🚀 2026年4月最新：AI编程模型终极配置指南

基于真实评测数据的 Claude Code + OpenCode 双平台最优方案

📖 评测案例

页面顶部有 Tab 栏切换不同文字交互模式。页面展示一段英文文本，每个字母独立渲染为粒子。

五个模式：
1. 磁力场 — 按住鼠标，附近文字被排斥推开形成空洞，松开后缓慢回归原位
2. 文字链 — 点击一个字母粘在鼠标上，拖动时相邻字母像锁链一样依次跟随
3. 漩涡 — 按住鼠标，附近文字围绕鼠标旋转形成螺旋
4. 追光 — 鼠标划过的文字发光放大，形成渐隐的亮带轨迹，不改变文字位置
5. 拆字成灰 — 按住鼠标，附近的字母溶解为细小粒子飘散，松开后粒子重新聚合回字形

视觉要求：
- 背景浅色纸张质感
- 动画流畅 60fps
- 切换模式时文字平滑过渡回原位

不使用任何第三方库，纯原生实现。项目结构和技术方案自主决定。 

项目地址: https://gitee.com/hongmaple/text-playground

前言：AI编程模型格局巨变

2026年的前四个月，国产大模型领域经历了爆炸式发展：

短短3个月，4款旗舰模型发布，编程能力不断刷新纪录。

本文将基于权威基准测试数据（SWE-Bench、SWE-rebench、Terminal-Bench 2.0等）和真实社区实测反馈，为你提供：

✅ 最新的模型能力排行榜
✅ Claude Code 的科学配置方案
✅ OpenCode + oh-my-opencode 的专业级Agent配置
✅ 完整的使用指南和最佳实践

一、模型排行榜（基于硬核数据）

1.1 核心评测数据总览

1.2 各维度详细排名

🔬 纯编程能力（SWE-Bench Verified）

修复真实GitHub项目Bug的能力，业界最硬核标准

🥇 MiniMax-M2.5    80.2%   （编程最强）
🥈 Qwen3.6-Plus    78.8%   （新晋亚军）
🥉 GLM-5           77.8%   （开源第一）
4   Kimi-K2.5       76.8%
5   Qwen3.5-Plus    70.6%

💻 终端实战能力（Terminal-Bench 2.0）

真实终端环境中的编程任务（3小时超时，32CPU/48GB RAM）

🥇 Qwen3.6-Plus    61.6    ⭐ 首次超越Claude Opus 4.5(59.3)！
🥈 GPT-5.4         75.1
🥉 Claude Opus 4.5 59.3
4   GLM-5           56.2
5   Kimi-K2.5       50.8

历史性突破：Qwen3.6-Plus 是首个在 Terminal-Bench 上击败 Claude 的国产模型！

🏗️ 长程任务稳定性（SWE-rebench 2026年1月）

48个Fresh GitHub PR的实时动态测试

🥇 GLM-5              42.1%   （新鲜任务最稳）
🥈 Qwen3-Coder-Next   40.0%
🥉 MiniMax-M2.5       39.6%
4   Kimi K2 Thinking   43.8%* （注意：这是K2 Thinking版，非K2.5）
5   Kimi-K2.5          37.9%

👁️ 多模态视觉能力

1.3 技术规格对比

二、Qwen3.6-Plus：游戏规则改变者

2.1 为什么说它是"规则改变者"？

✅ 突破一：Terminal-Bench 全球第一

Qwen3.6-Plus:  61.6分  🏆
Claude Opus 4.5: 59.3分

意义：

• 这是 最贴近真实开发场景的测试
• 评估的是模型在 真实终端环境中完成编程任务的能力
• 国产模型首次在这个指标上击败全球最强模型

✅ 突破二：原生多模态

+ 支持文本、图像、代码、网页、视频输入
+ 可从UI截图直接生成前端代码
+ 多模态推理能力强

影响：打破了 Kimi-K2.5 在视觉编程领域的垄断地位！

✅ 突破三：百万Token上下文

Qwen3.6-Plus:  1,000,000 Tokens  🏆
Kimi-K2.5:      256,000 Tokens
GLM-5:          200,000 Tokens  
MiniMax-M2.5:   204,000 Tokens

