四大國產AI編程模型實測：DeepSeek-V3.1、Kimi K2、GLM-4.5、Qwen3各有勝負，Claude仍是複雜任務基準

8月21日，DeepSeek發布V3.1版本，核心更新為三點：引入混合推理模式（同時支援思考與非思考模式）、工具調用與編程能力提升、上下文視窗擴展至128K。此時間點恰好與Kimi K2（7月11日）、Qwen3-Coder（7月22日）、GLM-4.5（7月28日）密集發布形成對照，作者以Claude Code接入四款模型官方API，進行前端UI開發與工程算法兩項實測。

前端任務以「液態玻璃風格瀏覽器主頁」為題。GLM-4.5表現最突出，能主動調用Playwright MCP下載背景圖，互動動效完整度領先其他模型；DeepSeek-V3.1首版效果平淡，補充提示詞後第二版明顯改善；Kimi K2一次成功但玻璃模糊感不足；Qwen3-Coder-Plus反覆出現工具調用失敗與文件寫入錯誤，單任務消耗近500萬Token。工程算法任務以「互動式路徑規劃算法可視化教學平台」為題，考驗任務分解與算法實現能力。DeepSeek-V3.1修改兩次後成功，消耗301萬Token、花費2.37元；Qwen3-Coder-Plus修改兩次後亦成功，消耗約126萬Token；GLM-4.5算法邏輯正確但始終無法完成動態可視化路徑展示；Kimi K2反覆報錯、修改三次後功能仍不可用，花費13.5元後放棄。

作者整理出四個維度的排序結論：整體工程能力為DeepSeek-V3.1 ≈ GLM-4.5 ≥ Qwen3-Coder-Plus > Kimi K2；前端能力為GLM-4.5 ≥ Kimi K2 ≈ Qwen3-Coder-Plus ≈ DeepSeek-V3.1；生成速度Kimi K2最快（需充值50元解除限速）；費用由高至低為Kimi K2 > Qwen3-Coder-Plus（阿里百炼）> GLM-4.5 ≈ DeepSeek-V3.1，Qwen3-Coder另有魔搭社區每日500次免費調用。

這份實測對企業選型的意義有幾層值得注意。第一，國產模型之間的能力差距比宣傳排行榜更接近伯仲之間，沒有單一模型能在所有維度壓倒其他，實際工程任務的成敗往往取決於工具調用穩定性，而非benchmark分數。第二，Kimi K2的定位問題浮現：生成速度最快，但工程任務成功率最低、費用最高，若企業以API大量調用為場景，這一組合的CP值明顯偏弱。第三，DeepSeek-V3.1的性價比仍是國產模型中最具說服力的——在工程能力與GLM-4.5相當的前提下，費用與GLM-4.5接近且明顯低於Kimi K2，FP8精度的採用也代表其在推理成本控制上有結構性優勢。第四，作者明確指出，Claude在複雜任務上仍是國產模型無法替代的基準，建議策略是「簡單任務用國產模型、複雜任務用Claude」，而Claude將於8月28日起施加使用限制，這對重度依賴Claude的開發團隊構成壓力，也是國產模型的結構性機會窗口。對亞太企業決策者而言，現階段導入國產AI編程模型的合理策略是多模型並用、依任務類型路由，而非押注單一供應商。