支持模型介绍

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Qwen3.8-Max (通义千问)

• 定位： 2.4T 参数级原生多模态旗舰模型，突破纯文本局限，专注复杂工程落地与全域数据解析，致力于提供从代码构建到多模态办公的工业级稳定智能服务。
• 编程优势：
  • 原生多模态直读： 无需转换即可直接解析 PDF、技术文档及界面截图，实现“看图写码”与文档辅助开发的无缝衔接，大幅简化开发流程。
  • 工业级代码稳健性： 针对大规模代码库重构与跨文件依赖管理深度优化，在复杂技术栈下保持极高的指令遵循度，减少逻辑幻觉。
  • 长程任务闭环： 依托超大上下文窗口，具备更强的状态管理能力，能稳定执行全链路开发任务，确保从规划到落地的逻辑一致性。
• 适用场景： 大型遗留系统重构、多模态技术文档自动化处理、高复杂度全栈项目开发、企业级数据分析与报告生成。
• 一句话评价： 如果追求生产环境级的稳定性与原生多模态处理能力，且任务涉及复杂文档交互或大规模代码维护，Qwen3.8-Max 是兼顾顶级智力与工程可靠性的终极选择。

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Qwen3.7-Max (通义千问)

• 定位： 面向智能体时代的新一代旗舰模型，专注于提升复杂任务下的自主决策与长周期执行能力，致力于实现从代码生成到工程落地全链路智能化。
• 编程优势：
  • 长程自主进化： 在编程智能体领域具备极强的长周期任务自主执行能力。从前端原型快速构建到复杂工程落地，再到办公自动化流程，均能实现“规划-执行-反思”的完整闭环。
  • 跨框架泛化稳定： 拥有独特的跨框架泛化优势，在各种开发 Harness 和复杂技术栈下表现高度稳定，不局限于单一语言或框架，适应性强。
  • 极致推理与指令遵循： 具备卓越的逻辑推理能力，能严格执行复杂的系统级 Prompt 约束条件，与人类意图高度对齐，减少“幻觉”与偏差。
• 适用场景： 复杂全栈工程独立开发、长周期自动化任务闭环、高约束企业级应用构建、多技术栈混合系统集成。
• 一句话评价： 如果追求强大的编程智能体体验，且任务涉及长周期自主执行或复杂逻辑约束，Qwen3.7-Max 是兼具顶级智力与稳定性的首选。

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Qwen3.7-Plus（通义千问）

• 定位： 面向多模态智能体时代的新一代混合能力模型，专注于提升视觉感知+语言理解+自动化执行的协同效率。
• 编程优势：
  • 视觉驱动开发：支持基于截图/界面参考直接生成前端或移动端代码，精准还原UI布局与交互逻辑，大幅降低设计稿转代码门槛。
  • 跨模态工具调用：在保持编码、API调用、工作流编排等完整智能体能力的同时，无缝融合视觉输入作为决策依据，实现“看图说话+动手执行”的混合智能。
  • 高保真视觉复原：对复杂界面元素、图标、字体、间距具备极强解析力，确保生成代码与原始视觉高度一致，减少人工调整成本。
• 适用场景： 截图一键生成高保真页面、复杂界面自动还原、跨应用任务自动化执行、视觉交互类智能助手开发、老旧系统界面现代化改造。
• 一句话评价：如果追求“看得懂界面、写得准代码、做得完流程”的多模态智能体体验，Qwen3.7-Plus 是兼具视觉敏锐度与工程落地力的首选。

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DeepSeek-V4-Pro (深度求索)

• 定位：DeepSeek V4 系列旗舰预览版，1.6T 总参数/49B 激活参数的 MoE 架构。专为复杂逻辑推理、高阶 Agent 协作及百万级长上下文处理设计的全能基座。
• 核心优势：
  • 百万级原生长上下文：原生支持 1M Token 窗口，最大输出 384K Token。创新混合注意力机制显著降低显存占用，彻底解决长文档遗忘瓶颈。
  • 顶尖 Agentic Coding 能力：Agentic Coding 评测表现卓越，交付质量极高。深度适配主流Agent工具，是构建自动化开发工作流的高效引擎。
  • 卓越的推理性能：数学、STEM 及竞赛代码评测优异，具备强大深度思考与逻辑拆解能力，支持通过参数调节“思考强度”以灵活应对不同难度任务。
• 适用场景：复杂全栈工程代码生成与审查、多步逻辑推理与数学解题、高复杂度 Agent 自动化工作流搭建。
• 一句话评价：若需处理百万级上下文的超长复杂任务或追求极致的 Agent 编码与逻辑推理性能，DeepSeek-V4-Pro 是兼具开源透明度与顶尖性能的旗舰之选。

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DeepSeek-V4-Flash (深度求索)

• 定位：
  DeepSeek V4 系列高性价比预览版（284B/13B MoE），专为高吞吐、低成本生产场景设计，兼顾百万上下文、Agent 协作与强推理能力。
• 核心优势：
  • 百万级原生上下文：支持 1M Token 输入 / 384K Token 输出，混合注意力机制大幅降低显存占用，KV Cache 仅前代 10%，彻底解决长文档遗忘问题。
  • 极致性价比与速度：推理开销优化显著，API 成本远低于行业均值；简单 Agent 任务表现接近 Pro 版，延迟更低，适合高频调用与大规模部署。
  • 灵活推理模式：支持“非思考”与“思考”双模式（通过 reasoning_effort 调节），复杂任务可逼近 Pro 性能，日常对话则快速响应，按需切换。
• **适用场景：**基础代码生成解释、低延迟 Agent 工作流、批量处理数百篇文档或数千条记录。
• 一句话评价：
  若追求高速、低价、百万上下文+稳定 Agent 能力，且任务以效率型或规模化运行为主，DeepSeek-V4-Flash 是实用与经济兼得的首选基座。

