国产模型大比拼：GLM、MiniMax、Kimi等如何选择？

Hello大家好呀！最近使用Claude Code编程，结合Skills，完成一些新的项目，也趁此机会，测试了国产模型编程方面的效果。结合我自己的一些直观感受，聊一聊国产模型Coding Plan怎么选。

需要注意，下面仅是我的主观感受，没有专门去设计测试指标，拿数据之类的。我购买了所有支持coding plan的最低价套餐用来测试，我的主要编程工具是claude code，如果以Claude Opus 4.6为10分标准，我会根据自己的体验，给这些coding plan里支持的国产打分。下面的结论，仅从我自己的编程场景得到结论，不一定全对，仅做参考。

下面，就让我们来看看，国内各个厂商提供的Coding Plan套餐，哪家最能打。

GLM

最早在国内学习海外模型提供Coding Plan，并通过社媒和github大量推广，在其上市前形成了较好的社区反应。但是，在其上市后，该计划的缺点也暴露出来，主要有两点，1是该计划被严重超售（现在已改变了销售策略来应对），导致响应速度降低，2是官方未标明限频，在超售情况下，导致使用中经常返回空响应或提示访问受限，这让人非常难受，因为你购买了官方的套餐，仍然面临和其他免费编程工具（如opencode或trae）一样的超频排队，让人很抓毛。

Lite套餐，40元/月，包含每 5 小时最多约 120 次 prompts。官方没有公开次数计算，我个人猜测是基于messages中的信息来进行判断。在后台，可以看到每5个小时的用量情况。5小时后用量重置。

再说下模型，GLM的coding plan中，仅支持glm-4.7、glm-4.6、glm-4.5和glm-4.5-air，不过大部分情况下，我们都会使用glm-4.7。

glm-4.7的编程效果，就我个人的直观感受，超过国内其他所有国产模型，包括最新的kimi-k2.5。它在完成单一目标的任务时，可以平替claude模型，但是在一些涉及面较广的任务中，往往会遗漏细节，需要多轮补充。如果要打分，我给的分数为7分。

MiniMax

作为国内最成功的模型厂商之一，发布MiniMax M2.1之后，获得了很多开发者的好感。虽然MiniMax之前一直在多媒体生成领域保持领先，但是在大语言模型，特别是代码模型领域几乎没有听闻什么消息，此次突然凭借M系列模型强势入局，体现了它的野心。

Starter套餐，29元/月，包含每5小时40prompts。

该计划说明中，没有明确说明只支持MiniMax-M2.1模型，但是它只列出了该模型。

M2.1的编程效果，我的体验是在有较为明确的指令下，它也能完成我的目标，但是在遗漏细节方面，比glm-4.7还要糟糕。总体来说，我给到6.5分。

Kimi

作为老牌国产模型，现在突然在编程领域发力，难评是为了分羹还是真的有独到的优势。

Andante套餐，49元/月，不过它提供4.9元/周的试用，这一点非常棒。它的套餐和前两个不同，不是按次数来的，而是按tokens用量来限制，但没有明确说是多少。它的额度按照周总量和每5小时限量来控制，这个比较奇怪。根据官方说明，最高输出速度可达 100 Tokens/s，每 5 小时的 Tokens 总量可支持约 300-1200 次 API请求。根据我个人测试，实际使用中，tokens消耗很快，该套餐在做2个任务后，周总量就消耗了12%，要156小时才能重置，我感觉明显不够用。

该计划只支持Kimi-K2.5模型。

K2.5的编程效果，我体验的感觉是，在常见任务中，和glm、minimax差别不大，但是在官方强调的前端效果方面，我并没有体验到特别的不同之处，和claude对比起来还稍逊一筹。这可能是编程工具的差别，可能需要使用官方的kimi code编程工具，才能发挥它的真正能力。我不会为此迁移到kimi code，而是会坚守claude code，因此，这里我只能给到6.5分。

豆包

作为字节旗下的模型，此前发布了doubao-seed-code-preview模型，并且通过发放免费tokens的方式协议开发者提供代码用于训练，目前活动仍然进行中。理论上，doubao-seed-code应该拥有更多的编程数据可供训练，但是可能由于doubao这个基模能力太拉垮，导致code模型能力较弱。

Lite套餐，40元/每月，提供9.9元首月优惠。每 5 小时：最多约 1,200 次请求。每周：最多约 9,000 次请求。每订阅月：最多约 18,000 次请求。

火山引擎搞的这个coding plan很奇特，它不仅包含自家的doubao seed code模型，还同时包含glm-4.7, kimi-k2.5, kimi-k2, deepseek-v3.2模型。不过，这里有坑，它不是你想用glm-4.7就直接使用，你需要在claude code的配置文件中指定，否则它会给你一个混合模型调用（后端执行）。

我们只讲doubao-seed-code模型的编程效果，它是一个多模态模型，但是智商相对弱一些，不过擅长写文档，平时，我的一些文档设计的活会交给它来做。如果要打分，主观上，我只能给它4分。

千问

作为阿里旗下模型，作为国内占有率最高的云厂商，计算资源丰富，性能和速度上无可比拟。

Lite套餐，40元/月。每5小时1200次，每周9000次，每月18000次请求。

套餐内支持qwen3-max和qwen3-coder-plus模型。

作为阿里的旗舰模型，qwen3这两个模型是阿里最拿得出手的了。但在我的实际编程体验中，我几乎没有真正使用qwen来进行编程，在大部分情况下，它的水平和doubao差不多，能参与解决问题，但是能否真正解决问题，看运气和人品。据称在阿里的编辑器qoder中，它的效果不错，可能与qoder独特的上下文机制有关。如果打分，我只能给它4分。

总结

从编程能力上，我还是首推glm-4.7。（虽然网上很多博主称kimi k2.5的前端能力强，但是我没有实际体验到，有用kimi code的小伙伴可以在留言区评论。）但是，目前glm官方还需要解决限频问题，否则为啥我们不直接去用opencode的免费模型，还要买它的套餐？从这一点讲，我推荐minimax作为备选，因为kimi的量实在太难控制，我还是比较喜欢glm、minimax这种按次计费的，当然，如果你求稳，也可以试试豆包和千问。总结起来，就是国产模型的coding plan面临着模型能力不足和自身服务性价比缺陷问题。希望国产之光deepseek能早日发布新模型和coding plan。