结论先行
用一套标准化的编程任务（搭建一个带 CRUD 操作的 REST API + 单元测试 + 文档），6 款免费国产模型的表现为：
| 排名 | 模型 | 完成度 | 代码质量 | 独立可用？ |
|---|---|---|---|---|
| 🥇 | Kimi K2.6 Free | 95% | 高 | ✅ 是 |
| 🥈 | GLM-5.1 Free | 92% | 高 | ✅ 是 |
| 🥉 | DeepSeek V4 Free | 85% | 中高 | ✅ 部分场景 |
| 4 | Ling-2.6-Flash Free | 80% | 中 | ⚠️ 需少量人工 |
| 5 | MiMo-V2.5-Pro Free | 78% | 中 | ⚠️ 需少量人工 |
| 6 | Qwen 3.6 Plus Free | 75% | 中 | ⚠️ 需人工辅助 |
数据来源：社区开发者交叉验证的独立测试，4 月 28 日至 5 月 1 日期间完成。非官方 benchmark，反映真实使用手感。
核心发现：前 3 款免费模型已经达到「可独立承担中等规模编码任务」的水平，这意味着个人开发者和小团队完全可以零成本启动 AI 辅助开发。
测试任务设计
测试任务是一个经典的「全栈入门项目」：
用 Python FastAPI 搭建一个图书管理 API，包含：
- 图书 CRUD 操作（增删改查）
- 基于 JWT 的用户认证
- SQLite 数据库 + SQLAlchemy ORM
- Pytest 单元测试（覆盖率 > 80%）
- OpenAPI 自动文档
这个任务的选择理由是：它涵盖了 API 设计、数据库、认证、测试和文档，是大多数中小型项目的核心骨架。如果一个 AI 编程模型能独立完成这类任务，它就具备了实用价值。
逐一分析
🥇 Kimi K2.6 Free：最接近「AI 程序员」的体验
Kimi K2.6 在此次测试中表现最亮眼。它不仅生成了完整的项目代码，还在以下方面表现出色：
- 项目规划先行：在写代码之前，先输出了模块划分和文件结构设计
- 代码风格一致：全文保持统一的命名规范和注释风格
- 测试覆盖完整：自动生成了覆盖 CRUD、认证、边界条件的 15 个测试用例
- 错误处理到位：每个 API endpoint 都包含了合理的异常处理
有一个细节值得注意：Kimi K2.6 在生成认证模块时，主动添加了 token 刷新逻辑和过期时间配置——这不是 prompt 中要求的内容，而是模型基于最佳实践的自主决策。
🥈 GLM-5.1 Free：稳扎稳打的「工程派」
GLM-5.1 的表现与 Kimi K2.6 非常接近，但风格有所不同：
- 代码结构更规范：严格遵循了 FastAPI 的项目组织最佳实践
- 类型注解更完整：所有函数签名都包含了完整的类型提示
- 文档更详尽：每个 endpoint 的 docstring 都包含了参数说明和返回示例
不足之处在于测试用例略少（12 个 vs Kimi 的 15 个），部分边界场景没有覆盖。但代码的整体工程质量是最高的。
🥉 DeepSeek V4 Free：性价比之选
DeepSeek V4 Free 的表现令人惊喜——在零成本的前提下，完成了 85% 的任务：
- CRUD 操作完整：四个 endpoint 全部正确生成
- 认证模块可用：JWT 实现正确，包含基本的 token 验证
- 测试覆盖达标：覆盖率约 78%，接近 80% 目标
主要差距在于：
- 缺少 token 刷新逻辑
- 部分异常处理不够精细
- 文档格式不太规范
但考虑到这是完全免费的模型，85% 的完成度已经足够让个人开发者启动项目。
4️⃣ Ling-2.6-Flash Free：速度最快的「快思考」选手
Ling-2.6-Flash 的最大优势是生成速度——代码产出速度几乎是 Kimi K2.6 的 3 倍。但在质量上有一些妥协：
