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針對編碼與推理，先以 DeepSeek V4.1 Flash 用於代理式軟體工作，Kimi K3 用於長時運行的倉庫代理，Qwen3.8-Max 用於結合程式碼與視覺或文件證據的工程任務，GLM 5.3 用於防禦性安全審查——然後以一個固定的倉庫測試而非宣傳規格來選出勝者。
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使用程式設計、推理、智能體基準測試來比較 DeepSeek V4.1 Flash、Kimi K3、Qwen3.8-Max 和 GLM 5.3，然後透過單一 CometAPI 整合對它們進行測試。
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)針對編碼與推理，先以 DeepSeek V4.1 Flash 用於代理式軟體工作，Kimi K3 用於長時運行的倉庫代理，Qwen3.8-Max 用於結合程式碼與視覺或文件證據的工程任務，GLM 5.3 用於防禦性安全審查——然後以一個固定的倉庫測試而非宣傳規格來選出勝者。
| 模型 | 優先用於 | 編碼與推理信號 | 決策注意事項 |
|---|
| DeepSeek V4.1 Flash deepseek-v4.1-flash | 倉庫修復、終端代理、程式碼生成與視覺化除錯 | Terminal-Bench 2.1: 90.6; DeepSWE v1.1: 74.2; GPQA Diamond: 90.9 | 官方結果採最大努力配置；請在你將實際部署的努力水準上驗證成本與通過率。 |
| Kimi K3 kimi-k3 | 長時運行的倉庫代理與依賴大量搜尋的工程工作流 | TerminalBench 2.1: 88.3; FrontierSWE: 81.2; BrowseComp: 91.2 | 數據為廠商回報，且評測設定與其他行不完全相同。 |
| Qwen3.8-Max qwen3.8-max | 依賴螢幕截圖、PDF、圖表或影片證據的程式碼審查或除錯 | Terminal-Bench 2.1: 86.6; SWE-bench Pro: 67.7; PaperBench: 93.0 | 強勁的文件與終端信號不保證在困難的倉庫修復上獲得相同結果。 |
| GLM 5.3 glm-5.3 | 防禦性程式碼審查、弱點發現與安全分類 | CyberGym: 84.5%; ExploitBench: 54.4% | 安全基準僅支援狹窄用例；它們並不能證明一般編碼領先。 |
此入選清單刻意不將價格、輸入格式與最大上下文納入首要決策。那些是部署限制；第一道篩選應該是模型是否能產生正確修補、追蹤正確的控制流程、可靠地使用工具，並在相同測試框架下解釋其推理過程。
DeepSeek V4.1 Flash 是本次比較中以編碼為先的 DeepSeek 候選。在其官方模型卡中，最大努力評測回報 Terminal-Bench 2.1 為 90.6、DeepSWE v1.1 為 74.2、NL2Repo-Bench 為 65.4，以及 Codeforces 評級 3471。這些結果使其適合優先測試倉庫修復、終端互動與程式碼庫生成等工作負載。它們不能證明該模型會通過你的 CI，因此要評分可執行修補與人工校正時間——而不是僅看程式碼風格。
在推理方面，同一官方釋出於 reasoning_effort=100 下回報 GPQA Diamond 90.9 與 MathArena Apex 65.6。這支持多步驟除錯、假設形成與基於工具的調查，同時也顯示為何應在每次比較記錄中包含努力設定。請在你預計於生產使用的較低努力水準上進行第二輪測試；否則，基準結果與你部署時的延遲或成本側寫將描述不同的系統。
Kimi K3 是此處在「必須於多次倉庫操作間維持計畫一致性」的編碼代理中最強的候選。其公布信號包括 TerminalBench 2.1 為 88.3、FrontierSWE 為 81.2、ProgramBench 為 77.8；同一模型頁面對於以搜尋為導向的推理回報 BrowseComp 91.2 與 DeepSearchQA 95.0。請用需要檢查、編輯、執行並能從一次失敗嘗試中恢復的任務來測試它。高分是有用的證據，但只有你的代理骨架能顯示它是否能在長時運行中維持約束。
Qwen3.8-Max 在編碼依賴於不止原始碼時最相關。其回報的 Terminal-Bench 2.1 為 86.6，顯示強勁的終端執行；而 SWE-bench Pro 的 67.7 則暗示在倉庫修復上更具挑戰的上限。PaperBench 93.0 與 IFBench 82.8 強化了其在結合程式碼與文件、螢幕截圖、圖表或詳細指示的任務上的適用性。用於證據豐富的除錯，但請將修補正確性與測試結果作為獨立的驗收檢查。
GLM 5.3 是專精於安全推理的候選，而非通用編碼冠軍。其回報的 CyberGym 84.5% 對比 ExploitBench 54.4% 指向明確模式：弱點發現強於可靠的利用完成。因此，防禦性程式碼審查、攻擊面盤點與資料流追蹤是正確的優先測試方向。在可比的倉庫編碼證據可用之前，避免將這些安全結果外推到一般功能開發。
下列數字回答的是關於編碼、推理或安全的狹窄問題。它們不構成通用排行榜，因為廠商使用不同的框架、提示、工具骨架與推理設定。用每一項結果來設計測試案例，然後在你的環境中比較被接受的修補與經驗證的解釋。
| 模型 | 編碼證據 | 推理證據 | 有用解讀 |
