七款必备的卓越开源AI编程模型，助你编程更高效！

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译者 | 布加迪

审校 | 重楼

现如今，许多依赖人工智能（AI）编程助手的用户，主要使用 Claude Code、GitHub Copilot 和Cursor 等云服务工具。尽管这些工具的性能非常出色，但它们存在一个显著的缺陷：为了使其正常运行，你的代码需要传递到外部服务器。

这意味着，在得到结果之前，你的每个函数、应用编程接口（API）密钥和内部架构选择都将被传送给 Anthropic、OpenAI 等服务提供商。尽管他们声称会保护用户隐私，但对于许多团队而言，这种风险是难以承受的，尤其是在处理以下类型的情况时：

•专有或机密的代码库

•企业客户系统

•研究项目或政府相关的工作

•任何受保密协议（NDA）约束的内容

在这种情况下，本地开源编程模型显得尤为重要。

通过在本地运行人工智能模型，你将拥有更多的控制权、隐私保护和安全性。所有代码均不会离开你的设备，外部日志也不会被生成，完全不需要依赖“相信我们”的承诺。此外，若你拥有高性能的硬件，还能够节省大量的 API 和订阅费用，可能高达数千美元。

在本文中，我们将探讨七款开源的 AI 编程模型，这些模型在编程基准测试中表现优异，并逐渐成为专有工具的有力替代选择。

文章的最后部分将提供这七种模型的比较表，帮助你迅速掌握相关信息。

Kimi-K2-Thinking 是由 Moonshot AI 团队研发的一款尖端开源思维模型，旨在作为智能体工具，为用户提供逐步推理的能力，同时能够灵活调用各种函数和服务。该模型在进行 200 到 300 次连续的工具调用时，展现出了极为稳定的长期智能体表现，较以往系统在经历 30 到 50 个步骤后出现的漂移问题，取得了显著的改善。这一进步使得研究、编程及写作等流程能够实现更高效的自动化。

从架构设计来看，K2 Thinking 模型具备高达 1 万亿的参数，其中 320 亿个为活跃参数。它的结构包含了 384 个专家，每个 token 选择 8 个专家，同时还有 1 个共享专家。此外，模型设有 61 层（其中包括 1 层密集层），以及 7168 个注意力维度和 64 个注意力头。该模型应用了 MLA 注意力机制与 SwiGLU 激活函数，支持 256000 个 token 的上下文窗口，词汇表则包含了 160000 个词汇。值得一提的是，它是一款原生 INT4 模型，利用训练后量化感知训练（QAT）技术，能够在低延迟模式下实现约 2 倍的速度提升，并有效减少 GPU 内存的占用。

在各项基准测试中，K2 Thinking 展示出了令人瞩目的成绩，特别是在需要长期推理和工具运用的领域。其编程能力全面且均衡，在多个测试中表现出色，分别在 SWE-bench Verified、Multi-SWE、SciCode 和 Terminal-Bench 等评测中获得了 71.3 分、41.9 分、44.8 分和 47.1 分的优异成绩。尤其是在 LiveCodeBench V6 的测试中，K2 Thinking 以 83.1 分的佳绩凸显了其在多语言处理和智能体工作流程中的强大能力。

MiniMax-M2 重新定义了智能体工作流程的高效性。这款紧凑、快速且经济实惠的专家混合（MoE）模型拥有 2300 亿个参数，每次处理 token 时仅激活其中的 100 亿个参数。通过智能路由选择最相关的专家，MiniMax-M2 达到了通常仅大型模型才能实现的端到端工具使用性能，同时显著降低了延迟、成本和内存占用，使其成为理想的互动智能体和批量采样工具。

MiniMax-M2 的设计专注于精英编程与智能体任务，且不损失通用智能，其工作流程围绕“计划→执行→验证”循环展开。由于仅需激活 100 亿个参数，这些循环依然保持高速响应。

在编程实践和智能体的基准测试中，展现了显著的实用性能。具体成绩如下：SWE-bench的得分为 69.4，Multi-SWE-Bench 得分为 36.2，而SWE-bench Multilingual 的得分则为 56.5。在Terminal-Bench 中，得分为 46.3，而ArtifactsBench 则取得了 66.8 的好成绩。针对网页和研究智能体的评测得分情况如下：BrowseComp的得分为 44（其中中文得分为48.5），GAIA（文本）得分为75.7，xbench-DeepSearch 得到了 72 的评分，而 τ²-Bench 则高达 77.2。同时，HLE（带工具）获得了31.8，FinSearchComp-global 得分为65.5。

GPT-OSS-120B是一个开放权重的 MoE 模型，旨在满足通用性和高推理需求的实际应用。该模型针对在一台 80GB GPU 上运行进行了专门优化，拥有 1170 亿个参数，每个 token 具有 51 亿个活跃参数。

GPT-OSS-120B的核心功能涵盖：可调节的推理复杂度（低、中、高）、用于调试的完整思路链可访问性（但最终用户无法使用）、内置智能体工具（包括函数调用、浏览、Python集成和结构化输出）以及全面的微调功能。此外，针对需要快速响应和个性化应用的用户，配套的小型化模型 GPT-OSS-120B 也提供了相应的选择。

