什麼是開源編碼大型語言模型？
開源編碼大型語言模型是專門設計用於理解、生成和調試多種程式語言程式碼的專用大型語言模型。它們利用先進的深度學習架構並在龐大的編碼數據集上進行訓練，將自然語言提示轉換為功能性程式碼，協助調試，並提供智能程式碼補全。這項技術使開發人員能夠加速開發工作流程，自動化日常編碼任務，並以前所未有的效率構建複雜的軟體工程解決方案。它們促進協作，加速創新，並使強大的編碼輔助工具普及化，從個人開發到大規模企業軟體工程，實現了廣泛的應用。
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，它能夠在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獲得獎勵。這確保了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。
Kimi-Dev-72B：最先進的軟體工程
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，它能夠在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獲得獎勵。這確保了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。憑藉72B參數和131K上下文長度，它擅長理解大型程式碼庫和複雜的程式設計任務。
優點
- 在SWE-bench Verified上取得60.4%的成績——開源模型中的最先進水平。
- 透過大規模強化學習進行優化，適用於實際編碼。
- 透過Docker整合自主修補真實程式碼庫。
缺點
- 大型72B參數模型需要大量的計算資源。
- 由於模型複雜性和性能，定價較高。
我們為何喜愛它
- 它為開源編碼模型樹立了黃金標準，具有經過驗證的實際軟體工程能力和領先基準的性能。
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。該模型支援256K上下文長度的儲存庫規模理解，專為代理編碼工作流程設計。
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct：終極代理編碼模型
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 token的上下文長度，並可擴展至100萬token，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，還能自主與開發者工具和環境互動，以解決複雜問題。
優點
- 最具代理能力的編碼模型，總參數達4800億。
- 具有256K-1M token上下文的儲存庫規模理解能力。
- 與開發者工具和環境自主互動。
缺點
- 在編碼模型中資源需求最高。
- 高昂的定價反映了其先進的功能。
我們為何喜愛它
- 它代表了代理編碼AI的巔峰，能夠實現自主軟體開發工作流程和儲存庫規模的程式碼理解。
DeepSeek-V3
DeepSeek-V3 利用了DeepSeek-R1模型的強化學習技術，顯著提升了其在推理和編碼任務上的性能。它在與數學和編碼相關的評估集上取得了超越GPT-4.5的分數。該模型採用混合專家架構，擁有6710億參數，並在工具調用能力方面有顯著改進。
DeepSeek-V3：先進的程式碼推理強者
新版DeepSeek-V3 (DeepSeek-V3-0324) 沿用了與舊版DeepSeek-V3-1226 相同的基礎模型，僅對後訓練方法進行了改進。新的V3模型融合了DeepSeek-R1模型訓練過程中的強化學習技術，顯著提升了其在推理任務上的性能。它在與數學和編碼相關的評估集上取得了超越GPT-4.5的分數。此外，該模型在工具調用、角色扮演和日常對話能力方面也有顯著改進。
優點
- 在數學和編碼評估中超越GPT-4.5。
- 透過強化學習增強推理能力。
- 改進了編碼工作流程的工具調用。
缺點
- 部署需要非常高的計算資源。
- 複雜的架構可能需要專業知識來優化。
我們為何喜愛它
- 它在編碼任務中提供了超越GPT-4.5的性能，同時保持了開源可訪問性和先進的推理能力。
編碼AI模型比較
在此表格中，我們比較了2025年領先的開源編碼大型語言模型，每個模型都具有獨特的優勢。對於基準領先的軟體工程，Kimi-Dev-72B提供了最先進的SWE-bench性能。對於自主代理編碼工作流程，Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct提供了無與倫比的儲存庫規模能力，而DeepSeek-V3則優先考慮高級推理和工具整合。這種並排視圖有助於您為特定的開發需求選擇合適的編碼助手。
| 編號 | 模型 | 開發者 | 子類型 | 定價 (SiliconFlow) | 核心優勢 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Kimi-Dev-72B | moonshotai | 程式碼生成 | $0.29-$1.15/M tokens | SWE-bench領先者 (60.4%) |
| 2 | Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct | Qwen | 代理編碼 | $1.14-$2.28/M tokens | 儲存庫規模理解 |
| 3 | DeepSeek-V3 | deepseek-ai | 程式碼推理 | $0.27-$1.13/M tokens | 超越GPT-4.5的性能 |
常見問題
我們2025年的三大推薦是Kimi-Dev-72B、Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct和DeepSeek-V3。這些模型中的每一個都因其創新、編碼性能以及解決軟體工程、代理編碼工作流程和程式碼推理任務中挑戰的獨特方法而脫穎而出。
我們的分析顯示，針對不同需求有明確的領先者。Kimi-Dev-72B 是需要實際程式碼庫修補和SWE-bench性能的軟體工程任務的首選。對於需要自主編碼代理和儲存庫規模理解的開發人員，Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct 表現出色。對於高級程式碼推理和工具整合，DeepSeek-V3 提供了卓越的性能。