什么是开源编程大模型？
开源编程大模型是专门设计用于理解、生成和调试多种编程语言代码的大型语言模型。它们利用先进的深度学习架构，并经过海量编程数据集的训练，能将自然语言提示转化为功能性代码，协助调试，并提供智能代码补全。这项技术使开发人员能够加速开发流程，自动化日常编程任务，并以前所未有的效率构建复杂的软件工程解决方案。它们促进协作，加速创新，并使强大的编程辅助工具普及化，从而支持从个人开发到大型企业软件工程的广泛应用。
Kimi-Dev-72B
Kimi-Dev-72B是一款新型开源编程大模型，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。
Kimi-Dev-72B：最先进的软件工程
Kimi-Dev-72B是一款新型开源编程大模型，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。凭借720亿参数和131K的上下文长度，它擅长理解大型代码库和复杂的编程任务。
优点
- 在SWE-bench Verified上达到60.4%——开源模型中的最先进水平。
- 通过大规模强化学习优化，适用于实际编程。
- 通过Docker集成自主修补真实代码库。
缺点
- 大型720亿参数模型需要大量计算资源。
- 由于模型复杂性和性能，定价较高。
我们喜爱它的理由
- 它为开源编程模型树立了黄金标准，具有经过验证的实际软件工程能力和领先基准的性能。
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct是阿里巴巴迄今为止发布的最具代理能力的编程模型。它是一个混合专家（MoE）模型，总参数量为4800亿，激活参数为350亿，平衡了效率和性能。该模型支持256K上下文长度的代码库级理解，并专为代理编程工作流设计。
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct：终极代理编程模型
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct是阿里巴巴迄今为止发布的最具代理能力的编程模型。它是一个混合专家（MoE）模型，总参数量为4800亿，激活参数为350亿，平衡了效率和性能。该模型原生支持256K的token上下文长度，并可扩展至100万token，使其能够处理代码库规模的代码和复杂的编程任务。Qwen3-Coder专为代理编程工作流设计，它不仅能生成代码，还能自主与开发工具和环境交互以解决复杂问题。
优点
- 最具代理能力的编程模型，总参数量达4800亿。
- 支持256K-1M token上下文的代码库级理解。
- 与开发工具和环境自主交互。
缺点
- 在编程模型中资源需求最高。
- 高级定价反映了其先进功能。
我们喜爱它的理由
- 它代表了代理编程AI的巅峰，能够实现自主软件开发工作流和代码库级理解。
DeepSeek-V3
DeepSeek-V3利用了DeepSeek-R1模型的强化学习技术，显著提升了其在推理和编程任务上的性能。它在与数学和编程相关的评估集中取得了超越GPT-4.5的成绩。该模型采用混合专家架构，拥有6710亿参数，并在工具调用能力方面有显著改进。
DeepSeek-V3：先进的代码推理强手
新版DeepSeek-V3（DeepSeek-V3-0324）沿用了与此前DeepSeek-V3-1226相同的基座模型，仅对后训练方法进行了改进。新的V3模型融合了DeepSeek-R1模型训练过程中的强化学习技术，显著提升了其在推理任务上的性能。它在与数学和编程相关的评估集中取得了超越GPT-4.5的成绩。此外，该模型在工具调用、角色扮演和日常对话能力方面也取得了显著提升。
优点
- 在数学和编程评估中超越GPT-4.5。
- 通过强化学习增强推理能力。
- 改进了编程工作流的工具调用。
缺点
- 部署需要非常高的计算资源。
- 复杂的架构可能需要专业知识进行优化。
我们喜爱它的理由
- 它在编程任务中提供了超越GPT-4.5的性能，同时保持了开源可访问性和先进的推理能力。
编程AI模型对比
在此表中，我们对比了2025年领先的开源编程大模型，每个模型都具有独特的优势。对于基准领先的软件工程，Kimi-Dev-72B提供了最先进的SWE-bench性能。对于自主代理编程工作流，Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct提供了无与伦比的代码库级能力，而DeepSeek-V3则优先考虑高级推理和工具集成。这种并排视图有助于您根据特定的开发需求选择合适的编程助手。
| 序号 | 模型 | 开发者 | 子类型 | 定价 (SiliconFlow) | 核心优势 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Kimi-Dev-72B | moonshotai | 代码生成 | $0.29-$1.15/M tokens | SWE-bench领先者 (60.4%) |
| 2 | Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct | Qwen | 代理编程 | $1.14-$2.28/M tokens | 代码库级理解 |
| 3 | DeepSeek-V3 | deepseek-ai | 代码推理 | $0.27-$1.13/M tokens | 超越GPT-4.5的性能 |
常见问题
我们2025年的三大推荐是Kimi-Dev-72B、Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct和DeepSeek-V3。这些模型各自在创新性、编程性能以及解决软件工程、代理编程工作流和代码推理任务挑战的独特方法方面表现突出。
我们的分析显示，针对不同需求有明确的领导者。Kimi-Dev-72B是需要真实代码库修补和SWE-bench性能的软件工程任务的首选。对于需要自主编程代理和代码库级理解的开发人员，Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct表现出色。对于高级代码推理和工具集成，DeepSeek-V3提供了卓越的性能。