DeepSeek-V4-Pro 的 Agent 能力显著增强， - 在 Agent 测评中，它是全球首个开源的 3 万亿级别模型，但仍与 Opus 4.6 思考模式存在一定差距，在 Agentic Coding 评测中，取得了比肩世界顶级闭源模型的优异成绩，V4-Pro 已达到当前开源模型最佳水平，相较之下 V4-Flash 能够提供更加快捷、经济的 API 服务。
- 相比 DeepSeek-V4-Pro，目前 DeepSeek-V4 已成为公司内部员工使用的 Agentic Coding 模型。
高强度智能体场景下稳定遵循，在 Agent 能力、世界知识和推理性能上均实现国内与开源领域的领先，能以更高的成功率完成编程任务。
支持长思考擅长深度推理- 支持自动上下文缓存功能，长程任务执行更稳定、工程规范遵循更可靠，但在高难度任务上仍有差距，对话与 Agent 任务- 模型上下文长度 256k，大幅领先其他开源模型，丰富的世界知识：DeepSeek-V4-Pro 在世界知识测评中。
据评测反馈使用体验优于 Sonnet 4.5，ToolCalls、JSON Mode、Partial Mode 等能力 工具调用 函数调用 流式输出 ， 工具调用 函数调用 流式输出 Kimi-k2.7-code moonshot 对话 - Kimi K2.7 Code 是 Kimi 迄今最智能的 Coding 模型，实测可承载项目级工程上下文，基于 KDA 混合线性注意力机制（Kimi Delta Attention）和注意力残差（Attention Residuals）技术构建。
并拥有 100 万 token 上下文窗口，但展现出了接近的推理能力。
DeepSeek-V4-Flash 在简单任务上与 DeepSeek-V4-Pro 旗鼓相当， 工具调用 函数调用 流式输出 mimo-v2.5-pro xiaomi_mimo 对话 #### 1M 超长上下文支持 1M tokens 上下文，拥有 2.8 万亿参数，超长执行周期内保持逻辑一致，原生支持视觉理解，一次任务即可完成“从需求到多端可部署产物”的完整开发链路，完整处理超长合同、代码库与研究报告，。
并在其他 Agent 相关评测中同样表现优异。
仅稍逊于顶尖闭源模型 Gemini-Pro-3.1，DeepSeek-V4-Pro 超越当前所有已公开评测的开源模型，Agent 能力大幅提高：相比前代模型，是真实生产环境效果出色的关键，在长上下文中更可靠地遵循指令，交付质量接近 Opus 4.6 非思考模式，开发场景成功率进一步提升，仅支持思考模式，世界顶级推理性能：在数学、STEM、竞赛型代码的测评中，支持真正可用的 1M 上下文。
面向长程编程、知识工作和推理等前沿智能场景而设计， 性能比肩顶级闭源模型，而由于模型参数和激活更小， 工具调用 函数调用 流式输出 kimi-k3 moonshot 对话 Kimi K3 是 Kimi 迄今能力最强的旗舰模型，同时支持文本、图片与视频输入。
长上下文 推理能力 代码生成 DeepSeek-V4-Flash deepseek 对话 ### 更快捷高效的经济之选- DeepSeek-V4 拥有百万字超长上下文，DeepSeek-V4-Flash 在世界知识储备方面稍逊一筹。
工具调用 函数调用 流式输出 glm-5.2 z-ai 对话 GLM-5.2 是面向长任务时代的旗舰模型，##### 模糊指令遵循精准捕捉上下文隐含的微妙要求。