如果 DeepSeek V4-Pro 用不上(或你只是想多个选择),2026 年 4 月国产那波里最值得关注的两个写代码选项是 GLM-5.1(智谱)和 Kimi K2.6(月之暗面)。两者都能写好代码,但各擅胜场。
Kimi K2.6:agent 化、长上下文的代码选手
K2.6 为多步 agent 工作和大上下文而生。它在 Terminal-Bench 2.0 上拿 66.7%、SWE-Bench Pro 约 58.6%,在跨多文件、多工具调用的真实端到端编码任务上很强。它的杀手锏是激进的提示缓存定价(缓存读取约 $0.16/M),让长而稳定的 system prompt 或代码库上下文在一次 agent 会话里复用很便宜。
在 Turiloop 上它比闭源前沿模型便宜,当前折扣中。
GLM-5.1:均衡、低成本的代码选手
GLM-5.1 是靠谱、全面的选择。它不追单一榜单头条,是个扎实的代码与工具选手,价格明显更低。对不需要超大上下文窗口的日常代码生成、重构和工具循环,它是性价比默认。
在 Turiloop 上它是低成本默认,输入输出都比 Kimi 便宜。
怎么选
- 长上下文、多步 agent(大代码库、多工具调用、复用上下文)→ Kimi K2.6。Terminal-Bench 分数和缓存定价正是在这里发挥。
- 预算有限的日常代码(单文件、快速重构、大批量)→ GLM-5.1。输出 token 省约 35%,而且你很少会想念那点额外上下文。
- 最难的代码、竞赛逻辑 → 升级到 DeepSeek V4-Pro(LiveCodeBench 93.5)。
五分钟两个都试
它们在 Turiloop 共用一个 OpenAI 兼容的 Key,你改一个字符串就能用同一个编码提示跑两个:
for model in ["glm-5.1", "kimi-k2.6"]:
r = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[{"role": "user", "content": "重构这个函数并补测试:..."}],
)
out = r.choices[0].message.content
# 把两份输出并排对比诚实的答案是拿你自己的代码两个都试。先用 GLM-5.1 省成本,把长上下文 agent 的活交给 Kimi K2.6。到 Turiloop 拿个 Key:国际卡、按量付费。