最佳开源编码 LLM：我们的测试中成本差距达 48 倍

简短回答：GLM-5.2 目前是最强的开源 LLM，用于编码时——在长时间使用中，其输出质量接近 Claude Sonnet 级别，而且也是我们会拿来处理最难问题的模型。它也很慢且很吃 token，所以如果是追求快速的 API 编码代理，选择 Kimi K2.7 Code；如果追求最低成本，选择 DeepSeek V4 Flash；如果你自己的 24GB GPU，则选择 Qwen3.6-27B。

这是将相同的两个编码任务交给五个开源旗舰模型，并以 Claude Opus 4.8 作为闭源参考后得出的结论。它们都生成了正确的代码。真正拉开差距的是它们为此消耗了多少 token，而这方面的差异在成本上最大可达 48 倍。

关于措辞说明：这些模型几乎全部从技术上来说都是 open-weight 模型：权重是免费的，但训练数据不是。我们之所以说“开源”，是因为这是大家搜索的词。这个区别只会影响下面一个 FAQ 答案。

我们如何测试

两个任务，每个模型使用相同提示，于 2026 年 7 月 17 日在默认设置下发送：

• 任务 1：编写一个持续时间解析函数，处理棘手的边界情况（12 个测试用例）
• 任务 2：修复一个有 bug 的区间合并函数（6 个测试用例）

我们在本地对代码进行了评分，并为每次运行记录了三个数值：通过率、输出 token 数量和墙钟时间。成本是 token 数量乘以各供应商的标价，我们在当天进行了核实。两个任务只是一次探测，而不是基准测试，但这类常规请求你会发送数百次。

结果

每个模型都通过了每个测试用例。因此，下面的表格只关注一件事：效率：

token 列就是故事的核心。GLM-5.2 和 MiniMax M3 是“思考”模型：默认情况下，它们在回答前会进行长时间推理。这些推理会按输出计费。对于同样正确的函数，GLM-5.2 生成的 token 数是 Kimi K2.7 Code 的 3 倍。

当 token 上限受限时，情况会更糟。我们将响应限制为 2,048 个 token 时，这两个思考型模型都把全部预算花在推理上，结果完全没有返回代码。你付了钱，却什么也得不到。GLM-5.2 需要把上限提高到 16,384 个 token 才能完成，而且它那两次失败的尝试本身就花了大约 0.045 美元。如果你在编码 agent 中使用思考型模型，请提高 max_tokens，或者在常规编辑时关闭 thinking。

作为对比，Claude Opus 4.8 仅用 539 个 token 就完成了这两项任务。开源模型在正确性上已经追上；但在简洁性方面，闭源基线仍然领先 4 倍。

按部署层级划分的最佳开源编码模型

按模型将运行的位置选择。价格按每 100 万 tokens 计，已于 2026-07-17 核实。

如果你能等得起的话，最强模型：GLM-5.2

在高难度、多步骤的编码工作中，GLM-5.2 的输出质量是当前开源模型中最接近 Claude 级别的——它在 agentic 基准测试（SWE-Bench Pro、Terminal-Bench 2.1）中领先，而且在我们自己的长期使用中，它是我们会放心交给那些其他模型处理不好的问题的那个。更多内容请见我们的 GLM-5.2 API 指南。

这种质量的代价是耐心。它是我们测试中最慢、最“吃资源”的模型（Task 1 上耗时 99.3 秒，消耗 5,695 个 token），而且缓慢的服务表现更多反映的是供应商一侧受限的 GPU 容量，而非模型本身。输入 $1.40 / 输出 $4.40，1M 上下文，标准 MIT 许可。把难题和充足的 token 预算交给它；快速修改则交给别处。

最适合快速 API 编码代理：Kimi K2.7 Code

我们测试过的最省 token 的开源模型：它的 bug 修复只用了 259 个 token，简洁程度类似 Claude。它还以 60.7% 领先于 Kilo 的任务完成基准。

