每个团队都在问的问题： 我的编程 Agent 应该用哪个模型？答案取决于你的约束条件——成本、部署、许可证和任务类型。以下是你做决策所需的数据。
参赛选手
| 模型 | 总参数 | 激活参数 | 上下文 | 许可证 | 发布日期 |
|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4-Flash | 284B | 13B | 1M | MIT | 2026 年 7 月 31 日 |
| DeepSeek V4-Pro | 1.6T | 49B | 1M | MIT | 预计 2026 年 8 月 |
| GPT-5.6 Sol | 未公开 | 估计 3-4T | 256K | 专有 | 2026 年 |
| Claude Opus 4.6 | 未公开 | 估计 300-400B | 200K | 专有 | 2026 年 |
| Kimi K3 | 2.8T | 104B | 1M | 自定义（开放权重） | 2026 年 7 月 16 日 |
| GLM-5.2 | 744B | 744B | 1M | Apache 2.0 | 2026 年 6 月 |
Agent 基准测试：正面交锋
| 基准测试 | V4-Flash | V4-Pro（预览） | Claude 4.6 | GLM-5.2 | 胜者 |
|---|---|---|---|---|---|
| Terminal Bench 2.1 | 82.7 | 67.9 | 85.0 | ~75 | Claude |
| DeepSWE | 54.4 | 7.3 | — | — | V4-Flash |
| Cybergym | 76.7 | — | — | — | V4-Flash |
| Toolathlon | 70.3 | — | — | — | V4-Flash |
| NL2Repo | 54.2 | — | — | — | V4-Flash |
注：GPT-5.6 Sol 和 Kimi K3 尚未发布可比的 Agent 基准测试分数。对比仅限于有公开数据的模型。
成本对比：每百万 token 价格
| 模型 | 输入（每百万） | 输出（每百万） | 相对 V4-Flash 的成本倍数 |
|---|---|---|---|
| V4-Flash | $0.28 | $1.10 | 1× |
| GPT-4o | $2.50 | $10.00 | ~9× |
| GPT-5.6 Sol | $5.00+ | $20.00+ | ~18× |
| Claude Opus 4.6 | $15.00 | $75.00 | ~54× |
| Claude Sonnet 4 | $3.00 | $15.00 | ~12× |
| Kimi K3（API） | $1.50 | $6.00 | ~5× |
| GLM-5.2（API） | $1.00 | $4.00 | ~4× |
对于一个每次任务平均调用模型 50 次、每次 10K 输入 token 的编程 Agent：
| 模型 | 每次任务成本 | 每天 100 次任务成本 | 月成本 |
|---|---|---|---|
| V4-Flash | $0.14 | $14 | $420 |
| GPT-4o | $1.25 | $125 | $3,750 |
| Claude Opus 4.6 | $7.50 | $750 | $22,500 |
| Kimi K3 | $0.75 | $75 | $2,250 |
部署灵活性
| 模型 | 可自托管？ | 硬件需求 | 有 API？ |
|---|---|---|---|
| V4-Flash | 是（MIT） | 13B 激活——单 GPU 可行 | 是 |
| V4-Pro | 是（MIT） | 49B 激活——多 GPU | 即将上线 |
| GPT-5.6 | 否 | — | 是 |
| Claude Opus 4.6 | 否 | — | 是 |
| Kimi K3 | 是（自定义许可） | 104B 激活——需要大量硬件 | 是 |
| GLM-5.2 | 是（Apache 2.0） | 744B 密集——需要大量硬件 | 是 |
V4-Flash 是唯一一个可以在单 GPU 上现实运行自托管部署的前沿级 Agent 模型。13B 激活参数量使得那些无法或不愿配置多 GPU 集群的团队也能使用它。
决策框架
选择 V4-Flash，如果你：
- 需要最低的每次 Agent 任务成本
- 想在普通硬件上自托管
- MIT 许可证是硬性要求（无需法律审查）
- 你的 Agent 任务定义明确且有明确边界
- 你在高容量下运行 Agent（每天 100+ 次任务）
选择 GPT-5.6 或 Claude Opus，如果你：
- 需要在复杂推理上获得绝对最佳性能
- 成本不是主要约束
- 需要训练截止日期之后的世界知识
- 你的任务需要超大单次响应代码生成
选择 Kimi K3，如果你：
- 需要开放权重（不仅仅是开源）
- 你有运行 104B 激活参数所需的硬件
- 需要多模态能力（K3 原生支持多模态）
- 自定义许可条款在你的使用场景下是可接受的
选择 GLM-5.2，如果你：
- 特别需要 Apache 2.0 许可
- 你在中国 AI 生态系统中，需要国内支持
- 你有运行 744B 密集模型所需的硬件
等待 V4-Pro，如果你：
- 需要前沿推理能力但无法承受 Claude Opus 的定价
- 有多 GPU 硬件可用
- 你可以等到 2026 年 8 月
结论
对大多数编程团队来说，答案很明确：从 V4-Flash 开始。以 GPT-4o 1/10 的成本，Agent 评分与 Claude Opus 仅差 2-3 分，经济账是决定性的。前沿模型用于 10-20% 需要额外能力的任务，其余交给 V4-Flash。
唯一等待的理由是你在评估 V4-Pro——但没有任何理由不从今天开始评估 V4-Flash。API 已经上线，MIT 许可证清晰明确，成本可以忽略不计。
关于这些数字背后的方法论——每个基准是如何构建的、分数实际衡量什么——请看架构与基准深度解读。要了解这如何重塑更广泛的 AI 编程市场，生态影响分析覆盖了谁会赢、谁面临压力。完整发布简报把整个图景串联起来。
你看到了数据。现在来看看模型的实际表现。
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