国产AI双雄谁更强？Kimi K3和Qwen3.8选谁看完这篇就懂了
08-17 21:06
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1. 2026年7月中文大模型基准测评结果发布！Qwen3.8、Kimi-K3并列第一，DeepSeek轻量版并列第二
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3. 国内模型怎么选？#小白也能vibecoding 整理截至 2026.8.11（WebDev 榜 8.10，Agent 榜 8.6）。 太长不看版： Web / 前端：Kimi K3 或 Qwen3.8 Max 国产默认：Kimi K3 开源、Agent 较均衡：GLM 5.2 大量调用、预算敏感：DeepSeek V4 Flash 长仓库、终端任务上限：GPT-5.6 Sol 下面细说。 几组 Coding 公开测评放在一起， 结论是： 没有一张总榜能排明白。 WebDev 里， Kimi K3 和 Qwen3.8 Max 都在 GPT-5.6 Sol 前面， 误差范围重叠， 暂时放同一档。 Agent 榜里， Sol 和 Kimi 又贴得很近， GLM 在下一档。 Qwen3.8 尚未收录； 它的 AA Agentic Index 虽到 58， 但这个指标不等于纯 Coding， 所以先不说它稳定压过 Kimi。 DeepSeek V4 Flash 的亮点是价格： WebDev 分数接近 GLM， 每百万输出 Token 标价 0.28 美元。 不过 API 单价不等于任务成本。 所以， “国产整体不如 GPT-5.6”说得太粗。 Web 和前端看 Kimi、Qwen； 长仓库、终端和完整 Coding Agent， 我仍把 Sol 当参考线。 国内暂分两档： Kimi、Qwen 第一档； GLM、DeepSeek 第二档。 别人的排序总是参考， 这个东西应该还是要看实际项目中的体感。 #国产模型 #AICoding #vibecoding #AI编程
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