什麼是軟體開發的開源大型語言模型？
用於軟體開發的開源大型語言模型是專門設計的大型語言模型，旨在理解、生成和推理多種程式語言的程式碼。它們利用專家混合 (MoE) 和強化學習等先進架構，自主編寫程式碼、偵錯錯誤、重構程式碼庫並與開發工具互動。這些模型支援實際的軟體工程工作流程——從簡單的程式碼補全到複雜的代理編碼任務——使開發人員能夠加速開發週期、提高程式碼品質，並在前所未有的 AI 協助下解決具有挑戰性的程式設計問題。
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 上取得了 60.4% 的成績，在開源模型中樹立了最先進的成果。透過大規模強化學習進行優化，它可以在 Docker 中自主修補真實程式碼庫，並且只有在所有測試套件通過時才能獲得獎勵。這確保了該模型提供符合實際軟體工程標準的正確、穩健和實用的解決方案。
moonshotai/Kimi-Dev-72B：最先進的程式碼推理
Kimi-Dev-72B 是一個新的開源編碼大型語言模型，在 SWE-bench Verified 上取得了 60.4% 的成績，在開源模型中樹立了最先進的成果。它擁有 720 億個參數和 131K 的上下文窗口，透過大規模強化學習進行優化，可以在 Docker 環境中自主修補真實程式碼庫。該模型只有在所有測試套件通過時才能獲得獎勵，這確保了它提供符合實際軟體工程標準的正確、穩健和實用的解決方案。這種嚴格的訓練方法使 Kimi-Dev-72B 在生產級程式碼生成和軟體開發任務中異常可靠。
優點
- 在開源模型中，SWE-bench Verified 取得了最先進的 60.4% 分數。
- 大規模強化學習確保了穩健、通過測試的程式碼。
- 131K 的上下文長度，用於處理廣泛的程式碼庫。
缺點
- 720 億個參數帶來更高的計算要求。
- 每百萬輸出代幣 1.15 美元的定價對於大量使用可能較高。
我們為何喜愛它
- 它透過提供通過真實測試套件的生產就緒程式碼，為開源編碼模型樹立了基準，使其成為嚴肅軟體開發的黃金標準。
Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct 是阿里巴巴迄今為止發布的最具代理能力的程式碼模型。它是一個專家混合 (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，專為代理編碼工作流程設計，它不僅生成程式碼，還能自主與開發工具和環境互動以解決複雜問題。
Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct：終極代理編碼器
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct 是阿里巴巴迄今為止發布的最具代理能力的程式碼模型。作為一個專家混合 (MoE) 模型，它擁有 4800 億個總參數和 350 億個激活參數，巧妙地平衡了效率和性能。該模型原生支援 256K（約 262,144）代幣上下文長度，並可使用 YaRN 等外推方法擴展至 100 萬個代幣，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設計，它不僅生成程式碼，還能自主與開發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成果，性能可與 Claude Sonnet 4 等領先模型媲美。
優點
- 4800 億個總參數，高效的 350 億個激活參數，實現最佳性能。
- 256K 原生上下文，可擴展至 1M 代幣，適用於儲存庫規模的工作。
- 最先進的代理編碼能力，可與 Claude Sonnet 4 媲美。
缺點
- 每百萬輸出代幣 2.28 美元的較高定價反映了其先進功能。
- 需要理解代理工作流程才能最大限度地發揮潛力。
我們為何喜愛它
- 它代表了 AI 輔助開發的未來——自主編碼、偵錯並與工具互動，為龐大的程式碼庫提供完整的解決方案。
zai-org/GLM-4.5-Air
GLM-4.5-Air 是一個基礎模型，專為 AI 代理應用而設計，基於專家混合 (MoE) 架構，總參數為 1060 億，激活參數為 120 億。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，適用於多種應用場景。
zai-org/GLM-4.5-Air：高效代理驅動編碼
GLM-4.5-Air 是一個基礎模型，專為 AI 代理應用而設計，基於專家混合 (MoE) 架構，總參數為 1060 億，激活參數為 120 億。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，使其能夠有效適應廣泛的應用場景——從複雜的推理任務到日常開發用例。憑藉 131K 的上下文窗口和 SiliconFlow 提供的每百萬輸出代幣 0.86 美元的競爭性定價，它為開發團隊提供了能力和效率的絕佳平衡。
優點
- 專為 AI 代理和工具使用工作流程進行了優化。
- 高效的 MoE 架構，僅有 120 億個激活參數。
- SiliconFlow 提供的每百萬輸出代幣 0.86 美元，具有出色的性價比。
缺點
- 較小的激活參數數量可能會限制其在極其複雜任務上的性能。
- 與專用程式碼模型相比，對純編碼的專業化程度較低。
我們為何喜愛它
- 它以可負擔的價格提供強大的代理編碼功能，使各種規模的團隊都能使用先進的 AI 輔助開發。
軟體開發大型語言模型比較
在此表格中，我們比較了 2025 年領先的開源軟體開發大型語言模型，每個模型都具有獨特的優勢。對於基準領先的程式碼推理，moonshotai/Kimi-Dev-72B 樹立了標準。對於儲存庫規模的代理編碼，Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct 提供了無與倫比的功能，而 zai-org/GLM-4.5-Air 則提供了高效的代理優化開發。這種並排視圖可幫助您為開發工作流程選擇合適的模型。
| 編號 | 模型 | 開發者 | 子類型 | SiliconFlow 定價 | 核心優勢 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | moonshotai/Kimi-Dev-72B | moonshotai | 編碼與推理 | $1.15/M 輸出 | SWE-bench Verified 領先者 (60.4%) |
| 2 | Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct | Qwen | 代理編碼 | $2.28/M 輸出 | 儲存庫規模代理工作流程 |
| 3 | zai-org/GLM-4.5-Air | zai | 代理優化開發 | $0.86/M 輸出 | 高效代理整合 |
常見問題
我們對 2025 年的三大首選是 moonshotai/Kimi-Dev-72B、Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct 和 zai-org/GLM-4.5-Air。這些模型都因其卓越的編碼能力、解決軟體開發挑戰的創新方法以及在 SWE-bench Verified 和代理編碼任務等行業基準上的出色表現而脫穎而出。
我們的分析顯示，針對不同需求有專業的領導者。moonshotai/Kimi-Dev-72B 是生產級程式碼的首選，它能通過真實測試套件並處理複雜的軟體工程任務。對於處理龐大程式碼庫並需要代理工具互動的開發人員，Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct 憑藉其 256K 上下文和自主開發能力而表現出色。對於尋求經濟高效的代理優化編碼的團隊，zai-org/GLM-4.5-Air 在 SiliconFlow 提供的每百萬輸出代幣 0.86 美元的價格下，提供了性能和效率的最佳平衡。