别再把你的代码发送到OpenAI或Anthropic了。在本地运行这七款优秀开源编程模型，保护隐私、掌控代码，无需支付任何API 费用。

引言

如今，大多数使用人工智能（AI）编程助手的人都依赖Claude Code、GitHub Copilot和Cursor 等云端工具。毋庸置疑，它们功能强大，但隐藏着一大弊端：为了让这些工具正常工作，你的代码必须发送到别人的服务器。

这意味着，在你收到结果之前，每个函数、每个应用编程接口（API）密钥、每个内部架构选择都被传输给Anthropic、OpenAI 或其他提供商。即使他们承诺保护隐私，许多团队也无法承担这一风险，如果你在处理以下情况尤为如此：

•专有或机密代码库

•企业客户端系统

•研究或政府工作负载

•任何受保密协议（NDA）约束的内容

这时候，本地开源编程模型有了用武之地。

在本地运行自己的AI模型让你拥有控制权、隐私性和安全性。所有代码都不会离开你的机器。不会生成外部日志。无需“相信我们”。此外，如果你已经拥有性能强大的硬件，还可以省下数千美元的API和订阅费用。

我们在本文中将介绍七款开源AI编程模型，它们在编程基准测试中一直名列前茅，并正迅速成为专有工具的有力替代方案。

文章末尾附有七种模型的比较一览表，以便你快速了解。

1. Moonshot AI 的Kimi-K2-Thinking

Kimi-K2-Thinking由Moonshot AI 开发，是一款先进的开源思维模型，被设计成一个使用工具的智能体，能够逐步推理，并动态调用函数和服务。该模型能够在200到300次连续的工具调用中保持稳定的长期智能体能力，比以往系统30到50个步骤后的漂移有了一大改进。这使得研究、编程和写作等工作流程能够实现自主运行。

在架构方面，K2 Thinking模型拥有1万亿个参数，其中320亿个是活跃参数。它包含384 个专家（每个token选择8个专家，另有1个共享专家）、61层（包含1个密集层）以及7168个注意力维度和64个注意力头。它使用MLA注意力和SwiGLU激活机制。该模型支持256000个token的上下文窗口，词汇量为160000。它是一款原生INT4模型，采用训练后量化感知训练（QAT）技术，在低延迟模式下速度提升约2倍，同时降低了GPU内存占用量。

在基准测试中，K2 Thinking取得了不俗的成绩，尤其是在长期推理和工具使用至关重要的领域。编程性能全面均衡，在SWE-bench Verified、Multi-SWE、SciCode和Terminal-Bench 等测试中取得了71.3分、41.9分、44.8分和47.1分的成绩。其在LiveCodeBench V6测试中表现尤为突出，获得了83.1分，展现了其在多语言和智能体工作流程方面的强大实力。

2. MiniMaxAI的MiniMax-M2

MiniMax-M2重新定义了基于智能体的工作流程的效率。MiniMax-M2是一种紧凑、快速且经济高效的专家混合（MoE）模型，共有2300亿个参数，每个token仅激活100亿个参数。通过路由最相关的专家，MiniMax-M2实现了通常只有大模型才能达到的端到端工具使用性能，同时降低了延迟、成本和内存占用量，因而成为交互式智能体和批量采样的理想选择。

MiniMax-M2专为精英编程和智能体任务而设计，又不牺牲通用智能，它专注于计划→执行→验证循环。由于仅激活100亿个参数，这些循环仍然保持响应迅速。

在实际编程和智能体基准测试中，报告的结果展现了强大的实用性：SWE-bench得分 69.4，Multi-SWE-Bench得分36.2，SWE-bench Multilingual得分56.5，Terminal-Bench得分46.3，ArtifactsBench得分66.8。对于网页和研究智能体，得分如下：BrowseComp得分44（中文得分 48.5），GAIA（文本）得分75.7，xbench-DeepSearch得分72，τ²-Bench得分77.2，HLE（带工具）得分31.8，FinSearchComp-global得分65.5。

3. OpenAI 的 GPT-OSS-120B

GPT-OSS-120B是一款开放权重的MoE模型，专为实际用于通用、高推理的工作负载而设计。它针对在单个80GB GPU上运行进行了优化，共有1170 亿个参数，每个token含51 亿个活跃参数。

GPT-OSS-120B的主要功能包括：可配置的推理难度级别（低、中、高），用于调试的完整思路链访问（最终用户无法访问），原生智能体工具（比如函数调用、浏览、Python集成和结构化输出）以及全面的微调支持。此外，更小巧的配套模型GPT-OSS-120B可供需要低延迟、定制本地/专门化应用的用户使用。

在外部基准测试中，GPT-OSS-120B 在人工智能分析智能指数中排名第三。根据该指数针对各模型的质量、输出速度和延迟比较，GPT-OSS-120B 展现出与其规模相当的最佳性能和速度。

GPT-OSS-120B 在竞赛编程（Codeforces）、通用问题求解（MMLU、HLE）和工具使用（TauBench）等方面均胜过o3-mini，并达到或超过o4-mini的性能。此外，它在健康评估（HealthBench）和竞赛数学（AIME 2024 和2025）方面也超越了o4-mini。

