从目前的评测和社区反馈来看，在代码编写和完成复杂工程任务的综合能力上，MiniMax M3 很可能是当前这三款模型里表现最突出的一个，尤其是在稳定性和工程落地方面。

这里有几个核心的对比信息：

🆚 三款模型编程能力对比

• 综合实力与稳定性 (MiniMax M3 胜出)

  • 在真实工程任务评测中，M3 综合得分 81.0，与 Kimi K2.6 并列第一，DeepSeek V4 Pro 则排名垫底 (73.5分)。
  • 实际使用中，DeepSeek V4 Pro 容易出现编译错误、import路径写错等低级问题；而 M3 能很好地避免这些问题，在多文件修改、YAML配置等场景下非常稳定。

• 复杂任务与Agent能力 (MiniMax M3 优势明显)

  • M3 拥有 1M 超长上下文 和原生多模态能力，能独立完成 12小时复现ICLR论文、24小时将CUDA算子加速9.4倍 这类超长Agent任务。
  • 它更偏向“资深架构师”方案，考虑全面（如防刷、并发安全、熔断降级）。
  • Kimi K2.7-Code 虽然代码扎实，但上下文仅 256K，多模态能力也较弱；DeepSeek V4 Pro 规划能力虽强，但落地时边界条件常出问题。

• 标准测试成绩

  • 在 SWE-bench Pro (真实软件工程)：MiniMax M3 得 59.0%，DeepSeek V4 Pro 为 55.4%。
  • 在 SWE-bench Verified：MiniMax M3 得 80.5%，DeepSeek V4 Pro 为 80.6%，Kimi K2.7-Code 预估约 79%，三者差距极小。

💡 选择建议

所以，结论就很清晰了：

• 首选 MiniMax M3：如果最看重稳定输出、少折腾，需要处理复杂项目、长任务Agent，或者希望模型能看懂图表/截图里的代码报错，M3是更省心的选择。
• 考虑 Kimi K2.7-Code：如果有特定的API对接需求，且任务通常不长，它的代码质量扎实可靠。
• 考虑 DeepSeek V4 Pro：如果成本是第一考量（输出约0.87美元/百万token，远低于M3的2.4美元），且主要用于算法题或短期任务，规划能力强的它性价比极高。