固定Claude Code框架，中文智能体编程有了统一标尺
SuperCLUE近日公布智能体终端编程中文测评榜单，测评固定使用Claude Code作为智能体框架，以此作为标准平台横向对比各模型的核心能力。这意味着所有参评模型面对的是同一套工具链与交互环境，成绩差异主要来自模型自身对任务的理解与执行水平。测评重点考察大模型驱动智能体框架时对中文需求的理解、任务规划、工具调用、文件修改、错误排查与最终交付能力，覆盖了从接到指令到产出可用结果的完整链路。
与常见的代码生成评测不同，这套测评并非只看模型能否写出一段正确代码，而是把模型放进真实的终端编程工作流中。模型需要读懂中文描述的需求，拆解出可执行的步骤，调用相应工具，修改工程文件，并在出现报错时自行排查，直至最终交付。对于中文开发者而言，这种测评方式更贴近日常使用智能体写脚本、改bug、排查报错的真实场景。
固定框架的选择也带来一个直接效果：模型之间的比拼不再是各自搭配不同脚手架后的综合表现，而是聚焦于模型作为智能体“大脑”的能力。谁能在统一框架下更稳定地完成多步骤任务，谁就能在榜单上占据更靠前的位置。
小米MiMo V2.6 Pro以64.65分居首，单题成本1.52元
榜单显示，小米MiMo V2.6 Pro以64.65分的综合总分排名第一，单题成本为1.52元。这一成绩使其成为本次测评中得分最高的模型，同时在成本控制上保持了相当的水平。对于需要批量调用智能体完成编程任务的团队来说，得分与单题成本的组合往往比单纯看分数更有参考价值。
小米MiMo V2.6 Flash同样进入榜单前列，以53.54分位居第五，单题成本仅为0.67元，是本次测评中成本最低的模型。同一系列的两款产品分别覆盖了追求高分与追求低成本两类需求，形成了较为清晰的产品梯度。Flash版本以更低的单题开销拿到超过50分的成绩，说明轻量模型在智能体终端编程任务中已经具备一定的可用性。
从任务流程看，MiMo-V2.6-Pro在较高得分与任务耗时之间展现出较好的综合表现。这意味着它不只是在最终结果上领先，在完成任务的效率层面也没有明显短板，对于实际工程场景中的连续调用较为友好。
Kimi、GLM、Hy4紧随其后，DeepSeek与Hy4成本差异明显
榜单其余参赛选手中，Kimi、GLM、Hy4排在2到4名，小米MiMo V2.6 Flash位居第五。这一排名分布显示，国产大模型在智能体终端编程这一细分方向上已经形成较为密集的竞争梯队，头部模型之间的分差并未拉开到不可追赶的程度。
作为对比，DeepSeek-V4.1-Flash(max)为50.51分、1.86元/题，Hy4-Preview(high)为55.56分、11.61元/题。其中，MiMo-V2.6-Pro的得分高于Hy4-Preview，每题成本也更低，在本次任务集上呈现出突出的性价比表现。Hy4-Preview虽然得分超过55分，但单题成本达到11.61元，在高频调用场景下的总开销会显著放大。
从本次完整任务流程看，DeepSeek-V4.1-Flash的时间效率更突出，说明不同模型在速度、得分与成本三个维度上各有取舍。对于开发者而言，选择哪个模型往往取决于具体任务对响应速度、结果质量和预算的优先级排序。
| 模型 | 综合得分 | 单题成本 |
|---|---|---|
| 小米MiMo V2.6 Pro | 64.65分 | 1.52元/题 |
| 小米MiMo V2.6 Flash | 53.54分 | 0.67元/题 |
| Hy4-Preview(high) | 55.56分 | 11.61元/题 |
| DeepSeek-V4.1-Flash(max) | 50.51分 | 1.86元/题 |
中文指令理解成为分水岭，国产模型适配优势显现
很多开发者已经开始把智能体当成写代码的辅助工具，不用从零敲完整程序，主要用来生成脚本、排查报错、改bug。这类任务的特点是需求描述往往口语化、上下文依赖强，且经常夹杂中文技术术语和业务背景，对模型的中文理解能力提出了更高要求。
中文场景下，不少海外大模型对中文指令理解偏弱，国产模型的适配优势就体现出来。在智能体终端编程中，一次误解可能导致工具调用方向错误，进而引发连锁的报错与返工。因此，中文需求理解的准确性会直接反映在任务规划、文件修改和错误排查等后续环节的成功率上。
本次测评将中文需求理解列为核心考察项之一，也正是看到了中文开发者在实际使用智能体时的痛点。模型能否准确捕捉“把日志按天切分并清理七天前文件”这类中文指令的真实意图，决定了它能否在终端环境中顺利完成交付。
智能体编程仍处发展阶段，国产模型开始掰手腕
智能体终端编程还处在发展阶段，没有哪个模型可以完全替代程序员。当前的能力边界更多集中在辅助性任务上，例如生成脚本、定位报错原因、修改局部代码等，复杂系统的架构设计与跨模块重构仍然依赖人类工程师的判断。
这次榜单也能看出国产大模型的进步，在硬核工程任务上面，已经可以和海外主流产品掰手腕。小米MiMo V2.6 Pro登顶、MiMo V2.6 Flash以最低成本进入前五，以及Kimi、GLM、Hy4占据2到4名，共同构成了国产模型在这一赛道上的集体亮相。
随着智能体框架与测评标准的逐步统一，模型之间的竞争将更直接地体现在中文理解、任务规划与工具调用的稳定性上。对于开发者来说，这意味着在选择智能体编程助手时，有了更贴近中文实际使用场景的参考依据。
数据来源:网易(原文)