实际价值：

• 可以一次性读入 整个大型代码库
• 超长文档/对话不丢失信息
• 复杂项目全生命周期管理

✅ 突破四：官方Agent框架优化

✅ 深度适配 OpenClaw
✅ 深度适配 Claude Code  ← 你用的工具！
✅ 深度适配 Cline
✅ 深度适配 OpenCode     ← 你用的工具！
✅ 深度适配 Kilo Code

这意味着：专为这些工具调优，开箱即用，无需额外配置。

2.2 与前代对比：Qwen3.5-Plus → Qwen3.6-Plus

2.3 官方宣称 vs 实际数据

三、Claude Code 终极配置

3.1 推荐配置 v2.0（2026年4月版）

# ==========================================
#   Claude Code 终极性能配置 v2.0
#   更新时间：2026年4月
#   重磅更新：引入 Qwen3.6-Plus
# ==========================================

# ---------- API配置 ----------
export ANTHROPIC_BASE_URL=https://coding.dashscope.aliyuncs.com/apps/anthropic
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=你的API_KEY

# ---------- 核心模型配置 ----------

# 🔥 主力模型：Qwen3.6-Plus
# 理由：Terminal-Bench全球第一 + 原生多模态 + 百万Token上下文
export ANTHROPIC_MODEL=qwen3.6-plus

# ⚡ 日常编码（Sonnet级别）：Qwen3.6-Plus
# 理由：SWE-bench 78.8%，接近最强，且有多模态能力
export ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL=qwen3.6-plus

# 🏗️ 复杂工程（Opus级别）：GLM-5
# 理由：SWE-rebench 42.1%（长程任务最稳），24小时+不崩盘
export ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL=glm-5

# 💨 快速简单任务（Haiku级别）：MiniMax-M2.5
# 理由：100 TPS速度最快，轻量任务秒响应
export ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL=MiniMax-M2.5

# 👁️ 深度推理 + 视觉理解：Qwen3.6-Plus
# 理由：原生多模态 + 深度思考 + 不再依赖单一视觉模型
export ANTHROPIC_REASONING_MODEL=qwen3.6-plus

# 🤖 子代理并行任务：MiniMax-M2.5
# 理由：Agent-native设计 + 100 TPS高吞吐，多任务并行不卡
export CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL=MiniMax-M2.5

# ---------- 可选优化 ----------
# 小型快速模型（某些场景下使用）
export ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL=qwen3-coder-next

echo "✅ Claude Code v2.0 配置已加载！"
echo "📊 当前配置概览："
echo "   主力: Qwen3.6-Plus (终端最强🏆 + 多模态👁️ + 百万上下文📚)"
echo "   日常: Qwen3.6-Plus (SWE-bench 78.8%)"
echo "   复杂: GLM-5 (长程最稳🐢)"
echo "   快速: MiniMax-M2.5 (100 TPS⚡)"
echo "   子代理: MiniMax-M2.5 (高吞吐🤖)"

3.2 配置逻辑详解

3.3 为什么这样配？—— 六大核心问题解答

❓ Q1：为什么主力模型选 Qwen3.6-Plus 而不是 MiniMax-M2.5？

A：虽然 M2.5 的 SWE-Bench（80.2%）比 Qwen3.6-Plus（78.8%）高 1.4%，但 Qwen3.6-Plus 在以下维度全面领先：

结论：牺牲1.4%的纯编程分数，换来终端更强+多模态+5倍上下文+官方优化，综合收益更大。

❓ Q2：为什么复杂工程还用 GLM-5 而不是全员 Qwen3.6-Plus？

A：GLM-5 在长程任务稳定性上有不可替代的优势：

GLM-5 实测案例：
✅ GBA模拟器：24小时+ 连续运行
✅ 700次工具调用：质量不下降
✅ 800次上下文切换：状态不丢失
✅ SWE-rebench：42.1%（动态测试最高）

Qwen3.6-Plus 目前缺乏这种超长时间运行的验证案例，所以在关键业务的大型项目中，GLM-5 仍然是更稳妥的选择。

❓ Q3：为什么 Reasoning 模型不再用 Kimi-K2.5？

A：因为 Qwen3.6-Plus 也是原生多模态模型！

- export ANTHROPIC_REASONING_MODEL=kimi-k2.5  # 旧版：依赖K2.5做视觉
+ export ANTHROPIC_REASONING_MODEL=qwen3.6-plus  # 新版：自己就能看图思考

