什么是用于软件开发的开源LLM？
用于软件开发的开源LLM是专门设计的大型语言模型，旨在理解、生成和推理多种编程语言的代码。它们利用专家混合（MoE）和强化学习等先进架构，自主编写代码、调试错误、重构代码库并与开发工具交互。这些模型支持实际的软件工程工作流程——从简单的代码补全到复杂的智能体编码任务——使开发人员能够加速开发周期、提高代码质量，并在前所未有的AI辅助下解决具有挑战性的编程问题。
moonshotai/Kimi-Dev-72B
Kimi-Dev-72B是一款新型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，它能在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：最先进的代码推理
Kimi-Dev-72B是一款新型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。它拥有720亿参数和131K上下文窗口，通过大规模强化学习进行优化，能够在Docker环境中自主修补真实代码库。该模型只有在所有测试套件通过时才能获得奖励，确保其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。这种严格的训练方法使Kimi-Dev-72B在生产级代码生成和软件开发任务中表现出卓越的可靠性。
优点
- 在SWE-bench Verified上，开源模型中取得了最先进的60.4%分数。
- 大规模强化学习确保生成健壮且通过测试的代码。
- 131K上下文长度，可处理大量代码库。
缺点
- 720亿参数带来更高的计算要求。
- 每百万输出token 1.15美元的定价，对于大量使用可能较高。
我们喜爱它的理由
- 它通过提供通过真实测试套件的生产就绪代码，为开源编码模型树立了基准，使其成为严肃软件开发的黄金标准。
Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct是阿里巴巴迄今为止发布的最高智能体编码模型。它是一个专家混合（MoE）模型，拥有4800亿总参数和350亿激活参数，平衡了效率和性能。该模型原生支持256K的token上下文长度，专为智能体编码工作流程设计，不仅能生成代码，还能自主与开发工具和环境交互以解决复杂问题。
Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct：终极智能体编码器
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct是阿里巴巴迄今为止发布的最高智能体编码模型。作为一个专家混合（MoE）模型，它拥有4800亿总参数和350亿激活参数，巧妙地平衡了效率和性能。该模型原生支持256K（约262,144）的token上下文长度，并可通过YaRN等外推方法扩展至100万token，使其能够处理仓库级代码库和复杂的编程任务。Qwen3-Coder专为智能体编码工作流程设计，不仅能生成代码，还能自主与开发工具和环境交互以解决复杂问题。它在各种编码和智能体基准测试中，在开源模型中取得了最先进的成果，性能可与Claude Sonnet 4等领先模型媲美。
优点
- 4800亿总参数，350亿高效激活参数，实现最佳性能。
- 原生256K上下文，可扩展至100万token，适用于仓库级工作。
- 最先进的智能体编码能力，可与Claude Sonnet 4媲美。
缺点
- 每百万输出token 2.28美元的更高定价反映了其先进功能。
- 需要理解智能体工作流程才能最大限度发挥潜力。
我们喜爱它的理由
- 它代表了AI辅助开发的未来——自主编码、调试并与工具交互，为大规模代码库提供完整的解决方案。
zai-org/GLM-4.5-Air
GLM-4.5-Air是一个专门为AI智能体应用设计的基座模型，基于专家混合（MoE）架构，拥有1060亿总参数和120亿激活参数。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，可与Claude Code和Roo Code等编码智能体无缝集成。GLM-4.5采用混合推理方法，适用于多种应用场景。
zai-org/GLM-4.5-Air：高效智能体驱动编码
GLM-4.5-Air是一个专门为AI智能体应用设计的基座模型，基于专家混合（MoE）架构，拥有1060亿总参数和120亿激活参数。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，可与Claude Code和Roo Code等编码智能体无缝集成。GLM-4.5采用混合推理方法，使其能够有效适应从复杂推理任务到日常开发用例的广泛应用场景。凭借131K的上下文窗口和SiliconFlow提供的每百万输出token 0.86美元的竞争力价格，它为开发团队提供了能力和效率的绝佳平衡。
优点
- 专门为AI智能体和工具使用工作流程进行了优化。
- 高效的MoE架构，仅有120亿激活参数。
- SiliconFlow提供每百万输出token 0.86美元的卓越性价比。
缺点
- 较少的激活参数数量可能会限制其在极其复杂任务上的性能。
- 与专用编码模型相比，对纯编码的专业化程度较低。
我们喜爱它的理由
- 它以可承受的价格提供强大的智能体编码能力，使各种规模的团队都能获得先进的AI辅助开发。
软件开发LLM对比
在此表格中，我们对比了2025年领先的开源软件开发LLM，每个模型都拥有独特的优势。在基准领先的代码推理方面，moonshotai/Kimi-Dev-72B树立了标准。对于仓库级智能体编码，Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct提供了无与伦比的能力，而zai-org/GLM-4.5-Air则提供了高效的智能体优化开发。这种并排视图有助于您为开发工作流程选择合适的模型。
| 序号 | 模型 | 开发者 | 子类型 | SiliconFlow定价 | 核心优势 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | moonshotai/Kimi-Dev-72B | moonshotai | 编码与推理 | 1.15美元/百万输出 | SWE-bench Verified领先者 (60.4%) |
| 2 | Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct | Qwen | 智能体编码 | 2.28美元/百万输出 | 仓库级智能体工作流程 |
| 3 | zai-org/GLM-4.5-Air | zai | 智能体优化开发 | 0.86美元/百万输出 | 高效智能体集成 |
常见问题
我们2025年的三大首选是moonshotai/Kimi-Dev-72B、Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct和zai-org/GLM-4.5-Air。这些模型都因其卓越的编码能力、解决软件开发挑战的创新方法以及在SWE-bench Verified和智能体编码任务等行业基准上的出色表现而脱颖而出。
我们的分析显示，针对不同需求有专门的领先模型。moonshotai/Kimi-Dev-72B是生成通过真实测试套件的生产级代码并处理复杂软件工程任务的首选。对于处理大规模代码库并需要智能体工具交互的开发人员，Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct凭借其256K上下文和自主开发能力表现出色。对于寻求经济高效的智能体优化编码的团队，zai-org/GLM-4.5-Air以SiliconFlow提供的每百万输出token 0.86美元的价格，提供了性能和效率的最佳平衡。