开源模型编程能力排行（2026-10）
数据截至 2026-10-16，来源：BenchLM Coding 榜（2026-10-16 刷新）、MorphLLM SWE-bench Pro 汇总（2026-09-14 读取 / 2026-10-10 更新）、Vals AI SWE-bench Verified 终榜（2026-09-01，已因饱和归档）、DataCamp 开源编程模型评测（2026-09-25）。
注意：SWE-bench Verified 已饱和归档（前三名差距 <1 分），当前区分度看 SWE-bench Pro 和 Terminal-Bench。闭源模型仅作参照。
表 1：开源权重模型编程综合排行
| 排名 | 模型 | 厂商 | 综合依据 | SWE-bench Pro | SWE-bench Verified | Terminal-Bench | 许可证 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 🥇 1 | MiMo-V2.6-Pro | 小米 | BenchLM 开源权重第 1（总分 63.3%） | --- | --- | --- | Apache 2.0 |
| 🥈 2 | Kimi K3 | Moonshot AI | Arena 开源第 1（代码榜 #7 / 智能体榜 #1）；BenchLM 总分 ~59% | --- | 93.4% | 88.3% (TB 2.1) | Kimi K3 License（自定义） |
| 🥉 3 | GLM-5.3 | 智谱 Z.ai | Vals Verified 终榜开源第 2 | --- | 95.4% | 88.2% (TB 2.1, 厂商) | 自定义 |
| 4 | DeepSeek V4.1 Flash | DeepSeek | 性价比之王；厂商报多数智能体基准超 V4 Pro | --- | --- | 90.6% (TB 2.1, 厂商)；31.2% (TB 4.0, 厂商) | MIT |
| 5 | DeepSeek V4 Pro 0813 | DeepSeek | Vals Verified 终榜总榜第 2（不分开源闭源） | --- | 96.4% | 54.7% (TB 2.1, Vals 实测) | MIT |
| 6 | Qwen3.8-Flash-Next | 阿里 | SWE-bench Pro 开源第 1（厂商口径 62.5%） | 62.5% | --- | --- | Qwen Community 1.0（较受限） |
| 7 | GLM-5.2 | 智谱 Z.ai | SWE-bench Pro 第三方实测开源领先 | 62.1% | --- | --- | 自定义 |
| 8 | Qwen3.8-27B | 阿里 | SWE-bench Pro 开源前列 + 最强本地 24G 显卡模型 | 61.7% | --- | 73.0% (TB 2.1) | Apache 2.0 |
| 9 | MiniMax M3 | MiniMax | 代码+截图多模态场景开源最优 | 59.0% | 80.5% | --- | 自定义 |
| 10 | Kimi K2.6 | Moonshot AI | 万亿级里许可证最干净（改 MIT） | 58.6% | 80.2% | --- | Modified MIT |
表 2：OpenRouter 上下文与 API 价格（2026-10-17 查询）
| 模型 | OpenRouter slug | 上下文 | 最大输出 | 输入 $/M | 缓存读 $/M | 输出 $/M | 备注 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| MiMo-V2.6-Pro | xiaomi/mimo-v2.6-pro |
1.05M | 131K | 0.43 | 0.0036 | 0.87 | BenchLM 开源综合第 1；p50 42 tok/s |
| Kimi K3 | moonshotai/kimi-k3 |
1.048M | 944K | 0.40--3.00 | 随宿主 | 12.75--15.00 | 多宿主价差极大，下单前比价 |
| GLM-5.3 | z-ai/glm-5.3 |
1.048M | 944K | 0.06--0.08 | 有 | 4.40--4.80 | 各宿主报价不一 |
| DeepSeek V4.1 Flash | deepseek/deepseek-v4.1-flash |
1.0M | 384K | 0.10 | --- | 0.50 | 1017 快照；官方低谷 0.15/0.60 |
| DeepSeek V4 Pro 0813 | deepseek/deepseek-v4-pro-0813 |
1.048M | 384--393K | 0.66 | 0.022 | 1.98 | 加权均价约 0.58/1.74 |
| Qwen3.8-Flash-Next | --- | --- | --- | --- | --- | --- | 未上架 OpenRouter |
| Qwen3.8-27B | qwen/qwen3.8-27b |
1.0M | 131--236K | 0.04 | 0.02 | 2.30 | 价格波动大（近月 16 次调价） |
| MiniMax M3 | minimax/minimax-m3 |
1.0M | 512K | 0.30 | 0.06 | 1.20 | >512K 上下文费率翻倍（0.60/2.40） |
| Kimi K2.6 | moonshotai/kimi-k2.6 |
256K | 256K | 0.44 | 有 | 2.45 | 也有 0.60/3.00 宿主报价 |
价格为美元/百万 token；OpenRouter 另有 5.5% 平台手续费。缓存写通常按输入价计。
表 3：本地部署推荐（按硬件，2026-10 流行口径）
| 硬件条件 | 推荐模型 | 说明 |
|---|---|---|
| 8GB 显存 | Qwen3 8B | 轻量补全/问答，工具调用可用 |
| 16GB 显存 | Qwen2.5-Coder 14B | r/LocalLLaMA 入门共识 |
| 12GB+ 显存 + 32GB+ 内存 | Qwen3.8-Flash-Next（125B/6B，经 Strata 引擎） | 本地部署标杆，SWE-bench Pro 62.5%（开源第 1）。专家缓存：热专家驻显存、冷专家放内存/SSD，5070-12G 实测写 94 / 读 2650 tok/s；32G 内存选 Coder 变体（保留 91% 分）；96G+ 内存可跑 IQ3_S / Unsloth UD-IQ4_XS 高质量档 |
| 24GB 显卡（甜点档） | Qwen3-Coder 30B （Q4 ~19GB）/ Qwen3.8-27B（Q4 ~17GB） | 社区主流推荐；dense 27B 单难 bug 更稳，30B-A3B 更快 |
| 24GB + 要低延迟补全 | Codestral 22B | FIM 自动补全 <2s |
| 24GB + Agentic 任务 | Devstral Small 24B | 最佳本地 agentic 编程 |
| 96GB+ 显存 / 大内存工作站 | Kimi K2.6（1T/32B，Unsloth 动态量化） | MoE 综合最佳，SWE-bench Pro 58.6%，上下文 256K |
引擎/运行器：大 MoE 用 Strata（专家缓存+投机解码，一键装）；常规模型用 Ollama（生态默认，52M 月下载）或 LM Studio（GUI）；榨性能用 llama.cpp。
结论速览
- API 用开源：智能体编码选 Kimi K3，性价比选 DeepSeek V4.1 Flash，均衡选 GLM-5.3。
- 本地跑：首选 Qwen3.8-Flash-Next + Strata（12G 显存 + 32G 内存即可，github.com/Niko1221/Strata）；老卡/无独显再退 Qwen3.8-27B / Qwen3-Coder 30B。
- 注意口径：厂商自报分数普遍高于第三方统一 harness 实测（如 DeepSeek V4 Pro：厂商 TB 2.1 报 87.9%，Vals 实测 54.7%），跨表对比需谨慎。
- Verified 勿再作为选型依据：2026-09 已因饱和归档，前沿区分度在 SWE-bench Pro / Terminal-Bench 4.0。