价格：输入 $0.95 / 输出 $4.00，缓存命中时 $0.19。唯一真正的限制是上下文：262K tokens，而本列表中的其他产品提供 1M。关于它与最接近的竞争对手相比表现如何，请参见 Kimi K2.7 Code vs GLM-5.2。

最佳价值：DeepSeek V4 Flash

$0.14 输入 / $0.28 输出，到目前为止这里最便宜的模型，而且它仍然通过了我们抛给它的一切测试，在开源模型中速度最快。其公布的分数（79.0% SWE-Bench Verified，91.6% LiveCodeBench）与它的“大哥”只差两个百分点。上下文为 1M tokens，许可证为标准 MIT。

从这里开始。只有当多文件工作开始暴露差距时，才升级到 V4 Pro。

最适合 24GB 消费级 GPU：Qwen3.6-27B

一个稠密的 27B 模型，在 SWE-Bench Verified 上达到 77.2%，来自一个能装进一张消费级显卡的模型的接近旗舰级成绩，这也是为什么它会在那些以“I have 24GB of VRAM.”开头的 r/LocalLLaMA 讨论串里反复成为答案。

其更快的同门兄弟 Qwen3-Coder-Next（总计 80B，每个 token 仅激活 3B，Apache 2.0）是社区里的速度之选：有用户 在完整 262K 上下文下，单张 RX 9070 XT 上以约 20 tokens/s 运行它。如果你更愿意通过 API 调用，它在 Alibaba Cloud 上的起价为 $0.30/$1.50。

最佳单 GPU 自托管：Gemma 4 31B

根据 Google 的模型卡，31B 版本可在一张 80GB H100 上运行，支持 256K 上下文，采用 Apache 2.0 许可证。12B 版本可在 16GB VRAM 中运行。

一个尺寸陷阱：MoE 模型宣传较小的“active”参数量，但你仍然必须存储全部权重。DeepSeek V4 Flash 每个 token 激活 13B 参数，但总参数量为 284B，即使是 4-bit 也大约需要 142GB。这是一个多 GPU 项目，不是一张卡能搞定的。

长时间自主运行的最佳经济之选：MiniMax M3

1M 上下文，价格为 $0.30/$1.20，专为多小时 agent 会话打造——MiniMax 已展示了 12 小时无人值守的研究运行。它具有你在结果表中看到的 thinking-model 详细程度，因此请相应预留 token 预算。当在长时间运行中质量比成本更重要时，上面的 GLM-5.2 是升级之选。

排行榜不会告诉你的事

基准分数现在已经很接近了：斯坦福的 AI Index 发现，第一名和第十名模型之间的差距在一年内从 11.9% 缩小到了 5.4%。分数表仍然隐藏着三件事：

按任务计费比按 token 计费更重要。GLM-5.2 的 $4.40 输出价格看起来接近 Kimi 的 $4.00。按实际 token 数计算后，同样的任务成本要高出 3.5 倍。Kilo 的实时统计显示了极端情况：DeepSeek V4 Pro 在标价 $0.87 的情况下，每次完成基准测试尝试的平均成本为 $15.91。

同一个模型，不同的运行框架，不同的结果。 一个模型在设计良好的 agent 循环中（结构化工具、重试、合理的 token 限制）的表现，和在原始 chat 调用中的表现完全不同。我们的 GLM 零代码失败是配置交互问题，而不是能力差距。

每个基准测试衡量的任务都不同。LiveCodeBench 是算法生成；DeepSeek V4 Pro 以 93.5% 的成绩在该项中胜出，超过了闭源模型已公布的分数。SWE-Bench Verified 是仓库级 bug 修复；Claude Mythos 5 仍以 95.5% 领先，而开源模型大约在 80% 左右。在相信排名之前，请先将基准测试与你的实际工作对应起来。

