2026年最佳免费OpenRouter编程模型

OpenRouter 让你通过单一 API 访问 300 多个 AI 模型——其中约 30 个完全免费。但哪些模型真正能写出像样的代码呢？

我在 OpenRouter 的 Playground 中对每个免费编程模型运行了相同的 FastAPI 注册端点任务，从活动日志中测量了它们的速度，并审查了生成代码的结构和正确性。以下是结果——包括哪些"免费"模型已悄然消失。

简而言之 — 我的首选（测试于2026年6月23日）

OpenRouter 免费模型排名——按实际使用量排序（2026年6月）

我的测试方式

我给每个模型分配了相同的任务：

"使用 FastAPI 编写一个处理用户注册的 Python REST API 端点。包含使用 Pydantic 的输入验证、针对重复邮箱的适当错误处理、使用 bcrypt 的密码哈希处理，并返回适当的 HTTP 状态码。请编写生产级代码，而非示例性代码。"

这是一个中等复杂度的任务，一次性测试多个关注点：验证、安全性、错误处理和 API 设计。

测试设置：OpenRouter Playground（openrouter.ai/chat），免费账户无余额，2026年6月23日。速度和token数量来自OpenRouter的活动日志。所有模型均使用:free端点。

Qwen3 Coder 模型页面 — 注意：:free变体在我们的测试日期之前已被移除

在 OpenRouter Playground 中并排测试所有模型——相同的提示词，不同的标签页

警告：两款热门模型已失去免费访问权限

在排名之前——一个其他指南尚未提及的重要提示：

Qwen3 Coder（:free）已下线。自2026年6月下旬起，:free 端点已不再存在。您仍可使用 Qwen3 Coder Plus，但每次请求费用约为 $0.004。许多"最佳免费模型"文章仍将其列为免费——这些文章已过时。

DeepSeek R1 (:free) 也已下线。情况相同。针对该关键词排名前十的多篇文章仍将其推荐为免费选项，但实际上并非如此。

Llama 3.3 70B (:free) 存在上游速率限制。从技术上讲它仍然是免费的，但我在测试过程中遇到了上游提供商的速率限制——该模型无法正常使用。

这正是真实测试至关重要的原因。免费模型的格局变化速度远超博客文章的更新速度。

排名——当前真正有效的方法

第一梯队 — 最佳免费编程模型

GPT-OSS 120B (:free) — 首选推荐

OpenAI 在 Apache 2.0 许可下开源的 1200 亿参数模型。在所有测试模型中生成了最多的输出（3,013 个 token），速度达到稳定的 36.0 tok/s——完成一个完整的端点实现约需 84 秒。

在这种输出量级下，GPT-OSS 倾向于生成包含导入语句、错误处理和内联文档的完整实现。它是目前可用的最高容量免费模型，能够很好地处理复杂的多关注点任务。对于需要一次性解决的问题，这是目前 OpenRouter 上最佳的免费选项。

Cohere North Mini Code (:free) — 速度之王

总参数量30B，仅激活3B（稀疏MoE）。速度极快——69.1 tok/s，仅用42秒完成相同任务，同时输出2,910个token。针对代码生成和终端任务优化，支持256K上下文和64K输出。

我原本以为一个轻量级模型只会生成简单的扁平代码。然而，North Mini Code 却生成了一个完整的多文件项目结构：独立的 database.py（使用 SQLAlchemy ORM）、schemas.py（包含 Pydantic 模型，其中含有要求数字和字母的密码强度验证器）、password_utils.py（通过 passlib 使用 bcrypt），以及带有 FastAPI 依赖注入的 auth_router.py。它甚至在响应模型上设置了 orm_mode = True。

对于一个拥有30亿活跃参数的模型来说，这是相当出色的表现。其生成的代码可以说比许多更大模型产出的更为规整。权衡之处在于：面对真正复杂的多文件重构或微妙的架构决策时，较小的参数量会显露出局限性。但若是生成单个端点和脚本？在零成本条件下，其速度与质量的比率无可匹敌。

第二级 — 可用但有注意事项

NVIDIA Nemotron 3 Ultra (:free)

1M上下文，MoE架构。输出质量尚可（2,375个token），但以15.1 tok/s的速度，等待单次响应需要将近3分钟。生成的代码可以运行，但结构不如GPT-OSS或North Mini Code。

更大的隐患：这是一个促销活动——NVIDIA 正在临时补贴。随时可能转为付费。不要围绕它构建你的工作流程。

Poolside Laguna M.1 (:free)

专为智能体编程打造——支持工具调用、多步骤工作流。但以 8.0 tok/s 的速度，等待一个响应超过 5 分钟，对于交互式使用来说实在难以忍受。

输出量合理（2,457 个令牌），但 5 分钟的等待时间会破坏任何交互式工作流程。

如果您正在运行一个在后台发送请求的编码代理，并且不介意等待，Laguna 可以胜任。对于任何交互式场景，请改用 GPT-OSS 或 North Mini Code。

第三级 — 不推荐

Llama 3.3 70B Instruct (:free) — 技术上仍然免费，但在测试期间触及了上游速率限制。即使正常运行，它也是通用模型，并非专为代码优化。不够可靠。

