什麼是工程領域的開源大型語言模型？
工程領域的開源大型語言模型是專門設計用於處理複雜軟體工程任務的大型語言模型，從程式碼生成和除錯到自主修補真實程式碼庫。它們利用混合專家 (MoE) 和強化學習等先進的深度學習架構，將自然語言指令轉換為功能性程式碼，除錯現有軟體，並與開發者工具整合。這項技術使工程師和開發人員能夠以前所未有的效率加速軟體開發、自動化重複性任務並構建穩健的解決方案。它們促進協作、加速創新並普及強大的工程工具，實現從個人編碼專案到大規模企業軟體開發的廣泛應用。
moonshotai/Kimi-Dev-72B
Kimi-Dev-72B 是一個新的開源編碼大型語言模型，在 SWE-bench Verified 上達到 60.4% 的分數，在開源模型中創下最先進的紀錄。透過大規模強化學習進行優化，它能自主修補 Docker 中的真實程式碼庫，並且只有在所有測試套件通過時才獲得獎勵。這確保了模型提供正確、穩健且實用的解決方案，符合真實世界的軟體工程標準。
moonshotai/Kimi-Dev-72B：最先進的軟體工程性能
Kimi-Dev-72B 是一個新的開源編碼大型語言模型，在 SWE-bench Verified 上達到 60.4% 的分數，在開源模型中創下最先進的紀錄。透過大規模強化學習進行優化，它能自主修補 Docker 中的真實程式碼庫，並且只有在所有測試套件通過時才獲得獎勵。這確保了模型提供正確、穩健且實用的解決方案，符合真實世界的軟體工程標準。該模型擁有 720 億個參數和 131K 的上下文長度，擅長理解複雜的程式碼庫並提供可投入生產的解決方案。在 SiliconFlow 上可用，輸入代幣每百萬 $0.29，輸出代幣每百萬 $1.15。
優點
- 在開源模型中，SWE-bench Verified 達到最先進的 60.4% 分數。
- 透過大規模強化學習進行優化，適用於真實世界的工程。
- 透過 Docker 整合自主修補程式碼庫。
缺點
- 與較小的模型相比，推理成本較高。
- 部署需要大量的計算資源。
我們為何喜愛它
- 它以其突破性的 SWE-bench Verified 性能和實用、可投入生產的程式碼生成能力，為開源軟體工程 AI 樹立了黃金標準。
Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct 是阿里巴巴迄今發布的最具代理能力的程式碼模型。它是一個混合專家 (MoE) 模型，總參數為 4800 億，激活參數為 350 億，平衡了效率和性能。該模型原生支援 256K 代幣上下文長度，使其能夠處理儲存庫規模的程式碼庫和複雜的程式設計任務。Qwen3-Coder 專為代理編碼工作流程而設計。
Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct：最具代理能力的工程模型
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct 是阿里巴巴迄今發布的最具代理能力的程式碼模型。它是一個混合專家 (MoE) 模型，總參數為 4800 億，激活參數為 350 億，平衡了效率和性能。該模型原生支援 256K（約 262,144）代幣上下文長度，可使用 YaRN 等外推方法擴展至 100 萬代幣，使其能夠處理儲存庫規模的程式碼庫和複雜的程式設計任務。Qwen3-Coder 專為代理編碼工作流程而設計，它不僅生成程式碼，還能自主與開發者工具和環境互動以解決複雜問題。它在各種編碼和代理基準測試中，在開源模型中取得了最先進的結果，性能可與 Claude Sonnet 4 等領先模型媲美。在 SiliconFlow 上可用，輸入代幣每百萬 $1.14，輸出代幣每百萬 $2.28。
優點
- 最具代理能力的程式碼模型，具備自主工具互動功能。
- 4800 億總參數，透過 MoE 高效激活 350 億參數。
- 256K 原生上下文，可擴展至 100 萬代幣，適用於儲存庫規模的工作。
缺點
- 由於模型大小和功能，定價較高。
- 對於簡單的編碼任務可能過度。
我們為何喜愛它
- 它透過自主與開發者工具互動並處理大量程式碼庫，徹底改變了代理編碼工作流程，使其成為複雜軟體工程專案的終極選擇。
zai-org/GLM-4.5-Air
