如果你最近有在關注 AI 寫程式，一定會發現一件事：現在已經不能只問「哪個模型最會寫程式」了。
因為「寫程式」這件事本身，已經被拆成好幾種完全不同的能力。有些模型很會寫演算法題，像是 LeetCode、Codeforces、LiveCodeBench 這種偏競賽型、函式型、單題解法的任務。有些模型則比較擅長真實工程場景，例如讀懂一整個 repo、理解 GitHub issue、跨多個檔案修 bug、產生 patch、跑測試、再根據錯誤訊息修正。還有一種模型，是為了 Coding Agent 而生，重點不是一次回答得多漂亮，而是能不能連續執行很多步、呼叫工具、讀錯誤、修正策略，最後真的把事情做完。
所以，當我們把 GLM-5.1、Kimi K2.6、MiMo-V2.5-Pro、Qwen3.6 Plus、MiniMax M2.7、DeepSeek V4 Pro 放在一起比較時，真正要看的不是單一分數，而是它們各自適合哪一種程式開發場景。
這篇文章會用比較接近工程選型的角度，整理這六個模型在「複雜程式設計」上的實際定位。
先講結論：最適合複雜程式設計的是 Kimi K2.6 與 GLM-5.1
如果你的問題是：「哪個模型最適合複雜程式設計？」
我的答案會是：Kimi K2.6 與 GLM-5.1 是目前最值得優先測試的第一梯隊。
Kimi K2.6 的強項在於 agentic coding，也就是讓模型像一個工程助理一樣，連續執行任務、呼叫工具、理解錯誤、修正程式，甚至處理長時間的自主 coding workflow。公開資料顯示，Kimi K2.6 在 SWE-Bench Pro 達到 58.6%，Terminal-Bench 2.0 達到 66.7%，SWE-Bench Verified 達到 80.2%，LiveCodeBench v6 達到 89.6%。這幾個指標放在一起看，代表它不是只會解單題，而是在真實軟體工程與長程任務上都有相當好的表現。 [cloud.tencent.com], [kimi-k25.com]
GLM-5.1 則是另一個非常強的工程型選手。它在 SWE-Bench Pro 達到 58.4%，NL2Repo 達到 42.7%，Terminal-Bench 2.0 達到 63.5%。更重要的是，GLM-5.1 的定位本身就是 agentic engineering，官方模型卡強調它能拆解問題、執行實驗、讀取結果、辨識阻礙，並在長時間、多輪工具呼叫中持續改善結果。 [modelscope.cn], [lushbinary.com]
如果只看 SWE-Bench Pro，Kimi K2.6 與 GLM-5.1 的差距其實很小，一個是 58.6%，一個是 58.4%。這代表兩者在真實 GitHub issue 修復、多檔案理解、產生修補程式這類任務上都已經進入同一個強度區間。 [cloud.tencent.com], [modelscope.cn]
簡單說，如果你要找一個能幫你做複雜專案開發、長程 debug、跨檔案重構、Coding Agent workflow 的模型，我會先從 Kimi K2.6 和 GLM-5.1 開始。
DeepSeek V4 Pro 很強，但它強在「演算法與 live coding」
DeepSeek V4 Pro 是這六個模型裡非常值得注意的一個。它在 LiveCodeBench 上達到 93.5%，Codeforces rating 達到 3206，這兩個數字非常亮眼。這代表它在演算法、競賽程式、函式級問題、快速解題能力上非常強。 [framia.pro], [morphllm.com]
但如果我們回到「複雜軟體工程」這件事，DeepSeek V4 Pro 的定位就要稍微分開看。公開資料顯示，它在 SWE-Bench Verified 達到 80.6%，這很強；但在 SWE-Bench Pro 則是 55.4%，低於 Kimi K2.6、GLM-5.1、MiMo-V2.5-Pro、Qwen3.6 Plus 與 MiniMax M2.7 的部分公開數據。 [framia.pro], [morphllm.com]
這代表什麼？
代表 DeepSeek V4 Pro 很適合拿來處理演算法、資料結構、效能邏輯、數學推理型 coding。可是如果你的任務是「讀一整個老舊系統，理解商業邏輯，跨很多檔案修 bug，還要產生可維護的 patch」，那它不一定會比 Kimi K2.6 或 GLM-5.1 更穩。
