Qwen3.7 Max、DeepSeek V4、Kimi K2.6 終極對決：哪個AI模型最值得花錢？

為了讓你快速掌握這三款在2026年第二季備受矚目的大型語言模型（LLM），我們直接將所有關鍵的基準測試分數與API定價整理成清晰表格，一目了然。

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一、軟體工程與代理式編碼能力

這三款模型在真實世界的複雜軟體開發任務上，表現都非常接近。但若細分它們的長處，就能看出各自適合的戰場。

基準測試項目	Qwen3.7-Max	DeepSeek V4 Pro Max	Kimi K2.6 Thinking
SWE-Bench Verified	80.4	80.6	80.2
SWE-Bench Pro	60.6	55.4	58.6
SWE-Bench 多語言	78.3	—	76.7
Terminal-Bench 2.0	69.7	67.9	66.7
LiveCodeBench (Pass@1)	—	93.5	89.6
Codeforces 競賽積分	—	3206	—
MCP-Mark	60.8	—	—

編碼解讀：DeepSeek V4 Pro Max 是純粹的「程式碼競賽王者」，LiveCodeBench 高達 93.5% 與 Codeforces 3206 分的表現堪稱怪獸級別。但若論及更貼近真實工作、結合終端機操作與多工具協作的「代理人」任務，Qwen3.7-Max 在多個 SWE-Bench 變體及終端機操作上略勝一籌。而 Kimi K2.6 則在難度最高的 SWE-Bench Pro 中展現強勁實力。

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二、推理與知識能力

從純數學解題到博士級科學問答，這裡考驗的是模型「思考」的深度。

基準測試項目	Qwen3.7-Max	DeepSeek V4 Pro Max	Kimi K2.6 Thinking
AA 智能指數 v4.0	56.6 (#5)	52.0	—
GPQA Diamond	92.4	—	—
HLE (人類最後的考試)	41.4	37.7	54.0 (搭配工具)
HMMT 2026 (數學)	97.1%	95.2%	92.7%
AIME 2026	—	—	96.4%
中國 SimpleQA	—	84.4	75.9
DeepSearchQA (F1)	—	—	92.5

推理解讀：Qwen3.7-Max 在純推理，尤其是高階數學與科學問答（GPQA Diamond、HMMT）上拿下榜首。但 Kimi K2.6 證明了自己是「工具使用之王」，當任務允許調用外部資源時（HLE with tools），其分數遙遙領先，非常適合需要上網爬梳資訊、進行深度研究的情境。

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三、API 定價比較（單位：每 1M Token 的美元價格）

這是最現實的一環。性能再強，若成本過高也難以在生產環境中大規模使用。以下價格主要基於各平台官方公告的標準費率。

計費項目	Qwen3.7-Max	DeepSeek V4 Pro	Kimi K2.6
輸入 (未命中快取)	$2.50	$1.74（優惠價後為 $0.435）	$0.95
輸出	$7.50	$3.48（優惠價後為 $0.87）	$4.00
快取命中 (輸入)	$0.25 (節省90%)	$0.0145 (節省99%)	$0.16 (節省83%)
上下文視窗	1M tokens	1M tokens	256K tokens
最大輸出長度	65,536 tokens	384,000 tokens	—
開源權重	否 (僅API)	是 (Hugging Face)	是

DeepSeek 定價備註：DeepSeek 在2026年5月31日後，已將其先前的75折優惠轉為永久降價。因此，V4 Pro 的實際常態價格即為輸入 $0.435、輸出 $0.87 每百萬Token 。這讓它成為性價比極具破壞力的選擇。

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四、採購決策指南：你該選哪一個？

• 追求極致編碼與性價比的開發者／新創團隊：
  應優先考慮 DeepSeek V4 Pro。它以最低的價格提供世界頂尖的純程式碼生成能力（LiveCodeBench 93.5%），且具備開源權重，可自行部署，能有效規避API的長期成本。

• 專注複雜代理任務（Agentic AI）與企業級自動化的團隊：
  Qwen3.7-Max 無疑是最佳選擇。它在終端機操作、多工具調用（MCP-Mark）、跨語言軟體工程等實戰測試中領先，是打造強力 AI 代理人的首選，雖然價格最高，但其穩定性與綜合智能指數（AA Index 56.6，全球第五）是重要的信心背書。

• 需要深度研究、資訊檢索與工具搭配的應用場景：
  Kimi K2.6 是這方面的專家。它在「人類最後的考試（搭配工具）」中獲得壓倒性的54.0分，以及DeepSearchQA的高分，證明它非常擅長整合外部資源、進行多步驟的調查分析，是打造研究型 AI 的利器。

重要提醒（NIST CAISI 評估）：美國國家標準暨技術研究院（NIST）旗下的 CAISI 在2026年5月的一份報告中指出，DeepSeek V4 Pro 自我報告的基準分數可能高估了其實際能力，其獨立評估表現較接近2025年8月發布的 GPT-5 水平 。這一點在評估 DeepSeek 的絕對性能時需要納入考量。