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三大中國 AI 模型 2026 年終極比拼
Qwen3.7 Max 喺 Agent 編程同推理跑分表現強勢，Terminal Bench 2.0 攞到 69.7 分，GPQA Diamond 高達 92.4%，但 API 定價最貴，輸出每百萬 Token 要 $7.50 美金。 DeepSeek V4 Pro Max 係純編程能力嘅王者，LiveCodeBench 93.5% 同 Codeforces 3206 分都係最高，而且價錢最平，優惠期後輸出都只係 $3.48，仲有開源權重。
AI 提示
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: Research for benchmarks of Qwen3.7-Max, DeepSeek V4, Kimi K2.6. Compare them as comprehensively as possible on both benchmarks & pricing in. Article summary: Here is the comprehensive comparison of Qwen3.7-Max, DeepSeek V4, and Kimi K2.6 across benchmarks and pricing — all data sourced from public results released between April–June 2026.. Topic tags: deepresearch, government, general web, user generated, documentation. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "# DeepSeek V4 vs Qwen, GPT, Claude, Kimi and MiniMax: Which Model Wins in 2026. DeepSeek V4 is out — Pro and Flash tiers, MIT license, 1M context, and pricing that undercuts the fr" source context "DeepSeek V4 vs Qwen, GPT-5.5, Claude 4.7, Kimi K2.6 (2026)" Reference image 2: visual subject "# Kimi K2.6 vs Qwen3.7-Max v
正所謂「百貨應百客」，2026年嘅AI模型市場真係花多眼亂。阿里巴巴嘅Qwen3.7 Max、DeepSeek嘅V4 Pro Max同埋Moonshot AI嘅Kimi K2.6，三款都係國產之光，但究竟邊款最啱你心水？今次就同大家由「跑分」到「價錢」逐項拆解，等你可以一圖睇清，唔使盲摸摸。
所有數據都係嚟自2026年4至6月公開發布嘅測試結果 。
📊 Benchmark 跑分全面對比
🛠️ 軟件工程同 Agent 編程能力
呢個部分係開發者最關心嘅環節，直接影響幫手改Code嘅效率。
| Benchmark 測試項目 | Qwen3.7 Max | DeepSeek V4 Pro Max | Kimi K2.6 Thinking |
|---|---|---|---|
| SWE-Bench Verified (標準Bug修復) | 80.4 | 80.6 | 80.2 |
| SWE-Bench Pro (高難度工程任務) | 60.6 | 55.4 | 58.6 |
| SWE-Bench Multilingual (多語言編程) | 78.3 | — | 76.7 |
| Terminal-Bench 2.0 (終端機任務) | 69.7 | 67.9 | 66.7 |
| LiveCodeBench (Pass@1) | — | 93.5 | 89.6 |
| Codeforces Rating (競賽編程) | — | 3206 | — |
| SciCode (科學計算編程) | 53.5 | — | — |
| MCP-Mark (通用Agent測試) | 60.8 | — | — |
小總結： 三個模型喺SWE-Bench Verified嘅表現咬得好緊，差距細到可以當誤差。Qwen3.7 Max 喺終端機操作（Terminal-Bench）同高難度工程（SWE-Pro）領先；DeepSeek V4 Pro Max 就係純編程能力嘅絕對王者，LiveCodeBench同Codeforces分數拋離對手；Kimi K2.6 就喺SWE-Bench Pro度跑出，顯示佢處理複雜、貼近現實嘅工程任務有獨到之處 。
🧠 推理同知識水平
呢度考驗模型嘅「聰明」程度，包括數學、科學同邏輯推理。
| Benchmark 測試項目 | Qwen3.7 Max | DeepSeek V4 Pro Max | Kimi K2.6 Thinking |
|---|---|---|---|
| AA Intelligence Index v4.0 (綜合智能) | 56.6 (#5) | 52.0 | — |
| GPQA Diamond (研究生級科學推理) | 92.4 | — | — |
| HLE (人類最後嘅考試，無工具) | 41.4 | 37.7 | 54.0 (用工具) |
| HMMT 2026 (數學) | 97.1% | 95.2% | 92.7% |
| AIME 2026 (高級數學競賽) | — | — | 96.4% |
| IMOAnswerBench (奧數題) | 90.0 | 89.8 | — |
| Apex Math Reasoning (極限數學推理) | 44.5 | — | — |
| Chinese SimpleQA (中文常識問答) | — | 84.4 | 75.9 |
| DeepSearchQA (F1) (深度搜索問答) | — | — | 92.5 |
小總結： Qwen3.7 Max 嘅推理能力最平均同強勢，特別係數學同科學推理（GPQA Diamond、HMMT）攞到最高分 。DeepSeek V4 Pro Max 喺中文場景同部分數學推理表現唔錯，但喺需要廣博知識嘅HLE測試上就輸蝕少少
。Kimi K2.6 嘅策略好清晰，佢勁在「用工具」，一畀佢上網搜資料、Call API，佢喺HLE嘅分數就由37.7分爆升到54.0分，DeepSearchQA嘅92.5分更加係全場最高，證明佢係個「搜索達人」，適合做需要整合大量資訊嘅任務
。
💰 API 定價比較 (每百萬Token，美金計)
講到錢，就係最現實嘅環節。記住，呢度係官方API嘅直接定價，如果你經第三方平台（好似OpenRouter、DeepInfra）接入，價錢可能仲有折。
| 收費項目 | Qwen3.7 Max | DeepSeek V4 Pro Max | Kimi K2.6 Thinking |