Gemma 4 31B (:free) — 在视觉任务上表现优于编程任务。未针对此基准进行测试。

Mistral Devstral 2 (:free) — Reddit 上的反馈两极分化：有人喜欢它，有人说它会产生幻觉导入。不够可靠，不建议使用。

有什么隐情？

每一个关于 OpenRouter 免费模型的 Reddit 帖子都在问这个问题。以下是来自实际测试的诚实回答：

速率限制是真实存在的。 每分钟20次请求，每天200次。足够用于学习和原型开发，但不足以支撑一整天的智能体编程。

速度差异悬殊。 North Mini Code 的速度为 69.1 tok/s，而 Laguna 仅为 8.0 tok/s——相差 8.6 倍。而且这些数字会随流量变化而波动。正如一位 Reddit 用户所说："时好时坏，取决于流量。"

模型会在没有任何警告的情况下消失。我亲眼目睹了这一切：Qwen3 Coder 和 DeepSeek R1 都失去了 :free 状态。Moonshot Kimi K2.6 和 DeepSeek V4 Flash 也在 2026 年 6 月下线。任何标记为"promo"的模型都可能是下一个。

质量等同于付费，可用性则不然。免费端点使用相同的模型权重——输出结果完全一致。区别在于优先级：付费请求优先处理。

稳定性评级（2026年6月）

OpenRouter 编程模型排行榜 — 包含免费和付费模型

当免费版本不够用时——最值得升级的平价方案

免费模型已经能满足很多需求，但当您需要更高的速率限制或前沿级别的质量时，以下是2026年6月性价比最高的选择：

Qwen3 Coder Plus (qwen/qwen3-coder-plus) — 每次请求约 $0.004

这是已下线的免费版 Qwen3 Coder 的付费继任者。在我的测试中：44.1 tok/s，输出 1,060 个 token，约 24 秒完成。代码质量有了明显提升——它生成了一个异步 SQLAlchemy 实现，包含规范的服务层、自定义异常类、结构化日志记录，甚至通过捕获 IntegrityError 处理了竞态条件。如果你曾喜欢免费版的 Qwen3 Coder，它现在就在这里——说实话，$0.004 的价格换来这样的质量提升是值得的。

GLM 5.2 (z-ai/glm-5.2) — 每百万 token $0.98/$3.08

目前可用的最强开源权重编码模型。共744B参数（40B激活，MoE架构），支持1M上下文，采用MIT许可证。在Terminal-Bench 2.1上得分81.0，在SWE-bench Pro上得分62.1。如果您希望以极低的成本获得媲美Claude的编程能力，这就是您的最佳选择。

Qwen 3.7 Max (qwen/qwen3.7-max) — 每百万 token $1.25/$3.75（五折优惠）

阿里巴巴以智能体为核心的旗舰模型。支持100万上下文，专为需要数百次工具调用的任务而设计。在SWE-Pro上得分60.6。如果您需要长上下文智能体可靠性，这是从Laguna M.1升级的最佳选择。

成本实况：一次典型的编程会话约消耗 50-100K tokens。按 Qwen3 Coder Plus 的定价，费用不足 $0.01。按 GLM 5.2 的定价，大约为 $0.05-0.15。相比之下，Claude Opus 则需要 $7-15。

如何开始

该 API 与 OpenAI 兼容——只需更改基础 URL 即可：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://openrouter.ai/api/v1",
    api_key="your-openrouter-key",  # free, no credit card
)

response = client.chat.completions.create(
    model="openai/gpt-oss-120b:free",
    messages=[{"role": "user", "content": "Write a Python function to..."}],
)

将 gpt-oss-120b:free 替换为任意带有 :free 后缀的模型 ID。当您超出免费套餐限制时，充值 $5 即可解除所有速率限制并解锁 300 多个模型。

总结

对于大多数编程任务：GPT-OSS 120B — 在免费模型中，输出质量与速度的最佳平衡。

快速迭代：North Mini Code — 69 tok/s，不到一分钟即可获得答案。

对于后台代理：Laguna M.1 — 如果您不介意等待5分钟，它专为工具调用工作流而构建。

对于任何正式用途：充值 $5 额度，使用 Qwen3 Coder Plus（$0.004/次请求）或 GLM 5.2（$0.05/会话）。免费版仅用于原型开发，正式上线请使用付费版。

让我最惊讶的是 North Mini Code。它只有 30 亿个活跃参数，我原本以为输出会很粗糙——没想到它在 42 秒内生成了一个结构完整的多文件 FastAPI 项目，包含 SQLAlchemy、依赖注入和密码验证。GPT-OSS 120B 的输出最为详尽，但耗时是前者的两倍。真正的教训是：不要相信任何没有注明测试日期的"最佳免费模型"榜单。Qwen3 Coder 两周前还是所有人的首选——如今已销声匿迹。

所有模型均于2026年6月23日在OpenRouter上使用免费账户（无充值）进行测试。速度数据来自OpenRouter的活动日志。免费模型的可用情况频繁变动——请查看免费模型页面获取最新列表。