พรอมป์ต สเกฟโฟลด์เครื่องมือ และการตั้งค่าการให้เหตุผลต่างกัน ใช้ผลแต่ละรายการเพื่อออกแบบเคสทดสอบ แล้วเปรียบเทียบแพตช์ที่ยอมรับและคำอธิบายที่ตรวจสอบแล้วในสภาพแวดล้อมของคุณเอง
| Model | หลักฐานด้านโค้ด | หลักฐานด้านการให้เหตุผล | การตีความที่เป็นประโยชน์ |
|---|---|---|---|
| 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 | ทดสอบก่อนสำหรับโค้ดแบบเอเยนต์และดีบักหลายขั้นตอน; บันทึก reasoning_effort ทุกครั้ง |
| Kimi K3 | TerminalBench 2.1: 88.3; FrontierSWE: 81.2; ProgramBench: 77.8 | BrowseComp: 91.2; DeepSearchQA: 95.0 | ทดสอบเวิร์กโฟลว์รีโพแบบรันยาวและการค้นหาที่ความต่อเนื่องของแผนสำคัญ |
| Qwen3.8-Max | Terminal-Bench 2.1: 86.6; SWE-bench Pro: 67.7 | PaperBench: 93.0; IFBench: 82.8 | ทดสอบงานวิศวกรรมที่รวมโค้ดกับเอกสารหรือหลักฐานเชิงภาพ |
| GLM 5.3 | CyberGym: 84.5% | ExploitBench: 54.4% | ใช้สำหรับการวิเคราะห์ช่องโหว่เชิงตั้งรับ; ความแกร่งด้านการค้นหาไม่เท่ากับการเอ็กซ์พลอยต์ที่เสถียร |
การทดสอบที่ยุติธรรมสำหรับโค้ดและการให้เหตุผล
รันทุกโมเดลด้วย system prompt, สแนปช็อตรีโพ, สคีมาเครื่องมือ, timeout, กฎการลองซ้ำ, และการทดสอบการยอมรับที่เหมือนกัน เก็บการควบคุมการให้เหตุผลเฉพาะโมเดลไว้ตามค่าเริ่มต้นที่มีเอกสาร เว้นแต่การทดสอบจะเกี่ยวกับการควบคุมเหล่านั้นโดยตรง
- “แพตช์รีโพสิทอรี:” “แก้การทดสอบเพจิเนชันที่ล้มเหลวโดยไม่เปลี่ยน API สาธารณะ ส่งแพตช์และอธิบายรากสาเหตุ” ยอมรับเฉพาะเมื่อชุดทดสอบทั้งหมดผ่านโดยไม่มีแพตช์จากมนุษย์
- “การให้เหตุผลข้ามไฟล์:” “ติดตามโฟลว์การยืนยันตัวตนข้ามไฟล์เหล่านี้และระบุเงื่อนไขที่ทำให้โทเคนหมดอายุผ่านได้” ยอมรับเฉพาะเมื่อโมเดลอ้างอิงไฟล์และเส้นทางโฟลว์การควบคุมที่ถูกต้อง
- “เอเยนต์ที่ใช้เครื่องมือ:” “ตรวจสอบรีโพสิทอรี เสนอแผน แก้ไขไฟล์น้อยที่สุด รันเทสต์ และหยุดหลังจากความพยายามล้มเหลวสองครั้ง” บันทึกความถูกต้องของการเรียกใช้เครื่องมือ การลองซ้ำ และว่าเอเยนต์ปฏิบัติตามเงื่อนไขหยุดหรือไม่
- “ไตรเอจแบบคำนึงต้นทุน:” “จัดประเภทปัญหา 100 รายการ ระบุรายการซ้ำ และแนะนำบั๊ก 10 รายการที่มีความเสี่ยงสูงสุด” วัดจำนวนการจัดประเภทที่ยอมรับได้ต่อหนึ่งดอลลาร์ ไม่ใช่แค่ราคาต่อโทเคน
สำหรับแต่ละภารกิจ ให้บันทึกผ่าน/ไม่ผ่าน การแก้ไขโดยมนุษย์ โทเคนอินพุต โทเคนเอาต์พุตและเหตุผล เวลาแฝง การลองซ้ำ และต้นทุนรวม โมเดลที่มีราคาต่อโทเคนต่ำกว่ายังอาจแพงกว่า หากต้องลองซ้ำหรือรีวิวมากกว่า
ต้นทุน LLM API ต่อภารกิจที่ยอมรับ
ราคาตรวจสอบเมื่อ 14 กันยายน 2026 อัตราด้านล่างเป็นราคาปัจจุบันของ CometAPI ต่อ 1M โทเคน ตัวอย่างใช้ 100K โทเคนอินพุตและ 10K โทเคนเอาต์พุต โดยไม่มีแคชฮิต การลองซ้ำ ค่าเครื่องมือ ภาษี หรือส่วนลดตามบัญชี CometAPI แสดงส่วนลด 20% เทียบกับราคาทางการที่แสดงสำหรับเส้นทางเหล่านี้; DeepSeek V4.1 Flash ยังอาจได้รับตัวคูณคำขอ 2× ในช่วง 01:00–04:00 และ 06:00–10:00 UTC ในวันทำการ