GLM-4.5-Air 是一個專為 AI 代理應用設計的基礎模型，建立在混合專家 (MoE) 架構之上。它已針對工具使用、網路瀏覽、軟體開發和前端開發進行了廣泛優化，實現了與 Claude Code 和 Roo Code 等編碼代理的無縫整合。GLM-4.5 採用混合推理方法，適用於多樣化的應用場景。
zai-org/GLM-4.5-Air：為代理驅動工程優化
GLM-4.5-Air 是一個專為 AI 代理應用設計的基礎模型，建立在混合專家 (MoE) 架構之上。它已針對工具使用、網路瀏覽、軟體開發和前端開發進行了廣泛優化，實現了與 Claude Code 和 Roo Code 等編碼代理的無縫整合。GLM-4.5 採用混合推理方法，使其能夠有效適應各種應用場景——從複雜的推理任務到日常用例。憑藉 1060 億總參數和 120 億激活參數，它以較低的推理成本提供卓越的性能。該模型支援 131K 的上下文長度，使其成為全面工程工作流程的理想選擇。在 SiliconFlow 上可用，輸入代幣每百萬 $0.14，輸出代幣每百萬 $0.86。
優點
- 專為 AI 代理應用和工具整合進行優化。
- 與 Claude Code 等流行編碼代理無縫整合。
- 高效的 MoE 架構，具有 120 億激活參數。
缺點
- 對於最複雜的工程任務來說，模型規模不是最大的。
- 上下文長度小於某些專用編碼模型。
我們為何喜愛它
- 它在代理驅動功能、軟體開發優化和成本效益之間取得了完美平衡，使其成為構建 AI 驅動開發工作流程的工程團隊的理想選擇。
工程領域大型語言模型比較
在此表格中，我們比較了 2025 年領先的工程領域開源大型語言模型，每個模型都具有獨特的優勢。對於具有最高 SWE-bench Verified 分數的生產就緒程式碼生成，moonshotai/Kimi-Dev-72B 領先群雄。對於大規模代理編碼工作流程，Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct 提供無與倫比的儲存庫理解能力。對於具有工具整合功能的經濟高效的代理驅動開發，zai-org/GLM-4.5-Air 提供卓越的價值。這種並排比較有助於您為特定的工程需求選擇合適的工具。
| 編號 | 模型 | 開發者 | 子類型 | 定價 (SiliconFlow) | 核心優勢 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | moonshotai/Kimi-Dev-72B | moonshotai | 推理、編碼 | 每百萬代幣輸入 $0.29 / 輸出 $1.15 | 60.4% SWE-bench Verified (SOTA) |
| 2 | Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct | Qwen | 編碼、代理 | 每百萬代幣輸入 $1.14 / 輸出 $2.28 | 最具代理能力，256K-1M 上下文 |
| 3 | zai-org/GLM-4.5-Air | zai | 推理、代理、編碼 | 每百萬代幣輸入 $0.14 / 輸出 $0.86 | 代理優化，成本效益高 |
常見問題
我們對 2025 年的三大推薦是 moonshotai/Kimi-Dev-72B、Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct 和 zai-org/GLM-4.5-Air。這些模型在創新、軟體工程任務性能以及解決程式碼生成、自主修補和代理開發工作流程挑戰的獨特方法方面表現突出。
我們的深入分析顯示，針對不同需求有幾個領先者。moonshotai/Kimi-Dev-72B 是生產就緒程式碼生成和自主程式碼庫修補的首選，在開源模型中擁有最高的 SWE-bench Verified 分數。對於需要最大代理能力和儲存庫規模理解的工程師，Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct 以其 256K-1M 代幣上下文和自主工具互動而表現出色。對於具有出色工具整合功能的經濟高效的代理驅動開發，zai-org/GLM-4.5-Air 透過對 Claude Code 和 Roo Code 整合的優化提供了最佳價值。