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> [!NOTE] > **Qwopus3.8-27B-Flash-V2** is a renewed post-training release of Qwopus3.8-27B-Flash, whose foundation is Qwen3.8-27B. > [!TIP] > **Revised Rewards and Reinforcement Learning · Improved Python Formatting** Qwopus3.8-27B-Flash-V2 is a renewed post-training release of Qwopus3.8-27B-Flash, which itself is built on Qwen3.8-27B. The goal remains the same: preserve enough capability for demanding work while reducing ineffective reasoning and making long-running agent workloads more practical.

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Kimi K2.7 Code

月之暗面 · Kimi

MoonshotAI: Kimi K2.7 Code is a coding-focused model in Moonshot AI's Kimi K2 family, built to complete end-to-end programming tasks reliably over long contexts. It uses a native multimodal mixture-of-experts...

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Codestral 2508

Mistral AI

Mistral's cutting-edge language model for coding released end of July 2025. Codestral specializes in low-latency, high-frequency tasks such as fill-in-the-middle (FIM), code correction and test generation. Blog Post

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⚡ Each donation = another big MoE quantized I host 30+ free APEX MoE quantizations as independent research. My only local hardware is an NVIDIA DGX Spark (122 GB unified memory), enough for ~30-50B-class MoEs, but bigger ones (200B+) require rented compute on H100/H200/Blackwell, typically $20-100 per quant. If APEX quants are useful to you, your support directly funds those bigger runs. 🎉 Patreon (Monthly)  |  ☕ Buy Me a Coffee  |  ⭐ GitHub Sponsors **APEX (Adaptive Precision for EXpert Models)** quantizations of Kwaipilot/KAT-Coder-V2.5-Dev — Kwaipilot's Mixture-of-Experts model for agentic coding.

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⚡ Each donation = another big MoE quantized I host 30+ free APEX MoE quantizations as independent research. My only local hardware is an NVIDIA DGX Spark (122 GB unified memory), enough for ~30-50B-class MoEs, but bigger ones (200B+) require rented compute on H100/H200/Blackwell, typically $20-100 per quant. If APEX quants are useful to you, your support directly funds those bigger runs. 🎉 Patreon (Monthly)  |  ☕ Buy Me a Coffee  |  ⭐ GitHub Sponsors **APEX (Adaptive Precision for EXpert Models)** quantizations of poolside/Laguna-XS-2.1 — poolside's Laguna XS.2 Mixture-of-Experts model for coding and agentic software engineering.

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GPT-5.1-Codex is a specialized version of GPT-5.1 optimized for software engineering and coding workflows. It is designed for both interactive development sessions and long, independent execution of complex engineering tasks....

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GPT-5.1-Codex-Max is OpenAI’s latest agentic coding model, designed for long-running, high-context software development tasks. It is based on an updated version of the 5.1 reasoning stack and trained on agentic...

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GPT-5.2-Codex在编码性能、网络安全能力和长周期任务处理上均实现突破。OpenAI特别强调GPT-5.2-Codex在网络安全方面的显著提升

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GPT-5.3-Codex通过性能提升、功能泛化和安全性升级,重新定义了AI在编程及泛生产力领域的角色

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GPT-5-Codex 是 GPT-5 的一个版本,针对 Codex 中的代理编码进行了优化。与其前身 codex-1 一样,该模型在各种环境中使用强化学习对真实世界的编码任务进行训练,以生成与人类风格和公关偏好密切相关的代码,精确遵守指令,并迭代运行测试,直到获得通过的结果。

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GPT-5-Codex 是 GPT-5 的一个版本,针对 Codex 中的代理编码进行了优化。与其前身 codex-1 一样,该模型在各种环境中使用强化学习对真实世界的编码任务进行训练,以生成与人类风格和公关偏好密切相关的代码,精确遵守指令,并迭代运行测试,直到获得通过的结果。

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GPT-5-Codex 是 GPT-5 的一个版本,针对 Codex 中的代理编码进行了优化。与其前身 codex-1 一样,该模型在各种环境中使用强化学习对真实世界的编码任务进行训练,以生成与人类风格和公关偏好密切相关的代码,精确遵守指令,并迭代运行测试,直到获得通过的结果。

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GPT-5-Codex 是 GPT-5 的一个版本,针对 Codex 中的代理编码进行了优化。与其前身 codex-1 一样,该模型在各种环境中使用强化学习对真实世界的编码任务进行训练,以生成与人类风格和公关偏好密切相关的代码,精确遵守指令,并迭代运行测试,直到获得通过的结果。

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The Pareto Router maintains a tiered shortlist of strong coding models, ranked by Artificial Analysis coding percentiles. Set min_coding_score between 0 and 1 on the pareto-router plugin to control how...

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COST EXPLORER

好模型,也要算好成本。

费用分析

调整月度 Token 用量,直观比较不同模型的预估 API 开支。

1 M = 100 万 Token · 美元计价
仅比较同一渠道的基础文本 Token 报价

使用已采集且单位可比的 USD / 百万 Token 渠道报价。报价为采集时快照;不计缓存优惠、阶梯价、推理额外输出与税费,请以来源的当前报价为准。

MODEL HANDBOOK

读懂模型,再做选择

选型与常见问题
API 价格应该怎么比较?+

先区分输入、输出和缓存价格,再使用同一任务和用量估算总费用。图像、音频和视频可能按张、时长或分辨率计费,不能直接与 Token 单价比较。

开放权重,就代表可以免费商用吗?+

不一定。必须逐一核对具体模型版本的许可证、商用限制及使用政策。自己部署还需要考虑显存、推理资源和运维费用。

排行榜第一,就是最适合我的模型吗?+

榜单取决于测试任务、版本与评测方法。建议用实际业务样本比较准确性、时延、稳定性和成本,再选择模型。

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