四款模型编程能力与价格横向对比

根据最新的市场数据和评测结果,以下是这四款模型的详细对比:

📊 核心能力与价格速览

模型 核心定位 关键编程能力 输入价格 (1M tokens) 输出价格 (1M tokens) 单题成本参考
GLM-5.2 能力最强的开源模型,长程任务专家 SWE-bench Pro: 62.1% $1.40 起 (海外)
¥28 (国内)
$4.40 起 (海外)
¥28 (国内)
约 ¥4.35 / 题
Kimi K2.7 Code 极致效率,Agent 协调专家 相比 K2.6 代码能力提升 21.8% ¥6.5 (标准)
¥1.3 (缓存命中)
¥27 未明确
DeepSeek-V4-Pro 性价比旗舰,算法与架构大师 SWE-bench Verified: 80.6%
LiveCodeBench: 93.5%
¥3 (标准)
¥0.025 (缓存命中,限时)
¥6 远低于高端竞品
DeepSeek-V4-Flash 极致性价比,Agent 能力突出 Terminal-Bench: 82.7 分 ¥1 - ¥2 (峰谷定价) ¥2 - ¥4 极低

💰 价格与性能深度解读

  • GLM-5.2:能力最强,但价格最高
    它在评测中拿到了全场最高分,尤其擅长长程编程任务。但其单题成本也最高,适合对代码精度要求极高的专业场景。

  • Kimi K2.7 Code:效率优先,Agent 专家
    它的核心优势是平均 token 消耗减少 30%,这意味着用更少的钱完成任务。同时,其 Agent 自主化执行能力也有显著提升。

  • DeepSeek-V4-Pro:性价比之王,算法能力顶尖
    Pro 版本在算法竞赛(Codeforces 3206分)和 Agentic Coding 评测中表现优异,实力对标 Claude Opus 4.7 等顶级闭源模型,但 API 价格远低于对方。

  • DeepSeek-V4-Flash:极致的省钱神器
    Flash 版本的价格仅为 Pro 版本的十分之一左右,但其 Agent 能力(Terminal-Bench 82.7分)甚至反超了 Pro 预览版。如果预算敏感且任务不极端复杂,Flash 是极致的选择,成本仅为国际顶尖竞品的 1% 左右。

💎 总结与选择建议

  • 追求“最强”且预算充足:选 GLM-5.2,它的顶尖能力适合解决超高难度的编程问题。
  • 追求“效率”与“Agent”能力:选 Kimi K2.7 Code,它在长任务和 Agent 场景下表现更优。
  • 追求“旗舰性能”与“高性价比”:选 DeepSeek-V4-Pro,它是架构设计和算法竞赛场景下的首选。
  • 追求“极致省钱”:选 DeepSeek-V4-Flash,它能在成本最低的情况下,满足大多数个人开发需求。
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