GLM 5.1 vs Happy Horse 1.1 vs wan2.6

對於軟體工程任務，性能最好的模型集中在幾個系列中。Claude（Opus/Sonnet 級別）和 Grok 在 SWE-bench 評估中領先，Claude 支持市場上最廣泛採用的兩個 AI 編碼編輯器。Claude 在快速原型設計和 agentic 終端工作流中表現出色，而 Gemini CLI 因其更長的上下文視窗在大型上下文重構中具有優勢。對於預算有限但需要處理高容量的團隊，GLM（來自 Z.ai 的開源系列）以大幅降低的價格實現了接近前沿的編碼性能。 總結：對於純基準性能，Claude Opus/Sonnet 和 Grok 是當前的領導者。對於規模化的成本優化編程，DeepSeek V3 和 GLM 是有吸引力的替代方案。

速度取決於您測量的內容 — 吞吐量（每秒 token 數）和延遲（到第一個 token 的時間）通常偏向不同的模型系列。"Mini" 和 "Flash" 級別的模型在聊天風格工作負載的 TTFT 和吞吐量上持續獲勝，而專注於推理的級別本質上較慢，因為它們在響應前生成更多內部思考 token。 在當前選項中，IBM Granite 等緊湊的開源系列在排行榜上的原始吞吐量中領先，而 Google 的 Flash-Lite 變體是最快的專有選項之一。對於專有 API，OpenAI、xAI、Anthropic 和 Google 的 "Mini"、"Fast" 和 "Haiku" 子級別各自以其旗艦對應物延遲的一小部分提供接近前沿的質量。 總結：如果延遲是您的主要限制，請比較每個供應商系列的 "Flash"、"Mini" 或 "Haiku" 變體 — 它們專為速度敏感、高頻工作負載而設計。

定價在所有供應商中遵循清晰的分級結構。DeepSeek V3 仍然是接近前沿推理最激進定價的選項之一，而 Google 的 Flash-Lite 系列和 OpenAI 的 Mini 級別都在每百萬輸入 token 低於 $0.50 的範圍內。 對於具有長上下文的規模部署，Gemini Flash-Lite 提供 100 萬 token 的上下文視窗，具有專有選項中最低的每 token 費率之一，使其對文件密集型管道特別有吸引力。Qwen 和 Llama 等開源模型 — 自託管 — 完全消除了每 token 的成本，代價是基礎設施開銷。 總結：最便宜的模型取決於您的 token 比率（輸入密集 vs. 輸出密集）和上下文長度要求。

視覺能力現在是所有主要前沿系列的標準，但實現方式差異很大。Gemini 從一開始就在圖像-文字對上進行了原生訓練，在多模態理解中具有結構優勢 — 特別是對於視頻和多圖像任務。GPT 在廣泛的多模態基準上領先，而 Claude 在代碼截圖和技術圖表上提供強大的實際性能。DeepSeek 的主要 V3 系列僅限文字；其單獨的 VL 系列處理視覺任務。 對於開源選項，Qwen VL 在文件理解、32+ 語言的 OCR 和基於 GUI 的計算機使用任務中與頂級專有模型競爭。 總結：GPT、Claude（Sonnet 及以上）、Gemini（所有級別）和 Qwen VL 都支持今天的圖像輸入。如果您的工作流涉及視頻幀、多圖像比較或非常高的圖像容量，Gemini 的原生多模態架構和更低的每圖像成本為其提供了實際優勢。