本周，Artificial Analysis 发布了一套针对 AI 编程代理（Coding Agent）的综合基准测试体系。

其中，国产大模型 GLM-5.1、Kimi K2.6、DeepSeek V4 Pro 表现亮眼，在全球 AI 编程代理的 Top10 里占据三席，与 Claude-4.7、GPT-5.5 同台竞技。

现在，越来越多的编码代理场景开始选择国产模型，这一趋势在 PPIO 的 MaaS 平台也得到体现。截止 2026 年 4 月，PPIO 的日均 tokens 调用量超过 10000 亿。

这一趋势反映了开发者对高性价比、高可用模型服务的真实需求正在爆发。PPIO 凭借百余款主流开源模型的广泛覆盖与稳定的推理基础设施，正在成为国产模型规模化落地的重要承载平台。

三家中国开源模型跻身Coding Agent全球前十

Artificial Analysis 的这套测试关注的是完整的代理工作流——从读懂代码库、修 bug、写 patch，到在终端里执行多步命令——更接近真实的工程场景。

最顶尖的模型依然是 Claude 和 GPT，而中国模型有三家强势入榜，从第 5 名到第 7 名分别为 GLM-5.1、Kimi K2.6、DeepSeek V4 Pro。

GLM-5.1 排名最高，且超过了 Anthropic 的中端模型 Claude Sonnet 4.6，但 GLM-5.1 的成本是整张榜单里最贵的一个，比 Opus 4.7 高出将近一倍，因为每个任务消耗的 token 量极大——约 752K tokens。这说明 GLM-5.1 处理问题的方式倾向于生成更多思考过程和更长的上下文，而不是够用就好的精简路线。

DeepSeek V4 Pro 走的是极致性价比路线，API 成本只有 GLM-5.1 的 1/6、Opus 4.7 的 1/3.5。如果你在做需要大规模调用代理的产品——每天跑几千个代码任务、持续集成、自动化测试，DeepSeek V4 Pro 大概是目前市面上理论性价比最高的选项之一。

Kimi K2.6 能力在线，但速度是软肋，每个任务要跑 41.5 分钟，是 Opus 4.7 的 7 倍、DeepSeek V4 Pro 的 2 倍以上。Kimi K2.6 每个任务消耗约 4M tokens，是 GLM-5.1 的 5 倍多。这说明 Kimi K2.6 的推理路径很长，它在处理任务时会做大量的内部「思考」展开，而这个过程虽然不一定降低准确率，但会显著拖慢响应时间。

这种特性在某些场景下不是问题——比如你跑的是离线批处理，不在意延迟。但对于需要实时反馈的开发场景，41.5 分钟等一个任务是较难接受的。

Token日均调用量超万亿，PPIO 的一站式高性能大模型服务平台

PPIO 提供了一站式高性能的大模型服务，包括 GLM-5.1、Kimi K2.6、DeepSeek V4 Pro 等。截止 2026 年 4月，PPIO 的日均 tokens 调用量已超过 10000 亿。

PPIO 模型 API 服务是面向企业客户与开发者推出的高性能推理服务平台，基于下一代分布式 AI 基础设施架构，提供稳定、低延迟、高性价比的大语言模型与多模态模型调用能力。

其主要特点包括：

主流模型集成：已支持 DeepSeek、GLM、Kimi、MiniMax、Qwen 系列等高性能大模型，且兼容 OpenAI 与 Anthropic API，覆盖语言、语音、图片、视频等典型应用场景。只需要一个 API，就能调用全平台所有模型。

高效能推理加速：通过整合全球异构 GPU 算力资源，结合多层级调度与智能资源编排机制，并深度适配 PD分离，FlashMLA，DeepEP，DeepGEMM，EPLB，MicroBatch Overlap 等推理加速技术，为大模型应用提供高吞吐、低延迟的推理服务，生产级服务稳定性达 99.5%。

支持企业私有化部署：用户可直接托管微调后的专属大语言模型，由平台提供底层算力支撑与服务保障，适用于对数据安全、模型定制和服务稳定性有高要求的企业级场景。

借助 PPIO 模型服务平台，企业与开发者可在降低成本的同时，聚焦核心产品创新，无需自建算力，享受弹性扩展；无需关注底层部署，专注应用逻辑；无需担忧大规模使用成本，轻松实现快速上线与持续迭代。

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