更换 Claude 订阅

推动转向开源的一个常见触发点：在工作日中途碰到 Claude 的订阅限制。算下来很划算。我们的双任务探测在 DeepSeek V4 Flash 上花费了 $0.00066；每天即使调用几百次，也仍然不到一美元。

切换也比以前更少需要繁琐配置。DeepSeek 提供了一个与 Anthropic 兼容的端点（api.deepseek.com/anthropic），因此 Claude Code 只需通过修改环境变量就能调用它；同样的设置也适用于 GLM-5.2。如果你想让 Claude 处理棘手问题，同时将日常工作路由到开放模型，那么像 AIReiter 这样的平台会通过同一个与 Anthropic 兼容的接口，以标价的 20% 提供 Claude 服务。

Kimi K3：值得关注的那一款

Moonshot 于 2026 年 7 月 16 日发布了 Kimi K3，在前端工作方面，它已经超越了最强的闭源模型：在 Frontend Code 排行榜上以 1,679 分位居第 1，超过了 Claude Fable 5 的 1,631 分，早期上手报告也指向同样的方向。

它之所以没有在这里排名，原因只有一个：权重将于 7 月 27 日开放。在此之前，它是一个封闭 API，价格为 $3/$15。一旦它们发布，K3 将成为迄今为止发布的最大开源权重模型，而上面的前端数据表明，它将有望争夺这个榜单的榜首。我们正单独跟踪 K3 open-weights 发布。

如何选择

1. 它将在哪里运行？ 16GB VRAM 以下：使用 API（Gemma 4 12B 可本地运行，但预计质量会明显下降）。24GB：Qwen3.6-27B。一张 H100：Gemma 4 31B。API：先用 DeepSeek V4 Flash，直到证明它不够用为止。2. 什么类型的工作？ 快速编辑更适合简洁模型：Kimi K2.7 Code 或 DeepSeek。棘手问题和长时间 agent 运行更适合 GLM-5.2（预算有限时可选 MiniMax M3），并分配充足的 token 预算。3. 许可证限制？ MIT（GLM、DeepSeek）和 Apache 2.0（Qwen、Gemma）都没有附加条件。Kimi 的修改版 MIT 增加了署名要求，但只会在非常大规模的商业使用时才触发。

常见问题

2026 年用于编程的最佳开源 LLM 是什么？

GLM-5.2 具有最高上限——在难题上接近 Claude Sonnet 级别的输出，但代价是速度。Kimi K2.7 Code 在 API agents 的 token 效率上胜出，Qwen3.6-27B 适用于本地硬件，DeepSeek V4 Flash 则在成本上占优。

我可以免费在本地运行这些模型吗？

权重是免费的；硬件不是。一个 27B 模型需要 24GB GPU，Gemma 4 31B 需要 80GB，而万亿参数旗舰只能通过 API 或集群使用。

开源和开放权重有什么区别？

Open-weight 指的是权重开放，但训练数据和代码是私有的，这几乎适用于这里的每一个模型。完全开源的模型（OpenCoder、StarCoder2、IBM Granite Code）会公布一切，但在能力上稍逊一筹。

有没有像 Claude 一样擅长编程的开源 LLM？

在算法基准测试中，是的：DeepSeek V4 Pro 的 93.5% LiveCodeBench 超过了已公布的闭源模型得分。在仓库级修复方面，Claude 仍然领先（95.5% vs ~80% SWE-Bench Verified）。在我们的测试中，开源模型在正确性上与 Claude 持平，但使用的 token 数多出 4–13 倍。

哪个开源 LLM 最适合 C++ 或小众语言？

Kimi 的 K2 系列拥有最强的小众语言口碑（Moonshot 特别提到了 Zig）。对于 C++，社区共识更倾向于 DeepSeek V4 Pro 和 Qwen3 Coder Next。不管你选择哪个，都要在自己的代码库上测试；小众语言的质量差异远比 Python 基准测试所显示的更大。