| 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 |
ที่อัตราฐานข้างต้น DeepSeek V4.1 Flash เป็นเส้นทางที่ถูกที่สุดในตัวอย่างนี้ที่ $0.0168 สำหรับภารกิจตัวอย่าง หน้าต่างตัวคูณ 2× ในวันทำงานที่ตรงกันจะเพิ่มเป็น $0.0336 การจัดอันดับยังคงรองลงมาจากอัตราการยอมรับ: คำขอที่ถูกกว่าไม่ได้แปลว่า “งาน” ถูกกว่า หากทำให้เกิดแพตช์ล้มเหลว การลองซ้ำ หรือการรีวิวมากขึ้น
เมตริกการผลิตที่มีประโยชน์คือ:
ต้นทุนต่อภารกิจที่ยอมรับ = โทเคนโมเดล + การเรียกเครื่องมือ + การลองซ้ำ + ค่าใช้จ่ายเส้นทางสำรอง + ค่าทบทวนโดยมนุษย์
การเปรียบเทียบ LLM จีนผ่านการผสานรวม CometAPI เดียว
CometAPI ให้รายชื่อสี่โมเดลนี้ใช้งานด้วยคีย์ API เดียว, เบส URL ที่เข้ากันได้กับ OpenAI เดียว—https://api.cometapi.com/v1—และเวิร์กโฟลว์บิลลิ่งเดียว ทำให้สามารถรันฮาร์เนสโค้ดและการให้เหตุผลเดียวกันกับแต่ละเส้นทางได้ โดยไม่ต้องดูแลการผสานผู้ให้บริการสี่ราย
- รับคีย์ CometAPI API หนึ่งรายการ
- ตั้งค่าเบส URL ที่เข้ากันได้กับ OpenAI เป็น
https://api.cometapi.com/v1. - คงภารกิจ สแนปช็อตรีโพ การทดสอบการยอมรับ และรูปทรงคำขอให้คงเดิม ขณะสลับค่า model ID ระหว่าง
deepseek-v4.1-flash,kimi-k3,qwen3.8-max, และglm-5.3บันทึกการตั้งค่าการให้เหตุผลเฉพาะโมเดลและพฤติกรรมเครื่องมือกับแต่ละผลลัพธ์
การจัดการข้อผิดพลาดในการผลิตด้วย CometAPI
- 401 Unauthorized: ยืนยันว่าคำขอใช้คีย์ CometAPI และเฮดเดอร์
Bearer - 404 Not Found: รวม
/v1ในเบส URL และคัดลอก model ID ปัจจุบันตรงจากแค็ตตาล็อก - 429 หรือข้อผิดพลาดด้านความจุ: ใช้การหน่วงแบบทวีคูณ จำกัดการลองซ้ำ และเปลี่ยนเส้นทางไปยังโมเดลอื่นที่ผ่านการทดสอบโค้ดและการให้เหตุผลแบบเดียวกันแล้วเท่านั้น
- ต้นทุนไม่คาดคิด: ตรวจสอบฟิลด์การใช้งาน การตั้งค่า reasoning effort การลองซ้ำ พฤติกรรมแคช และหน้าต่างตัวคูณตามเวลาวันทำการสำหรับ DeepSeek V4.1 Flash
- พารามิเตอร์โมเดลไม่ถูกต้อง: อย่าคิดว่าโมเดลที่เข้ากันได้กับ OpenAI ทุกตัวรับการตั้งค่าการให้เหตุผลหรือการสุ่มตัวอย่างเหมือนกัน Kimi K3 ตัวอย่างเช่น มีเอกสารพฤติกรรมการสุ่มตัวอย่างแบบคงที่และการทำงานแบบคิดเท่านั้น
ข้อเสนอแนะสุดท้าย
สำหรับทีมพัฒนาส่วนใหญ่ ให้ DeepSeek V4.1 Flash เป็นการทดสอบโค้ดและการให้เหตุผลทั่วไปครั้งแรก เนื่องจากรุ่นทางการเผยแพร่ผลที่แข็งแกร่งในด้านเทอร์มินัล รีโพ และการให้เหตุผล เพิ่ม Kimi K3 เมื่อความเสี่ยงหลักคือความต่อเนื่องของเอเยนต์แบบรันยาว, Qwen3.8-Max เมื่อหลักฐานด้านวิศวกรรมรวมเอกสารหรืออินพุตเชิงภาพ, และ GLM 5.3 เมื่อภารกิจเป็นการวิเคราะห์ความปลอดภัยเชิงตั้งรับ
หาก “น้ำหนักเปิด” เป็นข้อกำหนดการจัดซื้อ DeepSeek V4.1 Flash มีเช็คพอยต์ที่เผยแพร่และใบอนุญาต MIT ถือว่า Kimi K3, Qwen3.8-Max และ GLM 5.3 เป็นเส้นทางแบบโฮสต์เพื่อการเปรียบเทียบ เว้นแต่เช็คพอยต์และใบอนุญาตที่คุณตั้งใจจะปรับใช้จะได้รับการยืนยันอย่างอิสระในวันเผยแพร่
คำถามที่พบบ่อย
LLM จีนตัวไหนเหมาะกับการโค้ดที่สุด?
