# 国产开源编程模型怎么选：DeepSeek V4、Kimi K3、GLM-5.3、Qwen3.8

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**Category:** 模型讨论\
**Created:** [2026 年10 月 22 日 12:15 UTC](https://community.lmuai.ai/t/%E5%9B%BD%E4%BA%A7%E5%BC%80%E6%BA%90%E7%BC%96%E7%A8%8B%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%80%8E%E4%B9%88%E9%80%89%EF%BC%9Adeepseek-v4%E3%80%81kimi-k3%E3%80%81glm-53%E3%80%81qwen38/40 "2026-10-22T12:15:15Z")\
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作者： ![lmu\_official](https://community.lmuai.ai/user_avatar/community.lmuai.ai/lmu_official/32/28_2.png) [@lmu\_official](https://community.lmuai.ai/u/lmu_official)\
发布日期： [2026 年10 月 22 日 12:15 UTC](https://community.lmuai.ai/t/%E5%9B%BD%E4%BA%A7%E5%BC%80%E6%BA%90%E7%BC%96%E7%A8%8B%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%80%8E%E4%B9%88%E9%80%89%EF%BC%9Adeepseek-v4%E3%80%81kimi-k3%E3%80%81glm-53%E3%80%81qwen38/40/1 "2026-10-22T12:15:15Z")

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这半年国产开源模型进步很快，几家 10 月的横评结论并不一致，整理一下供参考：

- **DeepSeek V4** ：4 月发布 V4 和 V4-Pro，官方公布的最好成绩是 SWE-bench Verified 80.6%（V4-Pro-Max），但在标准化的 SWE-bench Pro 评测下降到 55% 左右。之后的 V4.1-Flash 主打编码、Agent 和高性价比推理。
- **Kimi K3** ：多篇横评认为它在前端、长上下文和 Agent 任务上很强。注意商用有限制：月活或月收入超过一定规模的产品要在界面上标注 Kimi K3。
- **GLM-5.2 / 5.3** ：GLM-5.2 一直以性价比著称，GLM-5.3 在综合智能指数上更高；GLM-5.3-Flash 是 MIT 协议。
- **Qwen3.8** ：27B 小尺寸版本是 Apache 2.0 协议，适合自己部署。

需要提醒的是：不少跑分是厂商自己公布的，实际体验差别很大。

**大家实测下来哪个最好用？** 欢迎说说你的场景（前端、后端、长任务 Agent）和体感，越具体越好。

参考来源：

- [Best Open-Source Coding Model 2026 · Morph](https://www.morphllm.com/best-open-source-coding-model-2026)
- [The Best Open-Source LLMs for Agentic Coding in 2026 · MindStudio](https://www.mindstudio.ai/blog/best-open-source-llms-agentic-coding-2026)
- [Best Open Source LLM 2026 · Tech Insider](https://tech-insider.org/best-open-source-llm-2026/)