2026年7月版！最新LLM编程能力比较总结
我们总结了截至2026年7月最新LLM的编程能力比较。涵盖了Claude Fable 5等模型的分数、本地部署理想的VRAM大小、推荐硬件和成本等，希望这能为您在使用AI（LLM）时提供指导。
截至2026年7月，人工智能的自动编程能力经历了急剧演变。特别是在测量解决软件工程任务能力的“SWE-bench Pro”中的得分，已成为评估各个LLM（大型语言模型）编程能力的一个非常重要的指标。在本文中，我们比较了主要闭源模型和开源模型的得分，并进一步详细解释了在本地运行开源模型所需的硬件配置、成本，以及与使用云API时的盈亏平衡点。
最新LLM编程能力比较（SWE-bench Pro）
目前主要模型的得分和特点如下。※得分基于SWE-bench Pro的评估| 排名 | 模型名称 | 开发商 | 类型 (所需VRAM) |
得分 | 特点 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Claude Fable 5 | Anthropic (美国) |
闭源 | 80.0% | 目前拥有压倒性调试能力的绝对王者。已获得美国政府许可，现在也可以在其他国家使用。 |
| 2 | Claude Mythos | 闭源 | 77.8% | 提前提供的超强推理模型。特别专注于安全，只有银行和证券公司等获批企业才能使用。 | |
| 3 | Claude Opus 4.8 | 闭源 | 69.2% | 当无法使用Fable 5时，这是可用模型中性能最高的。 | |
| 4 | GPT-5.6 Sol | OpenAI (美国) |
闭源 | 64.6% | OpenAI公司内的最高峰。在智能体行为上表现卓越的推理模型。 |
| 5 | GLM-5.2 | Z.ai (中国) |
开源 (2TB) |
62.1% | 开源权重方面排名世界第一，不仅限于中国模型，紧追闭源模型。 |
| 6 | Claude Sonnet 5 | Anthropic (美国) |
闭源 | 59.6% | 以不到Opus 4.8四成的价格提供同等编程能力的超高性价比模型。 |
| 7 | Qwen3.7 Max | 阿里巴巴 (中国) |
开源 (2TB) |
60.6% | 拥有各种权重模型，被众多初创公司选为自有AI基础的高度通用开源模型。 |
| 8 | MiniMax M3 | MiniMax (中国) |
开源 (1TB) |
59.0% | 2026年6月刚发布，在处理长文本方面具有优势。能够输入图像和视频的多模态模型。 |
| 9 | DeepSeek-V4 | DeepSeek (中国) |
开源 (1TB) |
55.4% | 性价比极佳的模型。 |
关注点：虽然前列被Anthropic的Claude家族占据，但值得注意的是，中国制造的开源模型（GLM-5.2和Qwen3.7 Max）正在逼近GPT-5.6 Sol等强大的闭源模型。
运行大规模本地LLM的硬件要求
许多开源模型拥有1TB至2TB级别的巨大参数量。我们将解释在本地环境中以实用速度（应用量化后）运行这些模型的“理想VRAM大小”和硬件配置。所需VRAM大小估算
2TB级别（GLM-5.2, Qwen3.7 Max等）：即使应用4-bit量化（INT4/AWQ等），为加载模型和上下文窗口（KV缓存），至少需要192GB以上的VRAM。1TB级别（MiniMax M3, DeepSeek-V4等）：同样地，4-bit量化下理想VRAM为128GB以上。
本地LLM最便宜的推荐硬件配置和成本总结
在当前的GPU市场中，构建大容量VRAM的最便宜方法可以说是目前AMD独占鳌头。过去Mac Studio等曾是候选，但由于内存短缺问题，目前的最大内存限制为96GB（或者说只有这个选项），价格也上涨了30%，起价至少在120万日元左右。| 型号 | CPU(TOPS) | VRAM (内存) | 概算费用 | 特点与评价 |
| NVIDIA DGX Spark | 1000 TOPS (INT 4) | 128 GB (统一内存) | 80万日元 (1台) | 无需PC即可在Linux上运行。可连接2台以扩展至256GB。功耗低，静音性极佳。 |
| NVIDIA A100 | 1248 TOPS (INT 4) | 80 GB (VRAM) | 430万日元 (1台) + PC费用 | 外观像显卡，但由于只能进行AI处理，因此没有图像输出端子。功耗异常巨大。仅有二手。 |
| NVIDIA H100 | 3958 TOPS (INT 8) | 80 GB (VRAM) | 570万日元 (1台) + PC费用 | A100的继任者。带宽大幅增加，计算速度翻倍。对中国实施了出口限制。 |
| RTX 3090 × 8台 + PC配置 | 2504 TOPS (INT 8) | 192 GB (VRAM) | 180万日元起 (含PC费用) | 需要能插8块显卡的主板。 |
| AMD AI Max+ 395 | 50 TOPS | 128 GB (统一内存) | 59万日元起 | 最强的性价比。功耗低，静音性极佳。 |
| Apple Mac Studio M3 Ultra | 36 TOPS | 96 GB (统一内存) | 116万日元起 | 功耗低，静音性极佳。 |
使用闭源模型API时的代币单价和盈亏平衡点
是否应该投资配置如此高的PC，还是应该按需继续使用云端API（如Claude Opus或GPT-5.6）？我们简单估算一下盈亏平衡点。目前，典型的高性能闭源模型API的单价大致如下（以Sonnet 5级别为例）：
- 输入：$3.00 / 1M tokens
- 输出：$15.00 / 1M tokens
在编程任务中，会加载大量上下文（如现有代码库），导致输入代币非常多。
例如，如果一次交流消耗输入：50,000 tokens / 输出：2,000 tokens，则单次成本约为$0.18（约27日元）。
盈亏平衡点计算：月租金27,700日元 ÷ 27日元/次 = 每月约1,025次推理请求。换言之，对于每天执行约34次以上包含庞大代码库编程任务的重度用户或开发团队而言，购买硬件并在本地运行开源模型，算下来比持续使用云API更具成本优势（假设开源模型的回复精度足以替代闭源模型）。
实际上大家都在使用订阅制，所以每月的代币费用更低。如果内存价格异常昂贵，说实话，重度用户能否在盈亏平衡点前收回成本是值得怀疑的。