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Qwen 與 Kimi 比較：程式開發與 AI 代理該怎麼選？

2026-11-13

摘要

Qwen3.5-Plus 是阿里巴巴的通用 Plus 模型，Kimi K3 則由月之暗面定位於多步驟程式開發與推理。兩者都能透過 AIAdapter 作為開發助手及AI 代理的候選方案，但公開定位無法證明誰比較強。用相同的實際專案任務，比較可採用的修改、測試結果、工具呼叫、回應時間及每項成功任務的成本。

Qwen3.5-Plus 與 Kimi K3 都能列入寫程式的候選模型，但沒有一個名稱可以直接回答「哪個比較好用」。阿里巴巴將前者歸於通用 Plus 系列，月之暗面則將後者定位於多步驟程式開發；兩者均可在 AIAdapter 模型廣場找到。要做出選擇，請讓它們處理同一項明確的錯誤修正、跨檔案變更，以及測試失敗後的再次修正，看看哪些任務真正完成。

先釐清型號，再比較 Qwen 與 Kimi

Qwen 是阿里巴巴的模型家族；Kimi 則是月之暗面的模型家族與 AI 助手，兩者都包含多個版本。本文比較的是 AIAdapter 上的 aliyun-bailian/qwen3.5-plus 與 aliyun-bailian/kimi-k3，包括前綴在內才是完整模型 ID。供應商文件中的模型名稱，不一定能原封不動拿來當另一個 API 的請求值。

阿里巴巴在 Model Studio 將 Qwen3.5-Plus 用於文字、推理及函數呼叫；專注寫程式的 Qwen3-Coder 是另一條產品線。月之暗面將 Kimi K3 定位於多步驟軟體工程、知識工作及推理。這些定位能幫你安排測試順序，卻不是兩者同條件對決的公開實測結果。AIAdapter 目錄中的 ID 本身也未指定某個確切的上游版本快照。

上表是安排測試的起點，並不是功能的分界線。兩款模型的上游規格都描述了約一百萬 token 的上下文容量及函數呼叫功能。產品定位或窗口大小，都無法保證複雜專案任務一定做得好。

程式開發助手要怎麼比，才不會只比文筆？

如果需求只是補出一小段程式碼，兩款候選模型可能都比任務本身需要的複雜。日常開發更重要的是改到正確位置、不破壞其他功能，並通過測試。提供相同的問題描述、相關檔案、測試指令與輸出要求，請兩者提出修改或清楚的變更計畫，接著執行測試並檢查差異。文字說明再漂亮，只要修改無法通過測試，就不能算完成。

可以準備共用的題組：說明一個錯誤、新增小功能、更新測試、整理一次拉取請求。再加一道需要持續追蹤資訊的題目：需求位於一個檔案、介面位於另一個檔案，現有測試第一次執行失敗，模型必須根據結果再試一次。這樣能涵蓋 Plus 的通用開發情境，也能檢驗 K3 強調的多步驟工作，不會預先偏袒任何一方。標示一百萬 token 的窗口，不代表把整個專案原封不動貼進提示詞就能得到更好的修改。

最後也不一定需要選出唯一贏家。如果實測發現某款適合即時協助、另一款適合跨檔案的複雜需求，可以依任務選用；若同一款在兩類工作都表現良好，只維護一款會更省事。關鍵仍是被採用的結果與實際使用感受，而不是供應商的產品標籤。

開發助手變成AI 代理後，還要測哪些環節？

程式開發AI 代理不只提出建議，還會閱讀檔案、規劃修改、要求使用工具、觀察執行結果，再決定下一步。檔案權限、工具執行、測試、時間限制及是否接受最後的修改，仍由你的應用程式掌控。上游資料提到代理功能，並不會讓模型自動取得安全的專案存取權。

兩款模型的上游平台都描述了函數呼叫能力，但代理是否可靠，取決於完整的工作循環：選對工具了嗎？參數正確嗎？遇到錯誤會調整嗎？達成目標後會停止，還是持續重複呼叫？Kimi 的官方建議是縮小每次提供的工具清單，而非每回合都送出全部工具定義。無論選哪款，讓模型只看到目前步驟需要的工具，並明確定義參數，都是合理的起點。

AIAdapter 的 API 文件說明了共用的聊天補全介面，也指出工具呼叫、結構化輸出及推理控制會隨模型與上游通道而異。因此，上游提供函數呼叫，不代表透過所有通道都能使用同樣的請求欄位。先各自測試一般文字對話，再以打算使用的實際通道測試工具定義、多輪回傳和錯誤處理，才適合接進正式流程。

一百萬 token 的上下文，Kimi 就一定佔優勢嗎？

不能直接這樣判斷。阿里巴巴公布 Qwen3.5-Plus 約一百萬 token 的上下文規格，月之暗面公布的 Kimi K3 也在相同量級。這是上游規格，並非 AIAdapter 保證每次請求都能使用的容量。實際可傳送的內容還會受到所選通道、既有訊息、預留輸出及其他限制影響。

