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一句话总结：这六个模型没有全能冠军。GLM-5V-Turbo赢在"看图写代码"，MiniMaxM3赢在便宜和均衡，KimiK3赢在能力上限，K2.7Code赢在省token，K2.6赢在AgentSwarm，K2.8卡在预览期。按你的任务选，别按跑分选。前面几篇分别写了这...

一句话总结：K2.6是月之暗面4月发的开源模型，1万亿参数、256K上下文、原生INT4。最抓眼的是AgentSwarm：能拉起300个子Agent、协同跑4000步。这个规模在开源模型里目前没有对手。先讲清楚300个子Agent是什么意思。普通Agent是一个模型自己一步步做...

一句话总结：K2.7Code是月之暗面6月发的编程专用模型，1万亿参数、256K上下文、开源权重。最大改进不是跑分，是"少想废话"——思考token平均降了30%，任务成功率反而涨了10%到31.5%。编程模型有个通病：想太多。你让它改个变量名，它先分析五分钟项目架构，再回忆三遍编码规范，最...

一句话总结：K2.8Preview是月之暗面9月11日上线的编程模型，官方说能力接近K3，但思考效率更高、全会员档位都能用。它接的是K3看不上的日常活。K3很强，但贵。强到什么程度？2.8万亿参数，一套完整的推理链跑下来，普通开发者一个月工资就没了。这就带来一个很现实的问题：日常写代码、补全、...

一句话总结：KimiK3是全球首个开源的三万亿级模型，2.8万亿参数、1M上下文、原生视觉。官方自己承认整体还落后ClaudeFable5和GPT-5.6Sol，但稳超其他所有模型。这种坦诚在发布稿里不多见。月之暗面这次很实在。发布公告第三段就写了：「虽然KimiK3的整体表现仍落后于最强...

一句话总结：MiniMaxM3是今年6月发的开源多模态模型，4280亿参数、1M上下文，自研MSA稀疏注意力把长上下文推理成本砍到1/20。SWE-BenchPro59.0，是国产开源里少见的全能型选手。1M上下文这件事，行业里已经吹了一年多。但真正能用的没几个。原因不复杂。标准注意力是平方...

一句话总结：GLM-5V-Turbo是智谱今年4月发的多模态编程模型，7440亿参数、200K上下文，主打"看懂画面再写代码"。Design2Code拿到94.8分，但这个数字得拆开看。先说结论：这模型有意思，但不是所有人都该用。智谱把GLM-5V-Turbo定义成"多模态Coding基座"...

一句话总结：GLM-5.3是智谱（Z.ai）2026年8月发布的开源旗舰模型，与GLM-5.2共用同一个基座，全部能力提升来自后训练，编程能力较上代提升约50%，在Terminal-Bench3.0、Agents'LastExam等基准上位列开源第一，并涌现出接近闭源前沿的网络安全能...

一句话总结：OpenAI在2026年9月完成了GPT-6系列的布局——旗舰Astra（10/50）、均衡Sol（2/10）、轻量Luna（0.1/0.5），三档同为1.05M上下文、128K输出。本文对比三档怎么选，并横向对比混元Hy4、ClaudeFable5.1、Gemini3...

一句话总结：腾讯混元Hy4是腾讯2026年8月开源的新一代旗舰大模型，770B总参数/49B激活参数的MoE架构，支持100万token上下文，主打「为生产力而生」，在软件工程、办公分析、游戏开发和科学研究四类真实任务上表现突出，权重以Apache2.0协议开放。如果你最近在关...