主流免费模型用来编程有平替吗？

模型id	模型别名	说明	最大输入	最大输出	最大思维链长度	上下文	类型	请求限制
z-ai/glm-5	glm-5	GLM-5 是智谱新一代的旗舰基座模型，面向 Agentic Engineering 打造，能够在复杂系统工程与长程 Agent 任务中提供可靠生产力。在 Coding 与 Agent 能力上，GLM-5 取得开源 SOTA 表现，在真实编程场景的使用体感逼近 Claude Opus 4.5，擅长复杂系统工程与长程 Agent 任务，是通用 Agent 助手的理想基座。	116k	16k	-	198k	文本	1000次调用 /5小时
z-ai/glm-4.7	glm-4.7	GLM-4.7 是智谱最新旗舰模型，面向 Agentic Coding 场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同，并在多个公开基准的当期榜单中取得开源模型中的领先表现。通用能力提升，回复更简洁自然，写作更具沉浸感。在执行复杂智能体任务，在工具调用时指令遵循更强，Artifacts 与 Agentic Coding 的前端美感和长程任务完成效率进一步提升	116k	16k	-	198k	文本	1000次调用 /5小时
moonshotai/kimi-k2.5	kimi-k2.5	Kimi K2.5 是 Kimi 迄今最智能的模型，在 Agent、代码、视觉理解及一系列通用智能任务上取得开源 SoTA 表现。同时 Kimi K2.5 也是 Kimi 迄今最全能的模型，原生的多模态架构设计，同时支持视觉与文本输入、思考与非思考模式、对话与 Agent 任务。	224k	16k	-	256k	多模态	1000次调用 /5小时
minimax/minimax-m2.5	minimax-m2.5	Minimax M2.5专为Agent场景原生设计，编程与智能体性能（Coding & Agentic）直接对标Claude Opus 4.6，尤其在Excel高阶处理、PPT生成和深度调研等Office生产力场景达到行业领先水平（SOTA）。	192k	128k	-	200k	文本	1000次调用 /5小时
qwen3-coder-480b-a35b-instruct	qwen3-coder-480b-a35b-instruct	Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct是由Qwen团队开发的混合专家（MoE）代码生成模型。该模型专为智能编码任务优化，涵盖函数调用、工具使用及代码库长上下文推理等场景。其总参数量达4800亿，每次前向传播激活350亿参数（动态激活160个专家中的8个）	200k	64k	-	256k	文本	1000次调用 /5小时
qwen/qwen3.6-plus-free	qwen3.6-plus	建立在混合架构之上，结合了高效的线性注意力与稀疏专家混合路由，实现了强大的可扩展性和高性能推理。与3.5系列相比，它在代理编码、前端开发以及整体推理方面取得了重大进步，显著提升了“氛围编码”体验。该模型在复杂任务如3D场景、游戏和仓库级问题解决方面表现出色，在SWE-bench Verified上取得了78.8分。它在纯文本和多模态能力方面实现了重大飞跃，表现达到了最先进模型的水平。	-	66k	-	1m	文本,视觉	1000次调用 /5小时
qwen/qwen3.6-plus-preview	qwen3.6-plus	用了先进的混合架构，在效率与可扩展性上均有提升。与 3.5 系列相比，它具有更强的推理能力和更可靠的智能体行为表现。在基准测试中，其性能达到或超越当前领先的业界顶尖模型。作为旗舰级预览版本，它在智能体编程、前端开发及复杂问题求解方面表现尤为出色。	-	66k	-	1m	文本,视觉	1000次调用 /5小时
qwen3-max	qwen3-max	本版本相较preview版本在智能体编程与工具调用方向进行了专项升级。本次发布的正式版模型达到领域SOTA水平，适配场景更加复杂的智能体需求 Preview 版本相较 2.5 系列整体通用能力有大幅度提升。参数量达 1T，大幅减少知识幻觉，模型更智能。	252k	64k	80k	256k	文本	1000次调用 /5小时
doubao-seed-2.0-pro	doubao-seed-2.0-pro	旗舰级全能通用模型，面向 Agent 时代的复杂推理与长链路任务执行场景。强调多模态理解、长上下文推理、结构化生成与工具增强执行。复杂指令与多约束执行能力突出，可稳定应对多步复杂规划、复杂图文推理、视频内容理解与高难度分析等场景	-	128k	-	256K	文本,视觉	1000次调用 /5小时
doubao-seed-2.0-code	doubao-seed-2.0-code	面向真实编程环境优化的 Coding 模型，能稳定调用 Claude Code 等常见 IDE 中的工具。模型特别优化了前端能力，在使用常见的前端框架时能有良好表现。模型支持使用 Skills，可以配合多种自定义技能使用。	-	128k	-	256K	文本,视觉	1000次调用 /5小时
deepseek/deepseek-v3.1-terminus	deepseek-v3.1	此次更新在保持模型原有能力的基础上，针对用户反馈的问题进行了改进，包括：语言一致性：缓解了中英文混杂、偶发异常字符等情况； Agent 能力：进一步优化了 Code Agent 与 Search Agent 的表现。(非思考)	-	32k	-	128k	文本	1000次调用 /5小时
deepseek/deepseek-v3.2-251201	deepseek-v3.2	此次更新强化了 Agent 和推理能力，在主流测试中达到 GPT-5 水平并支持思考模式下的工具调用；同时推出的 Speciale 探索版在多项国际竞赛中取得金牌级表现。模型已全面开放使用。(思考)	-	64k	-	128k	文本	1000次调用 /5小时

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2、智谱AI - 有效期 3个月
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免费模型列表：https://docs.bigmodel.cn/cn/guide/models/free

