deepseek,glm,kimi价格对比
四款模型编程能力与价格横向对比
根据最新的市场数据和评测结果，以下是这四款模型的详细对比：
📊 核心能力与价格速览
| 模型 | 核心定位 | 关键编程能力 | 输入价格 (1M tokens) | 输出价格 (1M tokens) | 单题成本参考 |
|---|---|---|---|---|---|
| GLM-5.2 | 能力最强的开源模型，长程任务专家 | SWE-bench Pro:62.1% | $1.40 起 (海外) ¥28 (国内) | $4.40 起 (海外) ¥28 (国内) | 约 ¥4.35 / 题 |
| Kimi K2.7 Code | 极致效率，Agent 协调专家 | 相比 K2.6 代码能力提升21.8% | ¥6.5 (标准) ¥1.3 (缓存命中) | ¥27 | 未明确 |
| DeepSeek-V4-Pro | 性价比旗舰，算法与架构大师 | SWE-bench Verified:80.6% LiveCodeBench:93.5% | ¥3 (标准) ¥0.025 (缓存命中，限时) | ¥6 | 远低于高端竞品 |
| DeepSeek-V4-Flash | 极致性价比，Agent 能力突出 | Terminal-Bench:82.7 分 | ¥1 - ¥2 (峰谷定价) | ¥2 - ¥4 | 极低 |
💰 价格与性能深度解读
GLM-5.2：能力最强，但价格最高
它在评测中拿到了全场最高分，尤其擅长长程编程任务。但其单题成本也最高，适合对代码精度要求极高的专业场景。Kimi K2.7 Code：效率优先，Agent 专家
它的核心优势是平均 token 消耗减少 30%，这意味着用更少的钱完成任务。同时，其 Agent 自主化执行能力也有显著提升。DeepSeek-V4-Pro：性价比之王，算法能力顶尖
Pro 版本在算法竞赛（Codeforces 3206分）和 Agentic Coding 评测中表现优异，实力对标 Claude Opus 4.7 等顶级闭源模型，但 API 价格远低于对方。DeepSeek-V4-Flash：极致的省钱神器
Flash 版本的价格仅为 Pro 版本的十分之一左右，但其 Agent 能力（Terminal-Bench 82.7分）甚至反超了 Pro 预览版。如果预算敏感且任务不极端复杂，Flash 是极致的选择，成本仅为国际顶尖竞品的 1% 左右。
💎 总结与选择建议
- 追求“最强”且预算充足：选GLM-5.2，它的顶尖能力适合解决超高难度的编程问题。
- 追求“效率”与“Agent”能力：选Kimi K2.7 Code，它在长任务和 Agent 场景下表现更优。
- 追求“旗舰性能”与“高性价比”：选DeepSeek-V4-Pro，它是架构设计和算法竞赛场景下的首选。
- 追求“极致省钱”：选DeepSeek-V4-Flash，它能在成本最低的情况下，满足大多数个人开发需求。