好处：

• 减少模型切换成本
• 统一生态，配置更简单
• Qwen3.6-Plus 的推理深度也不弱

❓ Q4：MiniMax-M2.5 还有什么用？

A：M2.5 在以下场景仍然不可替代：

❓ Q5：Qwen3.5-Plus 还能用吗？

A：不建议继续使用。

结论：Qwen3.6-Plus 在所有维度都超越了前代，没有理由继续使用 3.5-Plus。

❓ Q6：这个配置适合什么场景？

A：

四、OpenCode (oh-my-opencode) 终极配置

4.1 oh-my-opencode 架构简介

oh-my-opencode 是一个多智能体协作系统，将 AI 编程拆分为完整的流水线：

┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│                  用户需求输入                         │
└─────────────────────┬───────────────────────────────┘
                      ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│  🎭 规划层                                          │
│  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐ │
│  │ Prometheus  │→│    Metis    │→│    Momus    │ │
│  │  战略规划师  │  │  计划顾问   │  │  计划审查者  │ │
│  └─────────────┘  └─────────────┘  └─────────────┘ │
└─────────────────────┬───────────────────────────────┘
                      ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│  🎯 编排层                                          │
│  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐                   │
│  │  Sisyphus   │  │   Atlas     │                   │
│  │  主编排器    │  │  执行总调度  │                   │
│  └─────────────┘  └─────────────┘                   │
└─────────────────────┬───────────────────────────────┘
                      ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│  🔧 执行层 + 专家层                                  │
│  ┌──────┐ ┌──────┐ ┌──────┐ ┌──────────┐ ┌──────┐ │
│  │Oracle│ │Librar│ │Explor│ │Multimodal│ │Hephae│ │
│  │顾问  │ │ian   │ │e     │ │-Looker  │ │stus  │ │
│  └──────┘ └──────┘ └──────┘ └──────────┘ └──────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────┘

4.2 各 Agent 职责说明

4.3 推荐配置 v2.0（完整JSON）

{
  "$schema": "https://raw.githubusercontent.com/code-yeongyu/oh-my-opencode/master/assets/oh-my-opencode.schema.json",
  
  "agents": {
    "sisyphus": {
      "model": "alibaba-cn/qwen3.6-plus",
      "temperature": 0.1,
      "reasoning": true
    },
    "oracle": {
      "model": "alibaba-cn/glm-5",
      "variant": "high",
      "temperature": 0.2
    },
    "librarian": {
      "model": "alibaba-cn/qwen3.6-plus",
      "temperature": 0.3
    },
    "explore": {
      "model": "alibaba-cn/MiniMax-M2.5",
      "temperature": 0.1
    },
    "multimodal-looker": {
      "model": "alibaba-cn/qwen3.6-plus",
      "temperature": 0.2
    },
    "prometheus": {
      "model": "alibaba-cn/glm-5",
      "variant": "max",
      "temperature": 0.3
    },
    "metis": {
      "model": "alibaba-cn/glm-5",
      "variant": "high",
      "temperature": 0.4
    },
    "momus": {
      "model": "alibaba-cn/MiniMax-M2.5",
      "variant": "medium",
      "temperature": 0.1
    },
    "atlas": {
      "model": "alibaba-cn/glm-5",
      "temperature": 0.1,
      "reasoning": true
    }
  },

  "categories": {
    "visual-engineering": {
      "model": "alibaba-cn/qwen3.6-plus",
      "variant": "max"
    },
    "ultrabrain": {
      "model": "alibaba-cn/glm-5",
      "variant": "xhigh",
      "temperature": 0.2
    },
    "deep": {
      "model": "alibaba-cn/qwen3.6-plus",
      "variant": "high",
      "temperature": 0.3
    },
    "artistry": {
      "model": "alibaba-cn/qwen3.6-plus",
      "variant": "max",
      "temperature": 0.4
    },
    "quick": {
      "model": "alibaba-cn/qwen3-coder-next",
      "temperature": 0.1
    },
    "unspecified-low": {
      "model": "alibaba-cn/qwen3-coder-plus",
      "temperature": 0.1
    },
    "unspecified-high": {
      "model": "alibaba-cn/qwen3.6-plus",
      "variant": "high",
      "temperature": 0.1
    },
    "writing": {
      "model": "alibaba-cn/glm-5",
      "temperature": 0.4
    }
  }
}