|---|---|---|---|
| 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 | 優先測試代理式編碼與多步驟除錯；於每次執行記錄 reasoning_effort。 |
| Kimi K3 | TerminalBench 2.1: 88.3; FrontierSWE: 81.2; ProgramBench: 77.8 | BrowseComp: 91.2; DeepSearchQA: 95.0 | 測試需要計畫連貫性的長時運行倉庫與搜尋工作流。 |
| Qwen3.8-Max | Terminal-Bench 2.1: 86.6; SWE-bench Pro: 67.7 | PaperBench: 93.0; IFBench: 82.8 | 測試結合程式碼與文件或視覺證據的工程任務。 |
| GLM 5.3 | CyberGym: 84.5% | ExploitBench: 54.4% | 用於防禦性弱點分析；發現能力強不代表利用可靠性。 |
以相同的 system prompt、倉庫快照、工具結構、逾時、重試規則與驗收測試來運行每個模型。除非測試明確針對那些控制項，否則保持模型特定的推理控制在其文件記載的預設值。
對每項任務，捕捉通過/失敗、人工修正、輸入 Token、輸出與推理 Token、延遲、重試與總成本。即使單價最低的模型，若需要更多重試或審查，整體成本仍可能更高。
定價查核時間：2026 年 9 月 14 日。以下為 CometAPI 目前每 100 萬 Token 的價格。示例使用 100K 輸入 Token 與 10K 輸出 Token，無快取命中、重試、工具費用、稅費或帳戶特定折扣。CometAPI 對下列路由顯示的官方價格提供 20% 折扣；DeepSeek V4.1 Flash 亦可能在工作日的 01:00–04:00 與 06:00–10:00 UTC 時段套用 2× 請求倍率。
| 模型 | 輸入 / 100 萬 | 輸出 / 100 萬 | 100K 輸入 + 10K 輸出 |
|---|---|---|---|
| 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 |
在上述基準價下，DeepSeek V4.1 Flash 是此比較中最便宜的路由，於示例工作負載為 $0.0168。若套用匹配的 2× 工作日時段，該示例將上升至 $0.0336。排名仍屬次要，關鍵在於驗收率：若造成更多失敗修補、重試或審查，即便請求更便宜，工作也不會更便宜。
一個有用的生產指標是：
成本/被接受任務 = 模型 Token + 工具呼叫 + 重試 + 後備花費 + 人工審查成本。
CometAPI 讓此四模型入選清單共用一組 API Key、一個與 OpenAI 相容的 base URL——https://api.cometapi.com/v1——以及一個計費流程。這使得在不維護四個供應商整合的情況下，對每條路由運行相同的編碼與推理框架變得可行。
https://api.cometapi.com/v1.deepseek-v4.1-flash、kimi-k3、qwen3.8-max、glm-5.3）時，保持任務、倉庫快照、驗收測試與請求形態固定。記錄每次結果的模型特定推理設定與工具行為。/v1，並從型錄複製當前精確的模型 ID。對多數開發團隊而言，DeepSeek V4.1 Flash 是首個一般編碼與推理測試對象，因其官方發佈了強勁的終端、倉庫與推理結果。當長時運行代理的計畫連貫性是主要風險時加入 Kimi K3；當工程證據包含文件或視覺輸入時加入 Qwen3.8-Max；當任務是防禦性安全分析時加入 GLM 5.3。
若採購要求開放權重，DeepSeek V4.1 Flash 提供已發佈的檢查點與 MIT 授權。Kimi K3、Qwen3.8-Max 與 GLM 5.3 請視為託管比較路由，除非你打算部署的精確檢查點與授權在發佈當日已可獨立驗證。
以 DeepSeek V4.1 Flash 作為廣泛的編碼與推理評估起點；長時運行的倉庫代理選 Kimi K3；結合文件或視覺證據的工程任務選 Qwen3.8-Max；防禦性安全審查選 GLM 5.3。最佳的生產路由是能在你的固定倉庫測試中以最少修正通過的模型。
截至 2026 年 9 月 14 日，DeepSeek V4.1 Flash 在 CometAPI 公布的基準價中最低。其工作日的時間倍率可能改變實際請求成本，部署前請檢查即時模型頁面。
在 CometAPI 上確認可透過託管 API 存取，但截至 2026 年 8 月 26 日，本文未驗證可下載的檢查點與授權。未公開前請勿標示為可自託管。
已有開放權重釋出的公告，而當前 CometAPI 頁面仍顯示公共檔案在規劃中。請視為可透過 API 存取，並在權重與授權可驗前持續關注自託管選項。
DeepSeek V4.1 Flash 支援文字與影像；Qwen3.8-Max 列示支援文字、影像、PDF 與影片輸入。僅在編碼任務確實依賴視覺或文件證據時使用這些能力；在文件化生產支援前先測試精確的 CometAPI 路由。
通常可以。保持 CometAPI 的 base URL 與 API Key 不變，然後更改 model 的值。在生產前重新測試模型特定參數、多模態負載、推理控制與工具行為。
開放權重指可在特定授權下下載已訓練參數。開源是更廣的主張，可能包含訓練程式碼、資料資訊與可重現性。請驗證實際的檢查點與授權，不要依賴行銷標籤。