使用五款中文编码大模型一个月后，M3真的会登顶吗？

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摘要

一位用户分享了一个月内在TypeScript/Next.js代码库上对五款中文编码大模型（Kimi K2.6、GLM-5.1、MiMo V2.5 Pro、MiniMax 2.7、DeepSeek V4 Pro）的比较，从前端、后端、代码审查、全能型和推理等类别进行评分。他们指出MiniMax 2.7以约7%的成本实现了Opus 4.6约90%的质量，并推测即将推出的MiniMax 3.0是否会弥补规划和测试覆盖方面的不足，从而登上榜首。

过去4-5周，我一直在TS/Next代码库上轮流使用五款中文编码模型：Kimi K2.6、GLM-5.1、MiMo V2.5 Pro、MiniMax 2.7、DeepSeek V4 Pro。想分享一下我的结论，并询问M3的情况。快速分类评价如下： * 前端/设计 → K2.6 * 后端 → K2.6 和 GLM-5.1 * 代码审查 → MiMo * 全能型 → M2.7 * 重推理 → DeepSeek 后来我发现llmdevguy几周前在X上发布了几乎完全相同的排名（16.2万次浏览，2300赞），并以“现在我在等MiniMax 3.0登顶”结尾。很奇怪竟然得出完全一致的结论。 https://preview.redd.it/01k9njcpmo2h1.png?width=1190&format=png&auto=webp&s=ef920c65d32a34f1dc054718813d3bb57b54037e M2.7没有赢得任何一个单项。让我惊讶的是成本。Kilo Code在ClaudeAI上发布了一个基准测试：M2.7以约7%的成本达到了Opus 4.6约90%的质量（三个编码任务中0.27美元对3.67美元）。我自己的测试不科学，但比例相符。简而言之，不足在于测试覆盖较薄，并且它直接跳到代码而不做推理。所以我在更强模型规划后，把它当作执行者，而不是规划者。真正的问题是M3能否缩小规划和测试覆盖的差距。如果能，全能型很快就会成为每个类别的顶尖。有人在做并排测试吗？这在Python/Go/Rust上是否成立，还是只适用于TS？
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