过去三个月，有个 vibe coder 用同一套工作流跑了 5 款国产量化模型，结论挺有意思。
先说排名：
| 排名 | 模型 | 最强场景 |
|---|---|---|
| 🥇 | Kimi K2.6 | 网页设计和前端原型 |
| 🥈 | GLM-5.1 | 中文理解和对话式开发 |
| 🥉 | Qwen 3.6 max preview | 综合稳定性和代码质量 |
| 4 | MiniMax 2.7 | 视频生成和多模态创作 |
| 5 | DeepSeek V4 Pro | 性价比和大规模文本处理 |
注意：这不是标准 benchmark，是一个人三个月的实际使用感受。样本量不大，但 vibe coding 这个场景本身就比较主观——你跑的不是分数，是手感。
各个模型的真实使用场景
Kimi K2.6 的强项是"你描述个感觉，它直接给你出设计"。不是精准地按规格实现，而是能理解那种模糊的"我想要个这种感觉的 landing page"——然后给你八九不离十的结果。这对 vibe coder 来说，就是核心价值。
GLM-5.1 在中文语境下的表现超出预期。用中文写 prompt、用中文描述需求、甚至用中文聊架构思路——它的理解深度比其他几款高半个身位。如果你主要用中文工作流，这个差异很明显。
Qwen 3.6 max preview 没有明显的短板。代码质量稳定，推理能力均衡，出错率低。它不是某个单项的第一，但它是那个"你不知道选谁的时候就选它"的选项。
MiniMax 2.7 的亮点不在代码，在多模态。视频生成能力在国产模型里独一档——不是"能生成"，而是"生成出来能用"。如果你的 vibe coding 工作流包含视频内容，这个模型值得单独配一个 API key。
DeepSeek V4 Pro 的杀手锏是价格。同样的任务，它的成本可能是其他模型的几分之一。质量不是最高的，但在"够用"和"便宜"之间，V4 Pro 找到了一个很实用的平衡点。
和之前的免费模型对比什么不同
之前我们写过 6 款免费国产编程模型实测，那篇的标准编程任务（REST API + 单元测试）更偏向传统开发。
这次的 vibe coding 排名关注的是另一种工作流：描述意图 → 模型理解 → 快速出原型 → 迭代修改。它测的不是代码能力，而是模型对模糊意图的理解力和创造力。
两个维度的结果不完全一致。Kimi 在传统编程测试里排第一，在 vibe coding 里也排第一——这说明它的优势不是偶然的。但 GLM-5.1 和 Qwen 的排名在两个测试中互换了位置，说明它们在不同场景下各有侧重。
一个实用的建议
如果你的工作流同时涉及代码和创意内容，最好的策略不是"选一个模型用到底"，而是按场景切换：
- 做前端原型和 UI 设计 → Kimi K2.6
- 用中文做需求分析和架构讨论 → GLM-5.1
- 写后端代码和 API → Qwen 3.6 或 GLM-5.1
- 生成视频和图像 → MiniMax 2.7
- 大批量文档处理 → DeepSeek V4 Pro
这不是最优解（谁不想一个模型搞定所有事呢），但它是现在这个阶段的现实解。
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