2026 年上半年，前沿模型之争不再是两强对决。2 月到 6 月之间，九个重量级模型相继发布 — Anthropic 的 Fable 5、谷歌的 Gemini 3.1 Pro、OpenAI 的 GPT-5.5、xAI 的 Grok 4.3、阿里巴巴的 Qwen 3.7 Max、DeepSeek V4、智谱的 GLM-5.2、月之暗面的 Kimi K2.6 以及 MiniMax M2.7 — 最强闭源模型与最强开放权重模型之间的差距，缩小到了吉隆坡注重成本的团队真正可以利用的程度。
这是我们为询问“该基于哪个模型来构建？”的客户提供的实用对比 — 按成本、性能、使用场景以及诚实的优缺点分类。
2026 前沿一览
| 模型 | 发布 | 价格 /百万 (输入 / 输出) | SWE-Bench | 开放权重 | 最适合 |
|---|---|---|---|---|---|
| Fable 5 (Anthropic) | 2026年6月9日 | $10 / $50 | 约 80.3% · Pro | 否 | 最难的智能体编码、金融与研究推理 |
| Gemini 3.1 Pro (谷歌) | 2026年2月19日 | $2 / $12 | 80.6% · Verified | 否 | 全能领先；多模态、超大上下文、13/16 基准夺冠 |
| GPT-5.5 (OpenAI) | 2026年4月23日 | $5 / $30 | 58.6% · Pro | 否 | 广泛通用任务、生态系统与工具 |
| Grok 4.3 (xAI) | 2026年4月30日 | $1.25 / $2.50 | 约 78% · Verified* | 否 | 实时 X 数据、廉价智能体运行、1M 上下文 |
| Qwen 3.7 Max (阿里巴巴) | 2026年5月20日 | $2.50 / $7.50 | 60.6% · Pro | 否 | 最强闭源 SWE-Bench Pro；长上下文智能体 |
| DeepSeek V4 (深度求索) | 2026年4月24日 | $0.44 / $0.87 | 80.6% · Verified | 是 (MIT) | 最强开放权重；1M 上下文；极其便宜 |
| GLM-5.2 (智谱) | 2026 | $1.40 / $4.40 | 长程编码胜过 GPT-5.5 | 是 (MIT) | 性价比最高；可自托管；长编码任务 |
| Kimi K2.6 (月之暗面) | 2026年4月20日 | $0.60 / $2.50 | 58.6% · Pro | 是 (1T/32B) | 以极低成本运行的开放权重编码 |
| MiniMax M2.7 | 2026年3月18日 | $0.30 / $1.20 | 56.2% · Pro | 是 (230B/10B) | 最便宜的智能体主力；大批量自动化 |
Fable 5 — 新的天花板，但价格不菲
Anthropic 于 2026 年 6 月 9 日发布 Fable 5，作为首个“Mythos 级”模型，比 Opus 4.8 高一个层级。独立测试显示它在 SWE-Bench Pro 上约 80.3% — 大约领先下一个模型 11 分。优点：在最难的智能体编码和知识工作上同类最佳。缺点：每百万 token $10 / $50，是这里最贵的选项，因此应保留给答错代价高昂的任务。
Gemini 3.1 Pro — 全能领跑者
谷歌于 2026 年 2 月 19 日以 $2 / $12 发布 Gemini 3.1 Pro。它在 SWE-Bench Verified 上得分 80.6%，并在 16 项主要基准中的 13 项夺冠（GPQA Diamond 94.3%、MATH 95.1%）。优点：最强的全能选手 — 原生多模态、超大上下文窗口，以及与 Google Workspace 和 Vertex AI 的深度集成。缺点：仍标注为“预览版”，无确定的正式发布日期，且 Verified 分数不能与更难的 Pro 基准直接比较。
GPT-5.5 — 稳妥的默认选择
OpenAI 于 2026 年 4 月 23 日以 $5 / $30 发布 GPT-5.5，约为 GPT-5.4 输出价格的两倍。它在 SWE-Bench Pro 上得分 58.6%。优点：最广泛的生态系统、工具和集成，通用性能强。缺点：它在智能体编码上不再领先 — Anthropic 的顶级模型在那里胜过它 — 而且价格大幅上涨。
DeepSeek V4 — 开放权重重量级选手
DeepSeek 于 2026 年 4 月 24 日以 MIT 许可发布 V4 — 一个 1.6 万亿参数的混合专家模型（49B 激活），1M token 上下文。V4-Pro-Max 在 SWE-Bench Verified 上得分 80.6%，为所有开放权重模型中最高，价格仅 $0.44 / $0.87（自 2026 年 5 月 22 日起为永久价格）。优点：前沿级结果、Hugging Face 上的开放权重，以及低于这里每个闭源模型的价格。缺点：若自托管则需承担托管与治理，且部分企业对中国来源的模型会额外审查（值得一读美国 CAISI/NIST 的评估）。
GLM-5.2 — 性价比冠军
智谱的 GLM-5.2 是对成本敏感团队的头条：MIT 许可下的开放权重，价格约 $1.40 / $4.40，据 VentureBeat 报道，在多个长程编码基准上“以六分之一的成本”胜过 GPT-5.5。它在华为昇腾芯片而非 NVIDIA 上训练。优点：以极低价格获得接近前沿的编码能力；可自托管。缺点：支持生态较小，若自托管则需自行承担运维。
Kimi K2.6 与 MiniMax M2.7 — 开放权重且便宜
月之暗面的 Kimi K2.6（2026 年 4 月 20 日）是一个 1 万亿参数的开放权重模型，256K 上下文窗口，价格 $0.60 / $2.50，在 SWE-Bench Pro 上与 GPT-5.5 持平（58.6%）。MiniMax M2.7（2026 年 3 月 18 日）是预算型智能体主力，价格 $0.30 / $1.20 — 总参数 230B 但仅 10B 激活，因此对大批量自动化既快又极其便宜。两者都以少许峰值质量换取巨大的成本节省。
Qwen 3.7 Max 与 Grok 4.3 — 挑战者
阿里巴巴的 Qwen 3.7 Max（2026 年 5 月 20 日，$2.50 / $7.50）在 SWE-Bench Pro 上得 60.6% — 该更难基准上的最高闭源分数，险胜 GPT-5.5 — 配备 1M token 上下文和原生扩展思考模式。与阿里巴巴过去的开放模型不同，它转为闭源权重。xAI 的 Grok 4.3（2026 年 4 月 30 日，$1.25 / $2.50）是性价比之选，可实时访问 X 数据，1M 上下文；xAI 未公布其 SWE-Bench 数字，但前代 Grok 4.20 得约 78% Verified。优点：两者在各自档位都便宜。缺点：Qwen 定价居中，Grok 的编码略逊于领先者。
那么你该基于哪个来构建？
采用分层方法，而非单一模型。将 90% 的常规调用 — 分类、抽取、起草 — 路由到便宜的开放权重模型（MiniMax M2.7、Kimi K2.6 或 DeepSeek V4）。将困难的 10% — 多步智能体编码、高风险推理 — 发送给前沿模型（Fable 5、Gemini 3.1 Pro 或 GPT-5.5）。对于精打细算的马来西亚中小企业，DeepSeek V4、GLM-5.2 或 Kimi K2.6 能以极低的 token 账单提供大部分质量。这正是我们在 AI 工程课程中教授的模型选择原则 — 符合条件的马来西亚雇主可申请 HRDC SBL-KHAS 补助。
如果你仍在几大供应商之间抉择，我们的 Claude 对比 ChatGPT 对比 Gemini 和 推理模型指南对取舍有更深入的探讨。