換句話說，DeepSeek V4 Pro 是很強的「解題型程式模型」，但不一定是最強的「軟體工程型 Coding Agent」。
MiMo-V2.5-Pro 是黑馬：不是第一名，但很有成本效率
MiMo-V2.5-Pro 是這一輪比較裡很有趣的模型。
它的公開資料顯示，SWE-Bench Pro 約 57.2%，ClawEval 約 63.8% 到 64%，τ³-Bench 約 72.9%。這些分數讓它非常接近第一梯隊。 [plainai.tech], [tosea.ai], [rits.shang...ai.nyu.edu]
但 MiMo-V2.5-Pro 真正值得注意的不是「它是不是榜首」，而是它在 agent pipeline 的 token efficiency。公開資料提到，它在 ClawEval 上用大約 70K tokens per trajectory 達到約 64% Pass³，並被描述為相較 Claude Opus 4.6、Gemini 3.1 Pro、GPT-5.4 等模型，在相近能力下可少用 40% 到 60% tokens。 [plainai.tech], [rits.shang...ai.nyu.edu]
這件事對一般聊天不一定有感，但對 Coding Agent 很重要。
因為真正跑 agent workflow 時，成本不是只看單次輸入輸出價格，而是看整條任務鏈會消耗多少 tokens。模型如果能用更少 tokens 完成同樣程度的工具呼叫、錯誤分析與修正，就代表它在大規模自動化開發流程裡可能有很好的成本效益。
不過，MiMo-V2.5-Pro 的資料仍然相對新，而且部分來源也提醒 benchmark 會受到方法與測試環境影響。因此我會把它列為「值得實測的黑馬」，而不是直接放到第一名。
如果你要做的是大量 agent pipeline、批次工程任務、自動修 bug、自動改文件、自動產生原型，那 MiMo-V2.5-Pro 很值得納入候選。
Qwen3.6 Plus 不一定最會寫程式，但很適合讀大型專案
Qwen3.6 Plus 的強項不是 raw coding 第一，而是它的 1M context。
公開資料顯示，Qwen3.6 Plus 具備 1M token context window，BenchLM 將它標示為 proprietary model，Coding 類別 77.8/100，Agentic 類別 70.7/100。另外，在公開 coding leaderboard 資料中，Qwen3.6 Plus Preview 的 SWE-Bench Verified 為 78.8%，SWE-Bench Pro 為 56.6%。 [benchlm.ai], [datalearner.com]
這代表它可能不是「最會直接修 bug 的模型」，但它很適合處理大型上下文任務。
例如，一整個 monorepo、很多模組的 legacy system、長篇規格文件、API 文件、log、測試報告、資料庫 schema、架構說明全部放在一起，請模型先理解全貌，再產生重構計畫或風險分析。這種任務，長上下文能力往往比單題 coding 分數更重要。
所以，如果你的工作不是要模型馬上幫你寫一個 function，而是要它先讀懂整個系統，我會把 Qwen3.6 Plus 放進候選名單。
它比較像大型專案的「架構閱讀器」與「規劃助理」，而不是單純的程式碼產生器。
MiniMax M2.7：不是最強，但可能是高頻使用的性價比選項
MiniMax M2.7 的定位比較不一樣。
公開資料顯示，它在 SWE-Pro 約 56.22%，VIBE-Pro 約 55.6%，Terminal Bench 2 約 57.0%，Toolathon 約 46.3%。這些數字讓它不算這六個模型裡最強的 coding model，但也不是弱。 [minimaxm27.net], [minimax-m2.com]
MiniMax M2.7 比較像是面向「生產力」與「成本效率」的模型。它適合大量調用、快速 MVP、全棧原型、Web / App demo、辦公流程、文件與 agent 工作流。它不是你要拿來挑戰最難 GitHub issue 的第一選擇，但如果你每天要跑大量任務、希望成本可控、品質穩定，那它會是一個很實際的候選。
