本站判断 · 基于公开证据
当前国产 Coding 综合首选 Kimi K3；预算敏感选 DeepSeek V4 Pro；需要开放生态和私有部署时优先看 Qwen Coder 系列。
这是本站基于公开数据的场景化判断，不是本站自测。当前 Agent 快照中 Kimi K3 指数 56.8；同在 Claude Code Harness 下，DeepSeek V4 Pro（high）约 0.27 美元/任务。
DECISION SHORTLIST
不同场景直接选谁
先给默认选择，再说明在哪些条件下应该换模型。
Kimi K3
Kimi Code CLI 条目在当前 Coding Agent 快照中位于国产模型前列。
DeepSeek V4 Pro
公开 Claude Code 条目成本约 0.27 美元/任务，适合批量任务，但综合完成表现低于 Kimi K3。
Qwen Coder 系列
模型尺寸与部署选项更丰富；最终版本要按显存、许可和同口径 Coding 结果选择。
PUBLIC EVIDENCE
结论依据什么
不同指标保持原单位，不合成为本站自定义总分。
Coding Agent Index
比较模型放入真实编码 Harness 后的软件工程任务完成表现、成本和执行时间。
Coding Capability Index
从终端操作、编程和科学计算等能力维度观察底层模型。
模型成本
国产模型的决策价值不仅是能力，还包括调用价格、速度、上下文和部署可获得性。
为什么不能做一张混合总榜
Coding Index、SWE 类基准和 Coding Agent Index 的任务、单位与 Harness 不同。把它们相加会制造一个没有来源依据的新评分，因此本站按视角并列展示，不合成总分。
国产 Coding 模型怎么选
先确认你需要 API、IDE Agent 还是本地部署，再比较同场景数据。API 用户更关心稳定性和成本，本地部署用户还要考虑权重许可、显存和推理吞吐。
- API Agent：看同一 Harness 的任务完成率
- 代码问答：看长上下文与代码库理解
- 私有部署：看开放权重、硬件要求和许可证
FAQ
常见问题
国产模型 Coding 第一名是谁？
必须先指定基准和具体版本。当前公开 Agent 快照中 Kimi K3 条目领先，但这不等于所有编码任务和部署方式都第一。
DeepSeek 写代码一定比 Claude 便宜吗？
常见 API 定价可能更低，但完整成本还取决于 Token 用量、重试、缓存、任务成功率和工程返工。
没有公开结果的模型为什么不排名？
因为本站不自行补测，也不根据宣传材料估分。缺少同口径数据时只列为候选，不强行排序。
本页路径：/rankings/chinese-coding-models/。模型和工具版本会变化，引用结论时请同时保留页面更新时间与原始来源。