本文要点
编程场景下，国产大模型常在性价比上与 ChatGPT 竞争：DeepSeek 公开编程评测常见领先；Qwen 适合多语言仓库与阿里云栈；GLM 常见于企业 IDE/Agent 试点且 function calling 稳。按语言组合、测试脚手架与 output 预算排序——不要只看一张榜单截图。
中国编程大模型：从哪一家开始
「中国编程大模型谁最强」在这里是一天 POC 的起步顺序，不是奖牌榜。修 bug、重构、写测试且在意成本时，从 DeepSeek-V4-Pro 开始。目录给出 100 万 token 上下文、最大输出 384K，1.6 万亿参数里每次推理激活约 490 亿。一次请求可以放下不小的仓库片段。先记通过率、lint 错误和输出 token，再决定它是不是主用。
任务是 Agentic Coding、要跨步骤规划并调用工具、而不只是吐一个补丁时，第一轮改测 GLM-4.7。本目录没有公布 GLM-4.7 的上下文长度，所以要自己量一次请求能送进多少仓库。如果 GLM 的工具成功率只是略好，就把 DeepSeek 留作成本 failover。
仓库是多模态（截图、设计稿或音频备注），或团队已经走阿里云账单时，用 Qwen3-Max。目录写明的是综合能力以及图、视频、音频理解，没有写参数量。不要把第三方「编程大模型排行」表格当成规格表。
编程负载地图
行内补全与对话修 bug → 优先低延迟。全仓重构与单测生成 → 优先长上下文 + tool calling。CI 批量 review → 优先成本。代码不能出 VPC 才自托管开源权重。
厂商快照（2026）
DeepSeek：海外编程 POC 首选入口——deepseek-api-overseas-quickstart-2026。Qwen：DashScope 模型 ID 与多模态——qwen-api-overseas-quickstart-2026。GLM：企业 Agent/IDE——仅当文档上下文主导时再与 Kimi 比。
工程 POC（1 天）
冻结 backlog 15 个任务（修 bug/写测/重构/解释）→ 同一 system prompt → 测 pass@1、lint、token、P95 → 再试一条带 tools 的 Agent 路径 → 选定主用 + failover → runbook 写清模型 ID。需与 GPT 对比见 china-llm-vs-chatgpt-2026。
在 Swift Horse 上的下一步
模型库 /models → 表 /services → 选型 /match → API 总览 access-china-llm-api-overseas → 全球索引 chinese-llms-global-guide-2026。
常见问题
2026 编程最好的国产大模型是哪个？
DeepSeek 常作编程性价比首轮 POC；Qwen/GLM 在其他轴更强。用自有仓库验证——Swift Horse 不发布实时编程排名。
国产大模型能替代 Copilot 吗？
可通过 API 做自建 IDE 助手；与 Copilot 体验对等取决于编辑器插件，不只看模型。
TypeScript 后端选 DeepSeek 还是 Qwen？
两边跑相同任务；多数团队先 DeepSeek，Qwen 作 failover。见 deepseek-vs-qwen-selection-guide。
Agent 如何改变编程 API 成本？
多步 tool 循环放大 output。用真实 trace 预算——见定价与 Agent 指南。