事件
2026 年 4 月底，多位开发者在 X/Twitter 上发布了同一编码任务下的国产 AI 模型对比测试。参与对比的模型包括 GLM-5.1（智谱）、Kimi K2.6（月之暗面）、DeepSeek V4 Pro（深度求索）和 Qwen 3.6 Max Preview（阿里通义千问）。
这不是官方的 benchmark 跑分，而是真实开发场景下的横向对比，因此结果对实际选型有更高的参考价值。
测试方法
多位开发者使用了相似的测试方法论：
- 同一个编程 prompt（通常是中等复杂度的全栈项目）
- 不附加额外的 prompt engineering
- 评估维度包括：代码结构、推理过程、最终可用性
各模型表现
GLM-5.1：开发者级别的代码结构
GLM-5.1 在多个测试中展现出最接近人类开发者习惯的代码组织方式：
- 文件结构和模块划分清晰
- 函数命名和注释风格规范
- 错误处理逻辑完善
来自测试者的原话：“GLM 写出了最有 senior developer 风格的代码结构。”
在编码梯队排名中，GLM-5.1 与 Kimi K2.6 处于同一水平（entry 梯队）。
Kimi K2.6：像老师一样解释决策
Kimi K2.6 的独特优势在于决策解释的透明度：
- 每一步选择都有清晰的 reasoning
- 适合需要理解代码逻辑的开发场景
- Agent 集群能力使其在复杂项目中有额外优势
“Kimi 像老师一样解释每一个决策。”
K2.6 的 Agent 集群和长程编码能力也是其加分项——它不只是写代码，还能规划和执行多步任务。
DeepSeek V4 Pro：推理引擎级别的思考
DeepSeek 的表现可以概括为结构化的推理：
- 先分析再编码，step-by-step 的 reasoning 过程
- 1M token 上下文窗口适合超长代码文件
- 在发票数据验证等精确任务上表现可靠（未编造数据）
“DeepSeek 像推理引擎一样逐步思考。”
DeepSeek V4 Pro 在多个对比中略逊于 GLM-5.1 和 Kimi K2.6，但差距极小。
Qwen 3.6：最高效的代码输出
Qwen 3.6 Max Preview 的特点是输出效率和代码整洁度：
- 生成的代码结构清晰，冗余少
- 在部分测试中输出速度最快
- 代码可维护性较高
“Qwen 输出了我测试过的最整洁的代码结构。”
在本次横评中，Qwen 3.6 被归类为”未过 entry 梯队”，但这个分类更多是因为测试 prompt 的特定偏好，而非绝对能力差距。
梯队总结
基于多位开发者的交叉验证：
| 梯队 | 模型 |
|---|---|
| Entry 梯队 | GLM-5.1 ≈ Kimi K2.6 > DeepSeek V4 Pro |
| 接近 Entry | Qwen 3.6 Max Preview > MiniMax M2.7 |
注意：这个排名是基于特定测试任务的主观评价，不代表所有场景的绝对排序。
选型建议
- 需要代码结构规范：首选 GLM-5.1
- 需要理解决策逻辑：首选 Kimi K2.6
- 需要超长上下文：首选 DeepSeek V4 Pro
- 需要高效输出：首选 Qwen 3.6
- Agent 集群场景：Kimi K2.6 有明显优势
一个有趣的细节
在发票数据验证测试中，MiniMax M2.7 和 MiMo-V2.5-Pro 出现了编造数据的问题，而 DeepSeek V4 Flash、GPT-5.5 和 GLM-5.1 都完成了任务。这提醒我们：在需要精确性的场景中，模型选择比价格更重要。
价格对比参考
如果你考虑长期使用，Ollama Cloud 的 Coding Plan Max（$80/月）可以支撑每月 8 亿 token 的重度 Agent 使用量。相比之下，官方 API 的按量计费在重度使用场景下可能更高。
国产 AI 模型在编码领域的竞争正在快速缩小与国际模型的差距。对于大多数日常开发任务，这些模型已经能够提供可信赖的辅助。