模型速率限制：https://bigmodel.cn/usercenter/equity-mgmt/user-rights 及 https://bigmodel.cn/usercenter/proj-mgmt/rate-limits
用量看板：https://bigmodel.cn/usercenter/glm-coding/usage

baseUrl：https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4
apiKey申请：https://open.bigmodel.cn/usercenter/proj-mgmt/apikeys

模型id	说明	最大输入	最大输出	上下文	最大思维链长度	类型	请求限制	限量
glm-4.5-air	GLM 系列中的一个中等规模模型，采用混合专家架构（Mixture of Experts, MoE），相比 GLM-4.5，GLM-4.5-Air 的参数规模更为紧凑（总参数为 1060 亿，激活参数为 120 亿）。适用领域：网页浏览：借助网页浏览工具，可以处理包含多轮交互、多步骤任务的复杂网页浏览场景。智能体编程：支持在智能体环境下执行编程任务，如开发小游戏、创建交互式网页等。在推理任务中，GLM-4.5-Air 表现出优异的性能。它支持多种推理方式（如 MTP 技术）以及多轮对话理解，在多个基准测试中都能稳定输出高质量结果。擅长基于代码和推理任务的多模态处理，并支持通过工具调用接口实现一系列智能体功能。例如，它可以基于提示在前端开发一个完整的网页项目，包括布局、交互、播放等处理。	96k	16k	-	128k	文本	QPS：5	2400W
glm-4.6v	面向视觉-语言任务的新迭代多模态大模型系列，相对 GLM-4.5V 进行了全面升级。官方介绍显示，该系列在训练阶段将上下文规模扩展至 128K，并首次引入原生的 Function Calling，用于跨“视觉感知”与“可执行动作”的闭环，多用于真实业务场景中的多模态 Agent	-	-	128k	-	多模态	QPS：10	1200W

3、国家超算平台 - 有效期 15天
注册赠送：1000W 的MinMax 2.5，和 1000W 通用资源包（活动时间截止 2026-04-06）
baseUrl：https://api.scnet.cn/api/llm/v1/
模型列表：https://www.scnet.cn/ui/llm/
友情提醒：可以用多个手机号注册多个账号（多倍快乐）

模型id	说明	最大输入	最大输出	最大思维链长度	上下文	类型
MiniMax-M2.5	原生 Spec 能力（在编码前自动拆解需求，生成架构图与功能模块规划，接近人类架构师思维）工具调用增强，多编程语言支持（代码生成质量接近生产级）编程效率对标 GPT-4 Turbo	192k	128k	-	200k	文本
Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507	Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507是一个超大规模语言模型，总参数量为2350亿，激活参数量为220亿。它改进了推理能力和大规模文本生成能力，特别适用于需要深入推理的复杂任务。该模型强化了推理、代码和智能体任务的性能，并且在多个学术与实战基准测试中表现卓越。此外，该模型现今支持最大长度为262,144 tokens的上下文，并且通过Dual Chunk Attention (DCA) 和 MInference 技术实现更高效地处理超长文本。	124k	32k	80k	128k	文本
Qwen3-235B-A22B	Qwen3-235B-A22B 是一个稠密与混合专家（MoE）模型的综合，并在推理、指令跟随、代理能力及多语言支持方面取得了突破性进展。模型总参数量为 2350亿，激活参数为 220亿。支持复杂逻辑推理、数学、编程等任务的推理模式，以及通用对话的非推理模式，并具备在 131,072 个 tokens 的上下文中进行推理的潜力。	126k	16k	38k	128k	文本
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507	Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507具有30.5B的总参数量和3.3B的激活参数量，训练数据达到28.5T tokens。它只支持非思考模式，在推理、代码和智能体任务中表现优异，并且在多项学术与实战基准测试中达到世界领先的开源模型水准，接近前沿闭源模型。模型原生支持262,144个token的上下文，具有显著提升的长上下文理解能力。同时，它采用了Dual Chunk Attention（DCA）技术和MInference技术，能够在1M token上下文中实现高效推理，并在接近1M token时达到标准注意力实现的3倍速度提升。	126k	32k	-	256k	文本
Qwen3-30B-A3B	Qwen3-30B-A3B 推理能力以更小参数规模比肩QwQ-32B，支持推理、指令遵循、智能体等多个功能，参数量达30.5B（激活3.3B），通用能力显著超过Qwen2.5-14B，达到同规模业界SOTA水平	96k	8k	-	128k	文本
QwQ-32B	基于Qwen2.5-32B基座，大幅度提升了模型推理能力。模型数学代码等核心指标（AIME 24/25、livecodebench）以及部分通用指标（IFEval、LiveBench等）达到DeepSeek-R1 满血版水平，各指标均显著超过 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B	96k	8k	-	128k	文本
DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B	基于 Llama-70B 通过 DeepSeek-R1 知识蒸馏训练的70B参数量推理模型，专为推理和思维链任务优化，在数学推理（AIME 2024: 70.0% pass@1, MATH-500: 94.5% pass@1）和代码生成（CodeForces: 1633, 57.5% pass@1）方面表现出色，代码优化任务佳，运行效率提升 12%。在复杂逻辑推理、数学与代码理解等任务上具备强大性能，适合对效果与稳定性要求极高的高端生产与科研场景。	-	-	-	128k	文本

10008834122 · 2026 年4 月 5 日 16:14

能用的,免费的. opencode zen 免费模型, qwen, codebuddy,trae. 不要找那种免费垃圾模型去变成很难使用.

10013105420 · 2026 年4 月 6 日 04:15

希望到时模型库还能用