GLM-5.3-Flash、DeepSeek V4 Flash 0731、Qwen3.8-Flash-Next：编程选哪个？
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从零选一个日常编程默认模型，我会先试 GLM-5.3-Flash。 它在这组三款模型中有最低的已记录 token 报价，普通代码生成与补全的公开成绩也有竞争力。主要让 Agent 自己改文件、跑命令，可以先试 Qwen3.8-Flash-Next。已经把 DeepSeek V4 Flash 0731 接进工作流的团队，先拿真实任务比较，再决定是否迁移。
这是一组试用顺序，不是“所有项目都照着买”的结论。下面把依据和费用摆出来。
三款模型，先把版本对齐
本文采用 2026 年 9 月 7 日的评测快照。DeepSeek 指 0731 正式版本，不借用旧版 Flash 的结果。Qwen 指 AA 和 LiveBench 中的 Qwen3.8-Flash-Next；本站模型页使用 Qwen3.8-Next-Flash，用户也常写成 Qwen-3.8-Flash-Next。它不是 Qwen3.8 Max 0902。
| 对比项 | GLM-5.3-Flash | DeepSeek V4 Flash 0731 | Qwen3.8-Flash-Next |
|---|---|---|---|
| ModelRank 编辑梯队 | A | B+ | A |
| Coding Index，DeepSeek＝100 | 105 | 100 | 105 |
| AA Terminal-Bench 2.1 | 84.3% | 78.7% | 86.1% |
| AA SciCode | 51.6% | 50.3% | 50.6% |
| LiveBench Coding | 78.95 | 74.98 | 72.55 |
| LiveBench Agentic Coding | 56.77 | 46.77 | 61.62 |
表里的转折在最后两行：GLM 的普通 Coding 成绩更高，Qwen 的 Agentic Coding 成绩更高。 你主要让模型补函数，还是让 Agent 连续修改仓库，会影响试用顺序。
Coding Index 是 AA 两项共同测试相对基线比值的几何平均，不含价格；105 不等于“真实开发能力强 5%”。LiveBench Coding 为生成、补全两项均值，Agentic Coding 为 JavaScript、TypeScript、Python 三项均值。它们是补充证据，不加入本站这个指数。
AA 的 GLM 和 DeepSeek 记录为 max effort，Qwen 的推理档位未注明。不同来源的代理框架、预算和样本可能不同，这张表不能代替同一仓库上的对照测试。
便宜到什么程度，算一次就明白
取 100 万输入 token＋20 万输出 token，只计算 token 费用：
| 模型与计费渠道 | 每百万输入／输出，美元 | 该用量费用 |
|---|---|---|
| GLM-5.3-Flash，OpenRouter 报价 | $0.075 / $0.25 | $0.125 |
| Qwen3.8-Flash-Next，本站保存的 OpenRouter 对应条目 | $0.15 / $0.47 | $0.244 |
| DeepSeek 0731，官方低谷价 | $0.22 / $0.66 | $0.352 |
| DeepSeek 0731，官方高峰价 | $0.44 / $1.32 | $0.704 |
OpenRouter 两项报价保存于 9 月 6 日，DeepSeek 官方价格在 9 月 8 日再次核对。这里比较的是明确列出的购买渠道，不是三家官方标准价的统一横评。缓存命中、工具费、额外推理 token、重试和渠道变化都可能改变账单。
DeepSeek 高峰为周一至周五 UTC 01:00–04:00、06:00–10:00，即北京时间 09:00–12:00、14:00–18:00；其余时间为低谷。输入按缓存未命中计。已经有高缓存命中率的项目，应该拿实际账单比较。
哪个先进入你的编辑器
补测试、写函数、处理范围清楚的小修改：先给 GLM 一个位置。 这是从价格和普通 Coding 数据得出的试用建议；没有证据说明它在每种语言或框架上都最好。
让 Agent 读仓库、改多处文件、执行测试：把 Qwen 放进第一轮。 它的补充 Agentic 成绩值得验证。记录它能否真正完成任务，尤其是有没有在测试失败后继续修复。
DeepSeek 已经稳定运行：用迁移成本决定下一步。 已有工具调用适配、提示词和缓存策略也有价值。一个更便宜的报价，不会自动抵消集成和验收时间。
用十个任务结束选择困难
从最近的开发记录里拿十个任务：四个小修复、三个测试补充、两个跨文件修改、一个以前失败过的 issue。三款模型使用同一份代码快照、工具权限和验收条件。固定预算，记录实际推理设置。
每次只记四件事：是否通过测试、是否违反需求、人工修了多久、总共花了多少。失败的运行也计费，不要只保留最好的一次。十个任务足够发现明显不合适的候选，还不足以建立统计意义上的排名。
最终留下能减少返工的默认模型。 如果两款都过关，再用费用决定谁跑大多数任务。无需为了每天变化的小数差重做整个工作流。
继续看：GLM 与 DeepSeek 的迁移账、GLM 与 Qwen 的任务差异、Qwen 与 DeepSeek 的 Agent 对比。所有模型仍汇总在同一个编程梯队榜。
数据来源
- Artificial Analysis：GLM、DeepSeek 0731 对应页面、Qwen Flash-Next。
- LiveBench 原始数据集。2026-06-25 是数据集版本，不是所有模型的测试日期。
- DeepSeek 官方价格、GLM 渠道页面、Qwen 对应渠道页面。购买前核对实际模型 ID 和账单。
- 本站原始证据及方法说明。本文是公开资料分析，没有声称进行过上述十任务实测。