簡單講，MiniMax M2.7 不是最強工程師，但可能是很勤快、成本低、適合大量任務的工程助理。
如果用在 OpenCode、Claude Code、oh-my-openagent 這類場景，我會怎麼選？
如果你的使用情境是 OpenCode、Claude Code、oh-my-openagent、superpowers 這類 agentic coding workflow，我會把重點放在三件事：
第一，模型能不能長時間維持目標，不要跑到一半忘記原本要做什麼。 第二，模型能不能有效使用工具，包括讀檔、改檔、跑測試、看錯誤、再修正。 第三，模型能不能理解整個專案，而不是只會在單一檔案裡產生看起來漂亮的 code。
在這個標準下，我會優先測 Kimi K2.6。它的 Terminal-Bench 2.0、SWE-Bench Pro、長時間 autonomous runs、agent swarm 相關資料都很符合這類場景。 [cloud.tencent.com], [kimi-k2.org]
第二個我會測 GLM-5.1。它在 SWE-Bench Pro、NL2Repo、Terminal-Bench 2.0 的表現，加上模型本身對 agentic engineering 的定位，讓它很適合多檔案修改、repo 生成、架構重構與長程 debug。 [modelscope.cn], [lushbinary.com]
如果你還需要演算法推理，DeepSeek V4 Pro 可以當輔助模型。 如果你需要大上下文閱讀，Qwen3.6 Plus 或 MiMo-V2.5-Pro 可以補上。 如果你需要低成本大量跑任務，MiniMax M2.7 可以當性價比候選。
也就是說，最佳策略不是「只選一個模型」，而是依任務切換。
我給這六個模型的實務排名
如果以「複雜程式設計」為主，而不是通用聊天、寫作或知識問答，我會這樣排：
第一名：Kimi K2.6 最適合 agentic coding、真實軟體工程、多步驟長任務。它在 SWE-Bench Pro、Terminal-Bench 2.0、SWE-Bench Verified、LiveCodeBench v6 都有很完整且強勢的公開數據。 [cloud.tencent.com], [kimi-k25.com]
第二名：GLM-5.1 非常適合嚴肅工程任務，包括多檔案修改、repo 生成、長鏈路 debug、前端與全棧生成。它與 Kimi K2.6 幾乎是同一梯隊，只是風格更偏工程穩定與 agentic engineering。 [modelscope.cn], [lushbinary.com]
第三名：DeepSeek V4 Pro 演算法與 live coding 很強，LiveCodeBench 93.5%、Codeforces 3206 都非常亮眼。但如果任務是複雜 repo issue 修復，它不一定是第一選擇。 [framia.pro], [morphllm.com]
第四名：MiMo-V2.5-Pro 很有潛力，尤其適合 agent pipeline 與 token 成本敏感的工作流。SWE-Bench Pro 57.2% 加上較高 token efficiency，讓它值得實測。 [plainai.tech], [rits.shang...ai.nyu.edu]
第五名：Qwen3.6 Plus 大型上下文與 repo 理解是主要優勢。它不一定是最會直接寫 code 的模型，但在大型專案閱讀、架構分析、長文件加程式碼混合任務中很有價值。 [benchlm.ai], [datalearner.com]
第六名：MiniMax M2.7 性價比、MVP、全棧原型與高頻調用有吸引力，但如果是最複雜的工程修復與長程 debug，我不會把它放在第一線。 [minimaxm27.net], [minimax-m2.com]
企業與金融專案要特別注意：模型能力不是唯一標準
如果只是個人研究或非敏感程式碼，模型選型可以比較自由。 但如果用在企業內部、金融專案、客戶系統、公司程式碼或任何涉及個資與機敏資料的場景，模型能力只是其中一個條件。