4.4 配置详解：为什么每个Agent这样配？

🎯 Sisyphus（主编排器）→ Qwen3.6-Plus

"sisyphus": {
  "model": "alibaba-cn/qwen3.6-plus",
  "temperature": 0.1,
  "reasoning": true
}

选择理由：

• ✅ Terminal-Bench 61.6全球第一（主编排需要强终端能力）
• ✅ 百万Token上下文（复杂项目编排需要大容量记忆）
• ✅ 原生多模态（可以看截图/设计稿来编排任务）
• ✅ 官方Agent优化（专为编排层调优）
• ✅ SWE-bench **78.8%**（编程能力足够强）

为什么不用 M2.5？

• M2.5 的 SWE-Bench 虽然高 1.4%，但：

  • 不支持多模态
  • 上下文只有 204K（Qwen3.6 是 1M）
  • Terminal-Bench 数据未公开
  • 没有官方 Agent 优化

🎯 Atlas（执行总调度）→ GLM-5

"atlas": {
  "model": "alibaba-cn/glm-5",
  "temperature": 0.1,
  "reasoning": true
}

选择理由：

• ✅ SWE-rebench **42.1%**（动态测试最高，最稳）
• ✅ 24小时+不崩盘的能力验证
• ✅ 自我纠错机制强（验收质量有保证）
• ✅ Agent能力SOTA（复杂协调靠谱）

Atlas 不能崩——它是整个流水线的总指挥，必须用最稳定的模型。

🎯 Prometheus（规划师）& Metis（顾问）→ GLM-5

"prometheus": {
  "model": "alibaba-cn/glm-5",
  "variant": "max",
  "temperature": 0.3
},
"metis": {
  "model": "alibaba-cn/glm-5",
  "variant": "high",
  "temperature": 0.4
}

选择理由：

• ✅ Agentic Engineering专精（为复杂系统工程设计）
• ✅ 深度推理能力（规划需要全面思考）
• ✅ Metis 温度设 0.4（鼓励更多探索方案）
• ✅ variant: max/high（保证规划质量）

Prometheus 的三条原则（来自 oh-my-opencode 设计哲学）：

1. Decision Complete — 不给执行者留判断空白
2. Explore Before Asking — 能通过读代码搞清楚的事就别问用户
3. 区分事实和偏好 — 技术栈版本是事实，React还是Vue是偏好

这需要极强的系统思维和深度推理，GLM-5 最合适。

🎯 Momus（审查者）→ MiniMax-M2.5

"momus": {
  "model": "alibaba-cn/MiniMax-M2.5",
  "variant": "medium",
  "temperature": 0.1
}

选择理由：

• ✅ 默认通过策略需要快速判断（100 TPS 速度优势）
• ✅ 只拦真阻塞问题需要准确识别
• ✅ variant: medium（平衡严格和效率）
• ✅ 不拖慢整个流水线

Momus 的设计哲学：

它是阻塞检查器，不是完美主义审稿器。默认偏向通过（OKAY），只有发现"真阻塞"才会拒绝（REJECT）。

🎯 Oracle（顾问）→ GLM-5

"oracle": {
  "model": "alibaba-cn/glm-5",
  "variant": "high",
  "temperature": 0.2
}

选择理由：

• ✅ 架构设计需要 系统工程经验
• ✅ 深度调试需要 自我纠错机制
• ✅ variant: high（保证专业水准）

为什么不选 Qwen3.5-Plus？

• Qwen3.5-Plus 在 Rust bug 修复测试中 失败（13分29秒未解决）
• GLM-5 在类似场景表现更可靠

🎯 Librarian（图书管理员）→ Qwen3.6-Plus

"librarian": {
  "model": "alibaba-cn/qwen3.6-plus",
  "temperature": 0.3
}

选择理由：

• ✅ 百万Token上下文（检索海量文档时无敌）
• ✅ 原生多模态（可以读 PDF/图片/视频文档）
• ✅ Terminal-Bench 强（执行代码示例时更准）
• ✅ 温度 0.3（鼓励广泛搜索）