|---|---|---|---|
| 輸入價 (Cache Miss) | $2.50 | $1.74 (優惠價 $0.435) | $0.95 |
| 輸出價 | $7.50 | $3.48 (優惠價 $0.87) | $4.00 |
| 快取命中價 (Cache Hit) | $0.25 (平90%) | $0.0145 (平超多) | $0.16 (平83%) |
| 上下文窗口 (Context) | 100萬 Token | 100萬 Token | 約26.2萬 Token |
| 最大輸出長度 | 65,536 Token | 384,000 Token | — |
| 開源權重 | 無 (只限API) | 有 (Hugging Face) | 有 |
DeepSeek V4 Pro Max 定價備註： DeepSeek 之前有個75折推廣優惠，令到Pro版輸入價一度低至 $0.435，輸出價 $0.87
。不過呢個優惠本身到2026年5月31號完結，標準價會變返 $1.74 / $3.48。但市面上有傳聞話DeepSeek有機會將優惠變永久
，所以格價時最好睇清官網最新公布。
💎 結論：點樣揀？
坦白講，三個模型各有自己嘅「主場」，冇一個可以喺所有方面都完勝對手。與其話揀最勁嗰個，不如話揀最啱你使嗰個。
-
如果你係重度Coding、玩競賽編程嘅開發者： DeepSeek V4 Pro Max 會係你最強嘅武器。LiveCodeBench 93.5% 同 Codeforces 3206分嘅純編程能力冇得輸，而且佢嘅API輸出價極平（就算用正價 $3.48 都係對手嘅一半），仲有開源權重可以自己Host，成本優勢巨大
。不過要留意，NIST（美國國家標準技術研究所）嘅獨立評測指出，DeepSeek官方自己報嘅跑分可能比第三方平台評出嚟嘅結果樂觀少少，真實能力或者要打個折
。
-
如果你要一個全能型、推理能力強嘅AI Agent： Qwen3.7 Max 會係最全面嘅選擇。佢喺反映整體智能嘅AA Index排全球第5，係國產模型之冠
。無論係編程Agent（SWE-Pro 60.6）、終端機操作、定係科學數學推理，表現都好平均地強勢。當然，代價就係價錢最貴，輸出每百萬Token要 $7.50 美金，用得越多，條數同對手差距就越明顯
。
-
如果你需要AI處理複雜、多步驟、要上網查資料嘅任務（例如深度研究、自動化工作流）： Kimi K2.6 係為呢類「Tool-use」場景而生嘅專家。佢喺HLE with tools（54.0分）同埋DeepSearchQA（92.5分）嘅表現，證明佢整合外部工具同資訊嘅能力係頂級，可以直接派去處理複雜嘅Agent工作
。價錢上，佢介乎兩者之間（輸出 $4.00），不過上下文窗口得26萬Token，係三個模型入面最細，處理超長文檔時要留意
。
希望呢個詳細比較可以幫到你喺呢個AI「戰國時代」入面，搵到最啱自己使嘅搵食架生！
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人們還問
「三大中國 AI 模型 2026 年終極比拼」的簡短答案是什麼？
Qwen3.7 Max 喺 Agent 編程同推理跑分表現強勢，Terminal Bench 2.0 攞到 69.7 分，GPQA Diamond 高達 92.4%，但 API 定價最貴，輸出每百萬 Token 要 $7.50 美金。
首先要驗證的關鍵點是什麼？
Qwen3.7 Max 喺 Agent 編程同推理跑分表現強勢，Terminal Bench 2.0 攞到 69.7 分，GPQA Diamond 高達 92.4%，但 API 定價最貴，輸出每百萬 Token 要 $7.50 美金。 DeepSeek V4 Pro Max 係純編程能力嘅王者，LiveCodeBench 93.5% 同 Codeforces 3206 分都係最高，而且價錢最平，優惠期後輸出都只係 $3.48，仲有開源權重。
接下來在實務上我該做什麼？
Kimi K2.6 喺需要工具輔助嘅長任務表現標青，SWE Bench Pro 攞 58.6 分，HLE with tools 高達 54.0 分，價錢中等，適合複雜嘅 Agent 工作流程。
來源
- developer.puter.comQwen3.7 Max - API, Specs, Playground & Pricing - Puter Developer
- docs.qwencloud.comPricing - Qwen Cloud
- deepseekai.guideDeepSeek API Pricing (April 2026): V4 Rates Explained
- platform.kimi.aiMulti-modal Model Kimi K2.6 Pricing
- qwen3lm.comQwen API: Pricing, API Keys, Setup & Python Guide (2026)
- alibabacloud.comAlibaba Cloud Model Studio:Model invocation pricing
- gigazine.netAlibaba has announced a new model for its AI agents, 'Qwen3.7 ...
- deepinfra.comBest Kimi K2.6 API Providers for Developers (2026) - DeepInfra
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- nist.govCAISI Evaluation of DeepSeek V4 Pro | NIST
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- devtk.aiDeepSeek V4 Pro API Pricing 2026 - DevTk.AI
- sivaro.inDeepSeek V4 Pro API Pricing: The Real Cost of Production AI in 2026 - Sivaro
- tokenmix.aiKimi API Pricing 2026: K2.6 $0.95, K2.5 $0.60, K2 Family Guide
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- artificialanalysis.aiQwen3.7 Max - Intelligence, Performance & Price Analysis
- wavespeed.aiQwen3.7 Max | Qwen LLM API Pricing & Performance | WaveSpeedAI
- aitoolsrecap.comQwen3.7 Max Review 2026 — Benchmarks, Pricing, 1M ... - AI Tools