广告面对云端AI编程工具带来的代码隐私与合规风险，越来越多开发者转向本地部署的开源模型。本文评测了7款主流开源AI编程模型，涵盖Moonshot AI的Kimi-K2-Thinking、MiniMaxAI的MiniMax-M2、OpenAI的GPT-OSS-120B、DeepSeek AI的DeepSeek-V3.2-Exp、Z.ai的GLM-4.6、阿里云的Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507以及ServiceNow的Apriel-1.5-15B-Thinker。这些模型在SWE-bench、LiveCodeBench、Multi-SWE等关键编程与智能体测试中表现突出，部分性能可媲美甚至超越闭源模型如Claude Code和o4-mini。Kimi-K2-Thinking在200次以上工具调用中保持稳定，MiniMax-M2以低延迟著称，GPT-OSS-120B在竞赛编程和工具使用上表现优异，而Apriel-1.5-15B-Thinker则以小体积实现多模态推理，适合私有云部署。
开源AI编程模型正从“能用”走向“好用”，本地化部署兼顾安全、成本与性能，未来有望成为企业AI基础设施的核心选项。
以下是为您的特定用例提供的开源模型总结：
| 模型 | 尺寸 / 上下文 | 关键优势 | 最佳选择 |
|---|---|---|---|
| Kimi-K2-思考 (MoonshotAI) | 1T / 32B 活动，256K 上下文 | 稳定长期工具使用（约200-300次调用）； 强大的多语言和代理编码 | 自主研究/编码代理需要持续规划 |
| MiniMax-M2 (MiniMax人工智能) | 230B / 10B 活跃，128k 上下文 | 高效 + 低延迟用于计划→行动→验证循环 | 可扩展的生产代理，注重成本 + 速度 |
| GPT-OSS-120B (OpenAI) | 117B / 5.1B 活跃，128k 上下文 | 使用原生工具进行一般高推理；完全微调 | 企业/私有部署、竞赛编程、可靠工具使用 |
| DeepSeek-V3.2-Exp | 671B / 37B 活跃，128K 上下文 | DeepSeek 稀疏注意力 (DSA)，高效长上下文推理 | 开发/研究管道需要长文档效率 |
| GLM-4.6 (Z.ai) | 355B / 32B 活跃，200K 上下文 | 强大的编码+推理；改进的推理期间工具使用 | 编码副驾驶，智能体框架，Claude 编码风格工作流程 |
| Qwen3-235B (阿里云) | 235B, 256K 上下文 | 高质量直接回答；多语言；工具使用不输出思维链（CoT） | 大规模代码生成与重构 |
| Apriel-1.5-15B-思者 (ServiceNow) | 15B, ~131K 上下文 | 企业级紧凑型多模态（文本+图像）推理 | 设备/私有云代理，DevOps 自动化 |
本文内容由开放的智能模型自动生成，仅供参考。
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