- 代码生成快速：从 prompt 到完整代码仅需数秒
- 基本功能完整：CRUD + 认证都能跑通
- 测试用例偏少：仅覆盖了核心路径，缺少边界测试
- 偶有小 bug：个别变量名不一致，需要人工修正
适合场景：快速原型开发、代码草稿生成。不适合直接用于生产环境。
5️⃣ MiMo-V2.5-Pro Free：代码场景专精
MiMo-V2.5-Pro 是小米专门针对代码场景优化的模型，但在本次通用编程任务中表现中规中矩：
- 代码补全能力强：在已有代码的基础上续写表现优异
- 从零生成偏弱：面对全新项目的架构设计，表现不如 Kimi 和 GLM
- 1M 上下文优势未充分发挥：本次任务不需要长上下文，所以 MiMo 的优势没有体现
这个结果也说明：模型的能力表现高度依赖场景。MiMo 的优势在长代码文件续写、大项目代码导航等场景中会更加明显。
6️⃣ Qwen 3.6 Plus Free：进步空间最大的潜力股
Qwen 3.6 Plus 的表现相对靠后，但有几个值得关注的点：
- 理解能力不错：对 prompt 的理解准确，没有偏离需求
- 代码风格偏向学术：变量命名和注释风格更像是教学代码而非工程代码
- 依赖推荐精准：准确推荐了所需的全部依赖库和版本
Qwen 在编程能力上还有进步空间，但考虑到通义千问团队在开源领域的持续投入，未来的版本值得期待。
免费 vs 付费：差距有多大？
为了回答这个问题，测试者还将上述 6 款免费模型与付费版本做了对比：
| 模型 | 免费版完成度 | 付费版完成度 | 差距 |
|---|---|---|---|
| Kimi K2.6 | 95% | 97% | 微小 |
| GLM-5.1 | 92% | 94% | 微小 |
| DeepSeek V4 | 85% | 89% | 较小 |
| Ling-2.6-Flash | 80% | 83% | 较小 |
| MiMo-V2.5-Pro | 78% | 82% | 中等 |
| Qwen 3.6 Plus | 75% | 80% | 中等 |
关键结论：免费版的完成度已经达到了付费版的 85-98%。对于个人开发者和小型项目来说，免费版完全够用。
发票数据提取测试：诚实比聪明更重要
测试中还包含了一个额外的「发票数据提取」任务。在这个任务中，出现了一个值得关注的现象：
- DeepSeek V4 Flash、GLM-5.1：准确完成任务，未编造数据
- MiMo-V2.5-Pro、MiniMax-M2.7：在遇到无法识别的字段时，编造了数据给出结果
这个差异提醒我们：在涉及真实数据的场景中，模型的「诚实度」（不编造数据）比「完成度」更重要。如果一个模型在遇到无法确定的信息时选择编造而非拒绝，它在生产环境中的风险是巨大的。
选型建议
| 使用场景 | 推荐模型 | 理由 |
|---|---|---|
| 个人项目 / 学习 | Kimi K2.6 Free 或 GLM-5.1 Free | 完成度最高，开箱即用 |
| 快速原型 | Ling-2.6-Flash Free | 速度最快，适合 MVP 开发 |
| 大项目代码续写 | MiMo-V2.5-Pro Free | 1M 上下文 + 代码专精优化 |
| 需要长上下文 | DeepSeek V4 Free | 1M token 上下文窗口 |
| 企业级生产环境 | 建议升级到付费版 | 免费版缺少 SLA 保障 |
总结
2026 年 5 月的这个时间点上，免费国产 AI 编程模型已经不再是「玩具」。Kimi K2.6 Free 和 GLM-5.1 Free 的表现证明，个人开发者完全可以零成本获得接近付费水平的 AI 编程辅助。
对于还在犹豫是否要花钱购买 AI 编程工具的开发者来说，现在最好的建议是：先用免费版跑起来，等到免费版确实不够用的时候，再考虑升级。
而这个「不够用」的临界点，可能比你想象的要晚得多。