Kimi K3 是 Kimi 迄今能力最强的旗舰模型，拥有 2.8 万亿参数，基于 KDA 混合线性注意力机制（Kimi Delta Attention）和注意力残差（Attention Residuals）技术构建，原生支持视觉理解，并拥有 100 万 token 上下文窗口。它是全球首个开源的 3 万亿级别模型，面向长程编程、知识工作和推理等前沿智能场景而设计。
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Kimi K2.7 Code 是 Kimi 迄今最智能的 Coding 模型，在长上下文中更可靠地遵循指令，能以更高的成功率完成编程任务，同时支持文本、图片与视频输入，思考模式，对话与 Agent 任务。
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GLM-5.2 是面向长任务时代的旗舰模型。支持真正可用的 1M 上下文，实测可承载项目级工程上下文，长程任务执行更稳定、工程规范遵循更可靠，开发场景成功率进一步提升。一次任务即可完成“从需求到多端可部署产物”的完整开发链路。
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MiniMax-M3 是 MiniMax 推出的多模态基础模型。它支持文本、图像和视频输入，并输出文本，拥有 1M 的上下文窗口，适用于长时间的智能体工作、编码和工具使用。该模型基于 MiniMax 稀疏注意力机制 (MSA) 构建，MSA 用键值块选择取代了完整的注意力机制，从而在长时间上下文中大幅降低每个词元的计算量——在 1M 个token的情况下，其计算成本约为上一代模型的 1/20，同时显著加快了预填充和解码速度，并在大多数任务中保持了质量。 该模型在交错数据上作为原生多模态模型进行训练，并通过交互式用户模拟器框架针对多轮次、类似生产环境的协作进行了调优，因此更适合持续的多步骤任务，而非单轮执行。
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DeepSeek-V4 拥有百万字超长上下文，在 Agent 能力、世界知识和推理性能上均实现国内与开源领域的领先。 相比 DeepSeek-V4-Pro，DeepSeek-V4-Flash 在世界知识储备方面稍逊一筹，但展现出了接近的推理能力。而由于模型参数和激活更小，相较之下 V4-Flash 能够提供更加快捷、经济的 API 服务。
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DeepSeek-V4 拥有百万字超长上下文，在 Agent 能力、世界知识和推理性能上均实现国内与开源领域的领先。 相比前代模型，DeepSeek-V4-Pro 的 Agent 能力显著增强。在 Agentic Coding 评测中，V4-Pro 已达到当前开源模型最佳水平，并在其他 Agent 相关评测中同样表现优异。
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GLM-5.1 是智谱最新旗舰模型，代码能力大大增强，长程任务显著提升，能够在单次任务中持续、自主地工作长达 8 小时，完成从规划、执行到迭代优化的完整闭环，交付工程级成果。 在综合能力与 Coding 能力上，GLM-5.1 整体表现对齐 Claude Opus 4.6，并在长程自主执行、复杂工程优化与真实开发场景中展现出更强的持续工作能力，是构建 Autonomous Agent 与长程 Coding Agent 的理想基座。
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Agentic指令遵循：在包含 50+ skills、60–150 个 feature list 的复杂环境中，M2.7 仍能保持稳定的技能调用与指令遵循能力，有效缓解大规模 skill library 场景下常见的遵从能力下降问题；针对需要 几十个技能协同的复杂任务进行优化，能够在长流程、多步骤的 Agent 场景中稳定完成复杂任务拆解与执行。 领先的 Agent Harness 能力，支持 Agent Teams、多工具检索（Tool Search）、多种 Agent 脚手架功能，便于构建复杂的多 Agent 系统。 强工程与 Coding 能力：在真实工程场景中具备优秀表现，包括 日志分析与 Bug 定位、代码重构、代码安全（生成无漏洞代码）、机器学习、Android 开发 等能力。 复杂 Office 自动化能力：支持复杂 Excel / Word / PPT 办公任务及多轮编辑。
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