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Kimi K3 (Moonshot AI)

• 定位： 全球首个2.8万亿参数级开源旗舰模型，基于KDA混合线性注意力架构，原生支持视觉理解与百万级上下文，专为长程编程、深度推理及复杂知识工作设计。
• 核心优势：
  • 百万级超长上下文： 原生支持100万Token窗口，一次性承载整本代码库或全年财报，在极长序列中保持细节不丢失、逻辑不矛盾。
  • 原生视觉任务闭环： 文字、图像与视频统一理解，能结合截图反馈自主迭代前端、游戏及CAD开发，实现“边看边改”的视觉推理循环。
  • 高效扩展与开放权重： 采用896专家MoE架构（激活16个），扩展效率提升2.5倍；提供开放权重与低成本API，兼顾企业私有化部署灵活性与前沿智能表现。
• 适用场景： 大型代码库全量重构、多模态软件工程（前端/游戏/CAD）、深度行业研究报告生成、长周期Agent自主执行及复杂数据叙事。
• 一句话评价： 若需处理百万级上下文的长程工程任务或进行高自主性的多模态开发，Kimi K3是目前开源阵营中规模最大、性价比最高的前沿智能基座。

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Kimi K2.5 (Moonshot AI)

• 定位：以超长上下文窗口（支持 200K+ 甚至更多）著称，擅长处理海量文本。
• 编程优势：
  • 整库阅读：你可以直接把几百个文件的项目代码扔给它，它能记住所有细节，不会“遗忘”。
  • 文档分析：非常适合读取超长的技术文档、API 手册，然后基于文档写代码。
  • 逻辑连贯性：在处理长链条任务时，不容易迷失方向。
• 短板：纯代码生成的“手感”和精细度略逊于 Qwen3.6-Plus 和 GPT-5，偶尔会有幻觉。
• 适用场景：遗留代码重构（需要读很多旧代码）、基于长文档开发、大型项目架构咨询。
• 一句话评价：当项目太大、文档太长，其他模型记不住时，用 Kimi。

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GLM-5.3 (智谱AI)

• 定位：极致后训练Scaling旗舰模型，基于同一基座通过强化学习压榨智能上界。主打“开源编程能力SOTA”与“安全防御能力涌现”，是兼顾开发效率与安全治理的新一代标杆。
• 编程优势：
  • 开源性能领跑：在Terminal-Bench 3.0等核心基准测试中位列开源第一，编程能力较前代提升约50%，逼近闭源顶尖水平，具备处理真实终端复杂任务的高完成度。
  • 长程工程突破：通过数十倍扩大的长程任务环境训练，支持DeepSWE v1.1等长周期软件工程任务，能像工程师一样独立完成从需求分析、代码修改到测试验证的全流程闭环。
  • 多模态与Agent增强：原生集成视觉编码器（CogVLM），支持视觉理解与编程结合；具备更强的智能体（Agent）能力，覆盖44种职业场景下的高价值知识工作执行。
• 适用场景：复杂软件工程全链路开发、跨工具Agent协作、多模态代码理解、高难度算法与工程题求解。
• 一句话评价：如果追求当前开源模型中极致的编程效能与长程任务自主性，且需要模型具备行业顶尖的安全审查与漏洞发现能力，GLM-5.3是兼具性能与防御价值的最佳选择。

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GLM-5.2 (智谱AI)

• 定位： 长周期任务旗舰模型，拥有百万级无损上下文，主打“项目级全链路开发”与“复杂工程自主闭环”。
• 编程优势：
  • 1M 无损超长上下文： 提供可靠的 100 万 Token 上下文窗口，支持一次性接管整个项目代码库，性能稳定。可实现从需求到跨平台部署的完整工作流，确保长程交互细节不丢失 。
  • 生产级标准遵循： 经过针对长周期编码代理场景的专门训练，能严格遵守生产级工程约束，支持长期重构、压力测试及从代码到视频/小程序的复杂迁移任务，确保开发成功率。
  • 灵活的工具集成： 支持 MCP 协议，可灵活集成外部工具和数据源；具备强大的函数调用能力和结构化输出（JSON）支持，便于系统集成与自动化工作流构建。
• 适用场景：项目级代码重构、小程序/移动应用全栈开发、复杂Agent协作及长程代码生成。
• 一句话评价：如果需要模型像资深工程师一样独立处理百万级上下文的复杂工程项目，或进行高标准的长周期全链路开发，GLM-5.2 是目前开源阵营中兼具深度与广度的首选旗舰。

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GLM-5.2-Fast-Preview (智谱AI)

• 定位： GLM-5.2 旗舰模型的高速预览版本，专为对输出速度极度敏感的场景设计，在保持 1M 超长上下文与标准版同等智能水平的同时，实现极致低延迟响应。
• 核心优势：
  • 高速输出引擎： 通过深度推理加速优化，输出 TPS 达标准版的 1.5～2 倍（80~100 TPS），显著缩短首字等待时间，提升实时交互体验。
  • 1M 无损长上下文： 完整继承 GLM-5.2 的 1M Token 窗口能力，支持一次性处理整本代码库或长篇文档，且在高速模式下依然保持长程逻辑稳定。
  • 智能流式排队机制： 超出 TPM 额度时不直接限流，而是进入排队队列，保障高并发场景下业务调用的连续性与稳定性。
• 适用场景： AI 流式编程助手、Agent 多步/多轮快速推理、实时对话系统、流式代码生成及任何需要“秒级响应”的高频交互应用。
• 一句话评价： 若需在保留百万级上下文与旗舰智能的前提下追求极致响应速度，GLM-5.2-Fast-Preview 是实时交互与高频 Agent 任务的最优效率之选。