在外部基准测试中，GPT-OSS-120B 的表现引人注目，在人工智能分析智能指数中稳居第三位。该指数通过评估不同模型的质量、响应速度和延迟，对其进行了全面比较，结果显示，GPT-OSS-120B 展现出与其规模相匹配的卓越性能和速度。

在诸如竞赛编程（Codeforces）、通用问题求解（MMLU、HLE）以及工具使用（TauBench）等领域，GPT-OSS-120B 均超过了 o3-mini，并且在许多方面的表现与 o4-mini 相当或更佳。此外，该模型在健康评估（HealthBench）和竞赛数学（AIME 2024 和 2025）方面的成绩同样优于 o4-mini，显示了其全面的竞争力。

DeepSeek-V3.2-Exp 是 DeepSeek AI 推出的下一代架构的实验性过渡版本。该版本以 V3.1-Terminus 为基础，融入了 DeepSeek 稀疏注意力机制（DSA）。DSA 是一种细粒度的稀疏注意力机制，旨在提高长上下文场景下的训练和推理效率。

该版本的主要目标是在确保模型稳定性的基础上，验证在扩展序列中的效率提升。为了隔离 DSA 的影响，训练配置与 V3.1 保持一致。结果显示，输出质量几乎没有变化，证明了该机制的有效性。

探索 GLM-4.6 的卓越性能与改进

在公开的基准测试中，V3.2-Exp 的表现与 V3.1-Terminus 相似，仅存在微小的差异。例如，在 MMLU-Pro 测试中，该版本获得了 85.0 的分数，而在 LiveCodeBench 测试中的得分也接近 74 分；在 GPQA 测试中，其结果略低于 80.7，得分为 79.9；同样，在 HLE 测试中，其 19.8 的得分也低于 21.7。此外，AIME 2025 测试中得分有所提升，达到了 89.3，相比之下，V3.1-Terminus 为 88.4。而在 Codeforces 测试中，V3.2-Exp 同样表现出色，得分为 2121，相较于 2046 的表现也有明显改善。

与 GLM-4.5 相比，GLM-4.6 显著扩展了上下文窗口，从 128K 个 token 增加到 200K 个 token。这一增强功能支持了更加复杂和长期的工作流程，同时有效跟踪信息的准确性。

GLM-4.6 在编程性能方面也表现卓越，其在代码基准测试中的得分更高，同时在 Claude Code、Cline、Roo Code 和 Kilo Code 等工具中展现了更为强大的实际应用效果，尤其是在前端生成的精细化上。

此外，GLM-4.6 还引入了更高级的推理功能，利用工具的支持提升了整体性能。此版本的智能体功能更为强大，增强了工具的使用效果和搜索能力，并与智能体框架实现了更紧密的结合。

智能模型的最新进展：GLM-4.6 与 Qwen3-235B 的表现对比

在涉及智能体、推理和编程的八项公开基准测试中，GLM-4.6表现出显著的优势，相较于 GLM-4.5 有了明显进步。同时，它也与 DeepSeek-V3.1-Terminus 及Claude Sonnet 4等其他竞争模型保持了平衡的竞争力。

Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507是阿里云推出的旗舰模型，着重于实际应用，而非揭示推理过程。其在多个领域的能力得到了显著增强，包括指令跟踪、逻辑推理、数学、科学、编程及工具的使用。此外，该模型在处理多语言长尾知识方面也有了显著突破，能更准确地满足用户在主观性和开放任务中的偏好。

作为一款非思维模型，它的核心目标是提供直接的答案，而非展示推理的过程，专注于生成高质量的文本以支持日常工作需求。

在与智能体、推理和编程相关的各项公开测试中，该模型显然较旧版本有了质的飞跃。根据第三方的评估，其在与领先的开源和专有模型（如 Kimi-K2、DeepSeek-V3-0324 及Claude-Opus4-Non-thinking）的竞争中，依然保持着优势地位。

Apriel-1.5-15B-Thinker是 ServiceNow AI 推出的 Apriel 小语言模型系列中的多模态推理模型。与前一版本的文本模型不同，它新增了图像推理能力，显示出强大的训练中期方案。这一方案包括对文本和图像的广泛预训练，随后进行仅基于文本的监督微调（SFT），而无需任何图像的 SFT 或强化学习。尽管其参数量为 150 亿，便于在单个 GPU 上运行，但其上下文长度据称可达到 131000 个token。该模型的设计旨在与十倍参数量的模型在性能和效率上相媲美，特别是在推理任务方面表现优异。

在公开的基准测试中，Apriel-1.5-15B-Thinker的人工智能分析指数（AII）得到了 52 分，这使它能够与 DeepSeek-R1-0528 及Gemini-Flash等其他模型相竞争。值得注意的是，它的规模仅为那些得分超过 50 分模型的十分之一。此外，作为一款企业级智能体，它在 Tau2 Bench Telecom 和IFBench 的测试中分别取得了 68 和62的高分。