4. DeepSeek AI的DeepSeek-V3.2-Exp

DeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek AI下一代架构的一个实验性过渡版本。它基于V3.1-Terminus构建，引入了 DeepSeek稀疏注意力机制（DSA）。DSA 是一种细粒度的稀疏注意力机制，旨在提升长上下文场景下的训练和推理效率。

该版本的主要目的是在保持模型稳定性的前提下，验证扩展序列下的效率提升。为了隔离DSA的影响，训练配置特意与V3.1保持一致。结果表明，输出质量几乎完全相同。

在公开基准测试中，V3.2-Exp的性能与V3.1-Terminus相近，仅有细微差别：它在 MMLU-Pro测试中得分85.0，与LiveCodeBench测试中得分接近（约为 74），在GPQA测试中得分略低（79.9对比80.7），在HLE测试中得分略低（19.8对比21.7）。此外，在AIME 2025测试中得分有所提升（89.3对比88.4），在Codeforces测试中得分也有所提高（2121对比2046）。

5.Z.ai的GLM-4.6

与GLM-4.5相比，GLM-4.6将上下文窗口从128K个token扩展到200K个token。这一改进支持更复杂、更长期的工作流程，又能准确地跟踪信息。

GLM-4.6还提供了卓越的编程性能，在代码基准测试中取得了更高的分数，并在Claude Code、Cline、Roo Code和Kilo Code 等工具中实现了更强大的实际应用效果，包括更精细的前端生成。

此外，GLM-4.6引入了高级推理功能，并在推理过程中使用工具，从而提升了整体性能。该版本拥有功能更强大的智能体，增强了工具使用和搜索智能体性能，并与智能体框架实现了更紧密的集成。

在涵盖智能体、推理和编程的八项公开基准测试中，GLM-4.6相比GLM-4.5有了显著的改进，并保持了与DeepSeek-V3.1-Terminus和Claude Sonnet 4 等模型不相上下的优势。

6. 阿里云的Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507

Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507是阿里云旗舰模型的非思维版本，旨在面向实际应用，又不暴露推理过程。它在通用能力方面有了显著提升，包括指令跟踪、逻辑推理、数学、科学、编程和工具使用。此外，它在多语言长尾知识方面也取得了长足进步，并且在主观性、开放式任务方面更精准地匹配用户偏好。

作为一种非思维模型，其主要目标是生成直接答案，而非提供推理过程，专注于为日常工作流程提供实用且高质量的文本。

在与智能体、推理和编程相关的公开测评中，该模型相比之前的版本有了显著改进，并且如第三方报告所述，相比领先的开源和专有模型（比如Kimi-K2、DeepSeek-V3-0324和 Claude-Opus4-Non-thinking），它保持竞争优势。

7. ServiceNow AI的Apriel-1.5-15B-Thinker

Apriel-1.5-15B-Thinker是ServiceNow AI的Apriel小语言模型（SLM）系列中的多模态推理模型。除了之前的文本模型外，它还引入了图像推理功能，突显了强大的训练中期方案，该方案包括对文本和图像进行广泛的持续预训练，然后进行仅基于文本的监督微调（SFT），无需任何图像SFT或强化学习。尽管参数量仅为150亿，因而便于在单个GPU上运行，但据称其上下文长度约为131000个token。该模型旨在实现与规模大得多的模型（比其大十倍）相媲美的性能和效率，尤其是在推理任务方面。

在公开基准测试中，Apriel-1.5-15B-Thinker在人工智能分析指数（AII）中获得了52 分，能够与DeepSeek-R1-0528和Gemini-Flash等模型相媲美。据称，其大小仅为得分高于50分的模型的十分之一。此外，它作为企业级智能体也表现出色，在Tau2 Bench Telecom和IFBench 测试中分别得分68和62。

总结一览表

下面概述了适合你特定使用场景的开源模型。

模型	大小 / 上下文	主要优势	最适合的使用场景
Kimi-K2-Thinking (MoonshotAI)	1T / 32B active, 256K ctx	稳定的长期工具使用（200–300个调用）；强大的多语言&智能体编程	需要持续规划的自主研究/编程智能体
MiniMax-M2 (MiniMaxAI)	230B / 10B active, 128k ctx	高效率+低延迟，适用于计划→执行→验证循环	成本和速度很重要的易于扩展的生产级智能体
GPT-OSS-120B (OpenAI)	117B / 5.1B active, 128k ctx	原生工具的通用高推理，全面微调	企业/专有部件、竞赛编程和可靠的工具使用
DeepSeek-V3.2-Exp	671B / 37B active, 128K ctx	DeepSeek稀疏注意力（DSA）和高效的长上下文推理	需要长文档效率的开发/研究管道
GLM-4.6 (Z.ai)	355B / 32B active, 200K ctx	强大的编程+推理，推理过程中经过改进的工具使用	编程助手、智能体框架和类似Claude Code的框架
Qwen3-235B （阿里云）	235B, 256K ctx	直接生成高质量回答，多语言，没有思维链输出的工具使用	大规模代码生成&重构
Apriel-1.5-15B-Thinker (ServiceNow)	15B, 131K ctx	为企业提供紧凑的多模态（文本+图像）推理	设备端/私有云智能体和DevOps自动化

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