內部資料曾明確提醒，公務使用生成式 AI 工具時，應遵循公司資安與個資保護規範，並以公司核准的生成式 AI 工具清單為準；同時也提醒不要把公務機敏資訊、個人資料或公司內部未公開內容輸入、上傳到非公司核准的平台。 [(直播預告)電信學院...Research）】 | Outlook], [(直播預告)電信學院...Research）】 | Outlook]
這點對金融 AI 專案尤其重要。你不能只看哪個模型 SWE-Bench 比較高，還要看它能不能被審計、能不能控管資料流向、能不能保留版本紀錄、能不能被納入治理流程。
在過去的金融 AI Agent 規格設計中，也可以看到模型選用不是單純比較分數，而是會明確規範 Agent 分工、模型版本、Temperature、MLflow 追蹤、可重現性與可追溯性。這種設計思維，比單純追逐排行榜更適合企業級 AI 系統。 [政大金融AI_委託研...程式設計規格書_v2 | Word], [政大金融AI_委託研...程式設計規格書_v3 | Word]
也就是說，真正的企業選型應該是：
先看任務需要什麼能力。 再看模型是否足夠穩定。 再看成本是否合理。 最後，也是最重要的，看它是否符合公司資安與合規要求。
最後建議：不要找「唯一最強」，而是建立多模型工作流
如果你要把 AI 模型用在真正的程式開發流程，我不建議只選一個模型。
比較合理的做法是建立「多模型工作流」。
Kimi K2.6 或 GLM-5.1 可以當主力 coding agent，負責開發、重構、debug、跨檔案修改。 DeepSeek V4 Pro 可以處理演算法、效能邏輯、複雜推理型 coding。 Qwen3.6 Plus 可以用來讀大型專案、理解長文件、整理架構。 MiMo-V2.5-Pro 可以測試在大量 agent pipeline 中的成本效率。 MiniMax M2.7 則適合高頻、低成本、快速原型與 MVP 任務。
如果只能先測兩個，我會選 Kimi K2.6 與 GLM-5.1。 如果可以測三個，我會再加 DeepSeek V4 Pro。 如果你特別在意大型 repo 與長上下文，再加 Qwen3.6 Plus 或 MiMo-V2.5-Pro。 如果你在意成本與大量任務，MiniMax M2.7 也值得納入。
總結一句話：
複雜程式設計的首選不是單純「分數最高」的模型，而是最能在真實工程流程中持續完成任務的模型。以目前資料來看，Kimi K2.6 與 GLM-5.1 最值得優先放進 Coding Agent 工作流裡測試。
資料來源
- Kimi K2.6 相關 benchmark、SWE-Bench Pro、Terminal-Bench 2.0、LiveCodeBench 與 agentic coding 能力資料。 [cloud.tencent.com], [kimi-k25.com], [kimi-k2.org]
- GLM-5.1 模型卡、SWE-Bench Pro、NL2Repo、Terminal-Bench 2.0 與 agentic engineering 定位資料。 [modelscope.cn], [lushbinary.com]
- DeepSeek V4 Pro 的 LiveCodeBench、Codeforces、SWE-Bench Verified、SWE-Bench Pro 與架構資訊。 [framia.pro], [morphllm.com]
- MiMo-V2.5-Pro 的 SWE-Bench Pro、ClawEval、τ³-Bench、token efficiency 與長程 agentic work 資料。 [plainai.tech], [tosea.ai], [rits.shang...ai.nyu.edu]
- Qwen3.6 Plus 的 1M context、Coding / Agentic 分數、SWE-Bench Verified 與 SWE-Bench Pro 資料。 [benchlm.ai], [datalearner.com]
- MiniMax M2.7 的 SWE-Pro、VIBE-Pro、Terminal Bench 2、Toolathon 與生產力模型定位資料。 [minimaxm27.net], [minimax-m2.com]