เริ่มจาก DeepSeek V4.1 Flash สำหรับการประเมินโค้ดและการให้เหตุผลแบบกว้าง Kimi K3 สำหรับเอเยนต์รีโพแบบรันยาว Qwen3.8-Max สำหรับวิศวกรรมแบบมัลติโหมดที่อิงหลักฐาน และ GLM 5.3 สำหรับการทบทวนความปลอดภัยเชิงตั้งรับ เส้นทางโปรดักชันที่ดีที่สุดคือเส้นทางที่ผ่านการทดสอบรีโพคงที่ของคุณด้วยการแก้ไขน้อยที่สุด
โมเดลไหนถูกที่สุดในรายชื่อย่อนี้?
ณ 14 กันยายน 2026 DeepSeek V4.1 Flash มีอัตราฐาน CometAPI ต่ำสุดในการเปรียบเทียบนี้ หน้าต่างตัวคูณตามเวลาในวันทำงานอาจทำให้ต้นทุนคำขอจริงเปลี่ยนแปลง ดังนั้นตรวจสอบหน้ารุ่นสดก่อนปรับใช้
Qwen3.8-Max เป็น open weight ไหม?
การเข้าถึงแบบโฮสต์ผ่าน API ได้รับการยืนยันบน CometAPI แต่เช็คพอยต์ที่ดาวน์โหลดได้และใบอนุญาตไม่ได้รับการยืนยันสำหรับบทความนี้เมื่อ 26 สิงหาคม 2026 อย่าระบุว่าโฮสต์เองได้จนกว่าอาร์ติแฟกต์เหล่านั้นจะเผยแพร่
GLM 5.3 เป็น open weight ไหม?
มีการประกาศปล่อยน้ำหนักแบบเปิด ขณะที่หน้าปัจจุบันของ CometAPI ยังระบุว่าอาร์ติแฟกต์สาธารณะมีแผนไว้ ถือว่าเข้าถึงได้ผ่าน API และติดตามการโฮสต์เองในรายการเฝ้าดูจนกว่าน้ำหนักและใบอนุญาตจะตรวจสอบได้
โมเดลไหนรับอินพุตภาพหรือวิดีโอ?
DeepSeek V4.1 Flash รับข้อความและภาพ ขณะที่ Qwen3.8-Max ถูกระบุว่าสำหรับข้อความ ภาพ PDF และวิดีโอ ใช้ความสามารถเหล่านี้เฉพาะเมื่อภารกิจโค้ดขึ้นกับหลักฐานภาพหรือเอกสารจริง ๆ; ทดสอบเส้นทาง CometAPI ที่ใช้งานจริงก่อนบันทึกการรองรับในโปรดักชัน
เปลี่ยนโมเดลโดยไม่เปลี่ยนโครงสร้างพื้นฐานได้ไหม?
โดยทั่วไปทำได้ รักษาเบส URL ของ CometAPI และคีย์ API แล้วเปลี่ยนค่า model ทดสอบพารามิเตอร์เฉพาะโมเดล โหลดมัลติมีเดีย การควบคุมการให้เหตุผล และพฤติกรรมเครื่องมือก่อนขึ้นโปรดักชัน
ความแตกต่างระหว่าง open source กับ open weight คืออะไร?
open weight หมายถึงพารามิเตอร์ที่เทรนแล้วสามารถดาวน์โหลดได้ภายใต้ใบอนุญาตที่ระบุ open source เป็นคำที่กว้างกว่าซึ่งอาจรวมถึงโค้ดการเทรน ข้อมูล และความสามารถในการทำซ้ำ ตรวจสอบเช็คพอยต์และใบอนุญาตจริงแทนการพึ่งฉลากการตลาด