真正有用的長篇上下文，是模型能否在一堆看似相關的檔案裡找到並遵守關鍵要求。處理專案問題時，先送出需求、簡短的程式架構、相關檔案及失敗測試的輸出；需要更多資料時再擴充。用同一道題比較精簡與較長的輸入：若多送內容只增加花費，卻沒有提高可採用的修正數量，長上下文就沒有帶來價值；若因此減少重複搜尋，或保住跨檔案限制，則值得考慮。

同一個 API，比較兩款模型的實際表現

AIAdapter 的基礎位址為 https://api.aiadapter.com/v1，使用 Bearer 金鑰驗證，聊天請求送往 POST /v1/chat/completions。以下先以 Qwen3.5-Plus 發出純文字請求；比較 Kimi K3 時只需換掉 model，讓題目與輸入內容保持一致。

curl https://api.aiadapter.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AIADAPTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "aliyun-bailian/qwen3.5-plus",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Explain why this test fails and propose the smallest safe change."}
    ]
  }'

改測 Kimi 時，設定 "model": "aliyun-bailian/kimi-k3"。金鑰請留在伺服器端。這只是共用入口的基本範例；代理若要使用工具，仍須依實際模型測試請求內容及回傳格式。

題目請選能驗收的真實工作：單一檔案的錯誤修正、附測試的跨檔案修改、測試失敗後的補救，以及資訊不足時應提出問題而不是憑空編寫程式碼的情境。記錄可採用的修正、通過的測試、不必要的修改、工具呼叫錯誤、耗時與 token 用量。成本要把後續工具對話與重試一併計入，再除以成功完成的任務數；只比較每個輸入 token 的標價並不足夠。AIAdapter 價格入口目前會導向模型廣場，可從中查看指定模型的現行條件；供應商標價並不等於你透過 AIAdapter 支付的費用。

常見問題

Qwen 和 Kimi 哪個比較適合寫程式？

品牌名稱無法代替實測。讓 aliyun-bailian/qwen3.5-plus 與 aliyun-bailian/kimi-k3 完成同一組簡短程式需求及多步驟專案任務，比較可採用的修改、測試是否通過、取得可用答案的時間，以及每項成功任務的總成本。通用與多步驟的定位只提示值得測試的工作類型，沒有公開的同條件實測可以替你的產品直接宣布勝者。

Kimi K3 的上下文窗口比 Qwen3.5-Plus 大嗎？

就本文比較的上游型號而言，兩者公布的規格都是約一百萬 token。公開的窗口數字不代表每條 API 通道都允許送出相同上限的內容，也不表示輸入愈多答案愈好。先挑選相關檔案和工具結果，再量測增加上下文後是否真的提高任務完成率。

兩款模型都能呼叫工具，執行程式開發代理嗎？

兩家上游供應商都描述了函數呼叫能力，但工具如何實作、執行和授權，仍由你的應用程式決定。AIAdapter 文件指出工具支援與請求欄位可能因模型及通道而不同。正式採用前，請在選定通道測試函數參數、多輪呼叫、錯誤處理及最後答覆，不要假設供應商專用設定能直接套用於上面的文字對話範例。

Qwen3-Coder 和 Qwen3.5-Plus 是同一款嗎？

不是。Qwen 家族同時有通用與偏重程式開發的產品線；本文使用的 AIAdapter ID 是 aliyun-bailian/qwen3.5-plus。阿里巴巴推出的 Qwen3-Coder 屬於不同產品線，也有自己的程式開發工作方式。如果你想比較專用的 Coder 型號與 Kimi K3，請先找出目前目錄列出的確切 ID，再比較具體版本，別把家族名稱填進 API 的 model 欄位。

怎麼估算哪一款開發代理比較省錢？

兩款模型使用相同題組、相同的上下文挑選方式與驗收標準，計入輸入和輸出 token、工具呼叫後的後續請求、重試及失敗嘗試。用總支出除以可採用的完成任務數，才能得到每項成功任務的成本。提示詞長度、修正回合數和計價條件都可能影響答案；編列預算前，請查看 AIAdapter 上兩個確切 ID 的現行價格，而不只參考供應商標價。

想用自己的專案比較看看？註冊 AIAdapter，到模型廣場找到這兩個 ID，讓它們各完成一項有代表性的任務。

aliyun-bailian/qwen3.5-plus

aliyun-bailian/kimi-k3

常見問答

Qwen 與 Kimi 比較：程式開發與 AI 代理該怎麼選？

Qwen3.5-Plus 是阿里巴巴的通用 Plus 模型，Kimi K3 則由月之暗面定位於多步驟程式開發與推理。兩者都能透過 AIAdapter 作為開發助手及AI 代理的候選方案，但公開定位無法證明誰比較強。用相同的實際專案任務，比較可採用的修改、測試結果、工具呼叫、回應時間及每項成功任務的成本。