四款国产大模型编程能力横评，结论直接给：
| 场景 | 推荐 |
|---|---|
| 长时间自主代码 Agent（连续跑几小时不间断） | Kimi K2.6 |
| 智能体前端开发（React/Vue 组件、Web 全栈） | GLM 5.1 |
| 超大代码库（超出 262K 上下文限制） | Qwen 3.6 Plus |
| 单 Token 成本敏感 | MiniMax M2.7 |
核心基准测试数据
| 模型 | SWE-Bench Pro | SWE-Bench Verified | Terminal-Bench 2.0 | 上下文窗口 | 激活参数 |
|---|---|---|---|---|---|
| Kimi K2.6 | 58.60% | 80.20% | 66.70% | 262K | — |
| GLM 5.1 | 58.40% | — | 55%+ | 262K | 754B (MoE) |
| Qwen 3.6 Plus | — | 78.80% | 61.60% | 1M | 混合 MoE |
| MiniMax M2.7 | 56.22% | — | 57.00% | 196K | 10B |
各模型详细评价
Kimi K2.6：长效 Agent 首选
Moonshot AI 2026年4月发布。Terminal-Bench 2.0 的 66.7% 是本次最强成绩。Terminal-Bench 和 SWE-Bench 的区别在于它在真实终端环境中运行任务——读输出、处理错误、调整、反复迭代，不只是生成补丁。
最亮的数据：13 小时单次会话中维持 4,000+ 次工具调用，这已不是实验室产物，是官方技术发布中记载的真实表现。
另一个被低估的优势：跨语言泛化能力。Kimi K2.6 在 Rust、Go、Python、前端及 DevOps 任务中均表现稳定。大多数基准测试侧重 Python，如果生产技术栈是多种语言混合，这一点至关重要。
弱点： 输入价格 $0.95/百万 Token，是四款中最贵的。适合长会话，不适合批量处理。
GLM 5.1：前端开发 Agent 最强
Z.AI 2026年4月7日发布。7540 亿参数，MoE 路由架构。
核心竞争力是 Code Arena Elo 得分 1,530，由 Arena.ai 在 2026年4月10日独立验证，全球智能体 Web 开发排行榜第三。这是开发者对输出投票的实时对比，不是自动打分。优势集中在前端 UI 生成、全栈脚手架、React/Vue 组件创建和 NL2Repo（自然语言生成完整仓库结构）。
注意： 前端领先地位是真实的，但针对纯算法问题（HumanEval/MBPP），相对于 Kimi K2.6 没有显著优势。选 GLM-5.1 只因为任务领域匹配，不是总排行榜排名。
弱点： 输入起价 $1.40/百万 Token，是四款中最高的。
Qwen 3.6 Plus：上下文限制的终结者
Alibaba 2026年3月下旬发布。在 Terminal-Bench 2.0 直接对比中领先 Claude Opus 4.6（61.6% vs 59.3%）。
1M Token 上下文窗口是唯一选项。100K Token 以下的大多数任务，四款模型差距不明显；但跨数百个文件的单体仓库分析、超大遗留代码库重构、无法塞进 262K 的端到端"文档转代码"工作流——只有 Qwen 3.6 Plus 能做。
混合架构（线性注意力 + 稀疏 MoE 路由）在超大上下文时比密集型 Transformer 有更好推理吞吐量。
MiniMax M2.7：性价比王者
10B 激活参数在 SWE-Bench Pro 上拿了 56.22%——大约五分之一的成本达到 GLM-5.1 94% 的性能。输入价格 $0.30/百万 Token，是四款最低。
适合成本敏感的批量处理任务。
价格对比（Atlas Cloud 2026年4月）
| 模型 | 输入 $/M Token | 输出 $/M Token |
|---|---|---|
| Kimi K2.6 | $0.95 | $4.00 |
| GLM 5.1 | 从 $1.40 起 | — |
| Qwen 3.6 Plus | 从 $0.325 起 | — |
| MiniMax M2.7 | $0.30 | $1.20 |
每月 10M Token 输入量（团队级代码助手）：
| 模型 | 每月成本 |
|---|---|
| GLM 5.1 | $14.00 |
| Kimi K2.6 | $9.50 |
| Qwen 3.6 Plus | ~$3.25 |
| MiniMax M2.7 | $3.00 |
核心结论： 选 Kimi 还是 GLM 还是 Qwen 还是 MiniMax，取决于你的场景——不是选最强，是选最合适。长效 Agent 选 Kimi，前端开发选 GLM，超大代码库选 Qwen，成本敏感选 MiniMax。