从 GLM-5 切换到 Qwen3.6-Plus 的原因：

• 上下文容量提升 5倍（200K → 1M）
• 多模态支持（可以分析图文混合的技术文档）

🎯 Explore（探索者）→ MiniMax-M2.5

"explore": {
  "model": "alibaba-cn/MiniMax-M2.5",
  "temperature": 0.1
}

选择理由：

• ✅ 100 TPS 速度（代码库扫描需要快）
• ✅ 轻量高效（不浪费资源在简单 Grep 任务上）
• ✅ 与 Sisyphus 形成 快慢搭配

🎯 Multimodal-Looker（视觉专家）→ Qwen3.6-Plus ⭐ 重点变化

- "multimodal-looker": { "model": "alibaba-cn/kimi-k2.5" }  // 旧版
+ "multimodal-looker": { "model": "alibaba-cn/qwen3.6-plus" }  // 新版

这是最大的变化！

为什么可以抛弃 K2.5？

• ✅ Qwen3.6-Plus 也是原生多模态
• ✅ Terminal-Bench 更强（处理视觉编程任务更好）
• ✅ 百万上下文（分析大图/长 PDF 更有优势）
• ✅ 与其他 Agent 统一生态（减少切换成本）

K2.5 还有用吗？

• 作为 备选保留（某些特殊视觉场景可能仍需）
• 但不再是 必需品

4.5 Categories（类别）配置详解

关键改进：

• unspecified-high: qwen3-max → Qwen3.6-Plus（重要！高优先级要用强模型）
• deep: GLM-5 → Qwen3.6-Plus（深度任务需要多模态推理）
• artistry: K2.5 → Qwen3.6-Plus（创意也需要视觉）

五、配置使用指南

5.1 Claude Code 配置方法

方法一：写入 shell 配置文件（推荐）

# 编辑 ~/.bashrc 或 ~/.zshrc
nano ~/.bashrc

# 将第三章的配置粘贴到文件末尾

# 保存退出后生效
source ~/.bashrc

方法二：临时使用

# 在当前终端会话中直接执行
export ANTHROPIC_MODEL=qwen3.6-plus
# ... 其他配置 ...

# 启动 Claude Code
claude

方法三：命令行参数

# 强制使用特定模型启动
claude --model glm-5           # 复杂工程模式
claude --model MiniMax-M2.5     # 速度优先模式

# 无头模式
claude -p "重构这个模块" --model glm-5

5.2 OpenCode 配置方法

步骤 1：备份旧配置

cp ~/.config/opencode/oh-my-opencode.json ~/.config/opencode/oh-my-opencode.json.bak

步骤 2：替换为新配置

nano ~/.config/opencode/oh-my-opencode.json
# 粘贴第四章的 JSON 配置
# 保存退出

步骤 3：验证配置

# 启动 opencode
opencode

# 输入命令查看当前配置
/config

# 或者查看各 agent 信息
/agents

5.3 什么时候会用到哪个模型？

🕐 Claude Code 使用时间分配

┌────────────────────────────────────────────────────────┐
│  50% ─████████████████████─ Qwen3.6-Plus               │
│       日常编程 · 终端操作 · 多模态 · 推理 · Vibe Coding │
├────────────────────────────────────────────────────────┤
│  30% ─██████████████─ MiniMax-M2.5                     │
│       快速原型 · Bug修复 · 子代理 · 审查 · 探索        │
├────────────────────────────────────────────────────────┤
│  15% ─██████─ GLM-5                                    │
│       复杂架构 · 长程任务 · 规划 · 调度 · 顾问         │
├────────────────────────────────────────────────────────┤
│   5% ─██─ 其他                                        │
│       K2.5(特殊视觉) · qwen-coder(轻量)                │
└────────────────────────────────────────────────────────┘

📌 典型场景速查表

5.4 动态切换模型技巧

在对话中临时切换

# 启动 Claude Code 后，直接说：
"切换到 GLM-5 模式，我要做架构设计"
"用 Qwen3.6-Plus 帮我看看这个截图"
"回到默认模式"

项目级配置

在项目的 .claude/settings.json 中：

{
  "model": "qwen3.6-plus",
  "opusModel": "glm-5",
  "reasoningModel": "qwen3.6-plus"
}

