SuperCLUE 2026年7月评测：Qwen3.8-Max登顶，Kimi-K3智能体编程最强

2026年8月6日，SuperCLUE发布2026年7月中文大语言模型综合能力评测结果，共计12款国产主流模型参与本次评估。

综合总分排名揭晓，Qwen3.8-Max以71.48分强势领跑，Kimi-K3则以70.68分紧追不舍，两者分差仅0.8分，可谓毫厘之间。紧随其后的豆包Doubao-Seed-2.1-pro拿下65.95分位列第三，DeepSeek-V4-Flash以65.6分屈居第四，而DeepSeek-V4-Pro则以64.4分排在第五位。

这次评测对整体评估体系做了关键升级：不再沿用传统的代码生成任务作为核心考察项，而是全面切换到智能体编程能力测试，并将这一项的权重提高到25%。这么调整之后，模型在真实软件开发场景中的实际表现，也就能被更准确地体现出来。其余五项指标及对应权重分别是：数学推理（18%）、科学推理（16%）、精确指令遵循（16%）、幻觉控制（16%）、智能体任务规划（9%）。最终成绩则由这六大维度加权计算得出。

细分能力表现呈现明显差异化特征：在智能体编程维度，Kimi-K3以75.79分拔得头筹，展现出在工程化代码生成与多轮交互式开发中的突出优势；Qwen3.8-Max以68.42分位列第二。数学推理方面，DeepSeek-V4-Flash以78.95分领先；科学推理得分最高的是豆包Doubao-Seed-2.1-pro，达77.19分。幻觉控制与智能体任务规划两项中，Qwen3.8-Max显著领先，信息准确性高，复杂任务拆解能力更为成熟。

除综合能力外，推理效率与成本效益亦成为关键参考维度。DeepSeek-V4全系列模型整体处于高性价比区间，API调用价格合理，推理质量稳定；其中DeepSeek-V4-Flash、GLM-5.2与Hy3三款模型同时具备高效能特性，响应延迟低、计算耗时短。相较之下，综合得分位居前两位的Qwen3.8-Max与Kimi-K3虽在多项能力上表现优异，但单次推理响应时间偏长，属于低效能梯队，Kimi-K3的平均耗时甚至达到最快模型的三倍。

面向不同使用场景，模型选择建议如下：预算有限且需高频批量处理任务的开发者，可优先考虑DeepSeek系列；日常办公、内容创作及对信息真实性要求较高的用户，Qwen3.8-Max更为适配；而面向专业级工程开发、长期承担复杂编码任务的程序员，则Kimi-K3的交互体验与编程支持能力更具优势。