咨询：国内 AI 模型 哪个编程效果好？

GLM , Kimi, DeepSeek 不过具体看场景和复杂度

DeepSeek-V3 性价比最高，代码补全和逻辑推理都扛得住，API 价格也便宜，入门首选。如果场景是 agent 或者长上下文，Kimi 2.5 窗口处理更稳。

楼上是真人么
glm 或者 qwen3.7max 吧

2 楼是有点离谱，v4 不用，不知道去哪扒拉 v3.

Kimi , DeepSeek 都用过 还可以

2 楼是有点离谱，2.6 不用，不知道去哪扒拉 2.5.

GLM 抢了几天没抢到算了，就用 kimi2.6 和 DS 了。我的 qwen coding plan lite 还挂着，不知道 3.7 max 好不好用

性价比就是 dsv4 和 mimo2.5
比 ds 和 mimo 强。就 glm5.1 和 qwen3.7

这帖子已经没有人类了

cc 搭配小米的模型, 再加上高质量的 skill , 表现也不错

GLM5.1 ，量大管饱，大部分场景 ok ，就是有点慢…deepseek v4pro 也可以，昨天有个性能优化 GLM5.1 没搞定，deepseekv4pro 搞定了

2 楼的训练数据还停留在去年。

qwen3.7 ds-v4

@aklllw #3 可能是 AI 生成的回复。

@teaguexiao 现在是日期是多少？

目前性能最强的是 GLM5.1 ，不过也最贵，性价比比较高的是 deepseek ，主要缺点是没多模态且长上下文（个人测试 350K 以上吧）性能下降，但是价格确实便宜，至于 qwen3.7 、kimi 之类的属于中间档性能略好价格略高，需要根据场景自己评估

据说 minimax 最新出的很强？？？

最新出的 minimax-m3

最新的 Minimax 不知道，没用过，因为从 2.5 开始就拉的不行，所以后面的版本那就没接触过了。

其实不建议绑定一家的模型，不光是国内的，就是能买满血 claude ，也建议再配置一个或多个其他家的。

无论说是哪个号称最强的比如 GLM5.1 还是 Qwen3.7 MAX ，在处理一些任务过程中，单一项目内都有可能会陷入某种“偏执”的循环，当然从性价比考虑，梁圣的 DS v4 缓存依然是无敌的存在。

所以有时候用一个主核心编码，再用另外的一个两个做 review ，大模型基座能力还是有些差异，就像用随机森林做模型，个人经验是综合更多模型的能力可能效果更好。

当然最后，最重要的一点是，大模型基座能力目前还在进步，今天认为的优秀，明天不一定就被谁超过，所以绑定一家一个模型，无论是从工程经验，还是从当前依然处于高速发展过程中的阶段来看，都应该充分考虑多模型支持，反正谁哪家更好用了，换用就是。

Kimi 的 Agent 做得还行，办公调研 PPT 有刚出的 Kimi Work ，代码有重构后疯狂发版的 Kimi Code ，开了会员上手就能用，用户体验上是比较好

Minimax 是国产第一梯队，最近在 1 折打折。