六、性能对比与预期提升

6.1 配置版本演进

6.2 v1.0 → v2.0 关键变化

6.3 预期效果

七、常见问题 FAQ

❓ Q1：Qwen3.6-Plus 比 MiniMax-M2.5 强吗？

A：视场景而定。

结论：综合能力 Qwen3.6-Plus 更强，但 M2.5 在纯编程分数和速度上仍有优势。

❓ Q2：还需要保留 Kimi-K2.5 吗？

A：作为备选，但不再是必需品。

Qwen3.6-Plus 已经具备原生多模态能力，大多数情况下可以替代 K2.5。

K2.5 仍可能有优势的场景：

• 视频理解编程（如果 Qwen3.6-Plus 效果不够好）
• 需要 Agent Swarm（100个子Agent并行）的特殊场景
• MMMU Pro 级别的纯视觉推理

建议：先尝试 Qwen3.6-Plus，搞不定再切 K2.5。

❓ Q3：Qwen3.6-Max 值得等吗？

A：值得关注！

阿里官方透露：

"性能更强的旗舰模型 Qwen3.6-Max 也将于近期发布"

预计：

• SWE-Bench 可能突破 **80%**（挑战 M2.5 的冠军位置）
• Terminal-Bench 可能进一步提升
• 价格会更贵

建议：

• 当前先用 Qwen3.6-Plus（已经很强）
• Qwen3.6-Max 发布后 评估是否升级主力

❓ Q4：这套配置的成本如何？

A：你说不考虑成本，但还是给个参考。

按使用占比估算：

• 50% Qwen3.6-Plus + 30% M2.5 + 15% GLM-5 + 5% 其他
• 加权平均约 ¥1.8-2/百万 Token

❓ Q5：如何验证配置是否生效？

A：

# Claude Code
claude
# 输入 /config 查看当前模型

# OpenCode
opencode
# 输入 /config 或 /agents 查看

预期输出应包含：

• Model: qwen3.6-plus
• Sonnet: qwen3.6-plus
• Opus: glm-5
• Haiku: MiniMax-M2.5
• Reasoning: qwen3.6-plus

八、总结与展望

🎯 核心结论

2026年4月的三大天王

最终策略

┌────────────────────────────────────────────────────────┐
│                                                        │
│   Qwen3.6-Plus（50%）← 全能主力，默认首选             │
│   ──────────────────────────────────────────────        │
│   MiniMax-M2.5（30%）← 速度担当，效率神器             │
│   ──────────────────────────────────────────────        │
│   GLM-5（15%）← 稳定之王，硬骨头专用                  │
│   ──────────────────────────────────────────────        │
│   其他（5%）← 按需使用                                │
│                                                        │
└────────────────────────────────────────────────────────┘

🔮 未来展望

✨ 最后祝福

Qwen3.6-Plus 的出现，让国产模型首次在终端编程任务上击败了 Claude。这是一个里程碑式的时刻。

你现在拥有的配置：

• 🏆 终端编程全球第一（Qwen3.6-Plus）
• ⚡ 编程速度最快（MiniMax-M2.5）
• 🏗️ 长程任务最稳（GLM-5）
• 👁️ 多模态全覆盖（Qwen3.6-Plus + K2.5 备选）
• 📚 百万级上下文（Qwen3.6-Plus）

这就是 2026 年 4 月的终极配置。享受编码吧！ 🚀

📎 附录

A. 完整配置文件下载

Claude Code 配置 (~/.claude_config)：

# 直接复制第三章内容即可

OpenCode 配置 (~/.config/opencode/oh-my-opencode.json)：

# 直接复制第四章内容即可

B. 数据来源

• SWE-Bench Official Leaderboard
• SWE-rebench (January 2026, Reddit r/LocalLLaMA)
• Terminal-Bench 2.0 Official Results
• Artificial Analysis Benchmark
• 各模型官方技术报告
• 社区实测反馈（知乎、Reddit、GitHub Issues）

C. 版本历史

本文档将持续更新，跟踪最新模型发布和评测数据。

最后更新：2026年4月