什么是工程领域的开源LLM？
工程领域的开源LLM是专门设计用于处理复杂软件工程任务的大型语言模型，从代码生成和调试到自主修补真实代码库。它们利用混合专家（MoE）和强化学习等先进的深度学习架构，将自然语言指令转化为功能代码，调试现有软件，并与开发工具集成。这项技术使工程师和开发人员能够以前所未有的效率加速软件开发，自动化重复任务，并构建健壮的解决方案。它们促进协作，加速创新，并使强大的工程工具民主化，从而实现从个人编码项目到大规模企业软件开发的广泛应用。
moonshotai/Kimi-Dev-72B
Kimi-Dev-72B是一个新的开源编码大型语言模型，在SWE-bench Verified上取得了60.4%的成绩，在开源模型中创下了最先进的记录。通过大规模强化学习进行优化，它可以在Docker中自主修补真实代码库，并且只有在所有测试套件通过时才能获得奖励。这确保了模型能够提供符合实际软件工程标准的正确、健壮和实用的解决方案。
moonshotai/Kimi-Dev-72B：最先进的软件工程性能
Kimi-Dev-72B是一个新的开源编码大型语言模型，在SWE-bench Verified上取得了60.4%的成绩，在开源模型中创下了最先进的记录。通过大规模强化学习进行优化，它可以在Docker中自主修补真实代码库，并且只有在所有测试套件通过时才能获得奖励。这确保了模型能够提供符合实际软件工程标准的正确、健壮和实用的解决方案。该模型拥有720亿参数和131K上下文长度，擅长理解复杂的代码库并提供生产就绪的解决方案。在SiliconFlow上可用，输入令牌价格为$0.29/M，输出令牌价格为$1.15/M。
优点
- 在SWE-bench Verified上取得了开源模型中最先进的60.4%分数。
- 通过大规模强化学习进行优化，适用于实际工程。
- 通过Docker集成自主修补代码库。
缺点
- 与较小模型相比，推理成本更高。
- 部署需要大量的计算资源。
我们喜爱它的理由
- 它以其突破性的SWE-bench Verified性能和实用、生产就绪的代码生成能力，为开源软件工程AI树立了黄金标准。
Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct是阿里巴巴迄今为止发布的代理性最强的代码模型。它是一个混合专家（MoE）模型，总参数量为4800亿，激活参数量为350亿，平衡了效率和性能。该模型原生支持256K令牌上下文长度，使其能够处理仓库规模的代码库和复杂的编程任务。Qwen3-Coder专为代理编码工作流设计。
Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct：最具代理性的工程模型
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct是阿里巴巴迄今为止发布的代理性最强的代码模型。它是一个混合专家（MoE）模型，总参数量为4800亿，激活参数量为350亿，平衡了效率和性能。该模型原生支持256K（约262,144）令牌上下文长度，通过YaRN等外推方法可扩展至100万令牌，使其能够处理仓库规模的代码库和复杂的编程任务。Qwen3-Coder专为代理编码工作流设计，它不仅生成代码，还能自主与开发工具和环境交互以解决复杂问题。它在各种编码和代理基准测试中取得了开源模型中的最先进结果，性能可与Claude Sonnet 4等领先模型媲美。在SiliconFlow上可用，输入令牌价格为$1.14/M，输出令牌价格为$2.28/M。
优点
- 最具代理性的代码模型，可自主与工具交互。
- 4800亿总参数，通过MoE实现高效的350亿激活。
- 256K原生上下文，可扩展至100万令牌，适用于仓库规模的工作。
缺点
- 由于模型大小和功能，定价较高。
- 对于简单的编码任务可能过于强大。
我们喜爱它的理由
- 它通过自主与开发工具交互并处理大规模代码库，彻底改变了代理编码工作流，使其成为复杂软件工程项目的终极选择。
zai-org/GLM-4.5-Air
GLM-4.5-Air是一个专门为AI代理应用设计的基础模型，基于混合专家（MoE）架构构建。它已针对工具使用、网页浏览、软件开发和前端开发进行了广泛优化，实现了与Claude Code和Roo Code等编码代理的无缝集成。GLM-4.5采用混合推理方法，适用于多样化的应用场景。
zai-org/GLM-4.5-Air：为代理驱动工程优化
GLM-4.5-Air是一个专门为AI代理应用设计的基础模型，基于混合专家（MoE）架构构建。它已针对工具使用、网页浏览、软件开发和前端开发进行了广泛优化，实现了与Claude Code和Roo Code等编码代理的无缝集成。GLM-4.5采用混合推理方法，使其能够有效适应各种应用场景——从复杂的推理任务到日常用例。凭借1060亿总参数和120亿激活参数，它以较低的推理成本提供卓越的性能。该模型支持131K上下文长度，非常适合全面的工程工作流。在SiliconFlow上可用，输入令牌价格为$0.14/M，输出令牌价格为$0.86/M。
优点
- 专门为AI代理应用和工具集成进行优化。
- 与Claude Code等流行编码代理无缝集成。
- 高效的MoE架构，拥有120亿激活参数。
缺点
- 对于最复杂的工程任务来说，模型规模不是最大的。
- 上下文长度小于某些专用编码模型。
我们喜爱它的理由
- 它在代理驱动能力、软件开发优化和成本效益之间取得了完美平衡，使其成为构建AI驱动开发工作流的工程团队的理想选择。
工程LLM对比
在此表中，我们比较了2025年领先的工程领域开源LLM，每个模型都具有独特的优势。对于具有最高SWE-bench Verified分数的生产就绪代码生成，moonshotai/Kimi-Dev-72B遥遥领先。对于大规模代理编码工作流，Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct提供无与伦比的仓库理解能力。对于具有工具集成的经济高效的代理驱动开发，zai-org/GLM-4.5-Air提供了卓越的价值。这种并排比较有助于您为特定的工程需求选择合适的工具。
| 序号 | 模型 | 开发者 | 子类型 | 定价 (SiliconFlow) | 核心优势 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | moonshotai/Kimi-Dev-72B | moonshotai | 推理，编码 | 每百万输入令牌$0.29 / 每百万输出令牌$1.15 | SWE-bench Verified 60.4% (SOTA) |
| 2 | Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct | Qwen | 编码，代理 | 每百万输入令牌$1.14 / 每百万输出令牌$2.28 | 最具代理性，256K-1M上下文 |
| 3 | zai-org/GLM-4.5-Air | zai | 推理，代理，编码 | 每百万输入令牌$0.14 / 每百万输出令牌$0.86 | 代理优化，成本效益高 |
常见问题
我们2025年的前三名是moonshotai/Kimi-Dev-72B、Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct和zai-org/GLM-4.5-Air。这些模型在创新、软件工程任务性能以及解决代码生成、自主修补和代理开发工作流挑战的独特方法方面表现突出。
我们的深入分析显示，针对不同需求有几个领先者。moonshotai/Kimi-Dev-72B是生产就绪代码生成和自主代码库修补的首选，在开源模型中拥有最高的SWE-bench Verified分数。对于需要最大代理能力和仓库规模理解的工程师，Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct凭借其256K-1M令牌上下文和自主工具交互而表现出色。对于具有出色工具集成的经济高效的代理驱动开发，zai-org/GLM-4.5-Air通过对Claude Code和Roo Code集成的优化提供了最佳价值。