LMArena Coding Arena 代码能力排行榜
基于 LMArena Coding Arena 用户匿名投票的最新AI大模型代码编程能力排行榜，涵盖各模型的 Elo 得分、95% 置信区间、投票量、机构与许可证。
榜首模型
Kimi K3 (max)
最高得分
1539.00
模型数量
412
数据版本
2026年10月20日
数据来源: LM Arena
关于本排行榜
本排行榜展示了当前 AI 大模型在代码编程任务中的实力排名。数据来源于 LMArena （前身为 LMSYS Chatbot Arena）的 Coding 子赛道，通过真实用户匿名盲测投票评估各模型在代码编程任务中的表现。
评测方法概要
匿名盲测：用户发出编程问题后，由两个"隐藏身份"的模型分别给出代码解答，用户投票选出更好的回答，排除品牌偏见。
Elo 评分：采用 Bradley-Terry 模型计算 Elo 分数，分数越高说明该模型的代码回答越容易被用户选择。
覆盖多种编程场景：包括代码生成、Bug 修复、算法实现、代码解释等高频真实编程场景。
DataLearner 在原始数据基础上提供中文解读与深度分析，并将排行榜模型关联至 DataLearner 模型库，方便您一键查看模型详情、API 定价、评测得分等完整信息。
排名总表
| 排名 | 模型名称 | 得分 | 95% CI | 投票数 | 机构 | 许可证 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 11 |  Kimi K3 (max)Moonshot AI | 1539.00 | +/-7 | 8,643 | Moonshot AI | Kimi K3 license |
| 27 |  DeepSeek-V4.1-Flash-20260910 (Max)DeepSeek | 1524.00 | +/-10 | 3,680 | DeepSeek | MIT |
| 30 |  Qwen3.8-MaxAlibaba | 1523.00 | +/-7 | 8,078 | Alibaba | Proprietary |
| 44 | Kimi K2.6Moonshot AI | 1516.00 | +/-7 | 11,093 | Moonshot AI | Modified MIT |
| 47 |  Dola Seed 2.0 ProBytedance | 1514.00 | +/-5 | 22,067 | Bytedance | Proprietary |
| 53 |  ERNIE 5.1Baidu | 1512.00 | +/-7 | 10,905 | Baidu | Proprietary |
| 61 |  Step 5 PreviewStepFun | 1509.00 | +/-13 | 2,074 | StepFun | Proprietary |
| 68 | DeepSeek-V4-Pro (High, 20260813)DeepSeek | 1505.00 | +/-11 | 2,804 | DeepSeek | MIT |
| 71 | Kimi K2.5 (Instant)Moonshot | 1504.00 | +/-14 | 1,871 | Moonshot | Modified MIT |
| 75 | Kimi K2.5 (thinking)Moonshot AI | 1502.00 | +/-5 | 20,757 | Moonshot AI | Modified MIT |
| 79 | DeepSeek-V4-ProDeepSeek-AI | 1501.00 | +/-6 | 17,137 | DeepSeek-AI | MIT |
| 81 | Qwen3.8-27BAlibaba | 1500.00 | +/-8 | 6,853 | Alibaba | Apache 2.0 |
| 88 |  MiniMax M3MiniMaxAI | 1496.00 | +/-6 | 18,701 | MiniMaxAI | MiniMax Community License |
| 97 | ERNIE 5.0 (0110)Baidu | 1490.00 | +/-7 | 8,954 | Baidu | Proprietary |
| 100 | DeepSeek-V4-Pro Preview (High)DeepSeek | 1488.00 | +/-6 | 16,006 | DeepSeek | MIT |
| 103 | Kimi K2 Thinking TurboMoonshot | 1486.00 | +/-5 | 15,270 | Moonshot | Modified MIT |
| 105 | DeepSeek-V4-FlashDeepSeek-AI | 1484.00 | +/-6 | 15,284 | DeepSeek-AI | MIT |
| 112 | MiniMax-M2.7MiniMaxAI | 1480.00 | +/-5 | 24,504 | MiniMaxAI | Modified MIT |
| 113 | DeepSeek-V4-Flash Preview (High)DeepSeek | 1480.00 | +/-6 | 15,231 | DeepSeek | MIT |
| 117 | DeepSeek-V3.2 (Thinking)DeepSeek | 1475.00 | +/-7 | 8,880 | DeepSeek | MIT |
| 119 | DeepSeek-V3.2-Exp (Thinking)DeepSeek | 1474.00 | +/-13 | 1,930 | DeepSeek | MIT |
| 121 | Qwen3-Max (2025-09-23)Alibaba | 1473.00 | +/-13 | 2,029 | Alibaba | Proprietary |
| 123 | Qwen3-235B-A22B-Instruct (2507)Alibaba | 1472.00 | +/-5 | 21,735 | Alibaba | Apache 2.0 |
| 125 | ERNIE-5.0-Preview (1203)Baidu | 1471.00 | +/-13 | 1,990 | Baidu | Proprietary |
| 128 | DeepSeek V3.2DeepSeek-AI | 1469.00 | +/-6 | 10,916 | DeepSeek-AI | MIT |
| 129 | Kimi K2 Preview (0905)Moonshot | 1468.00 | +/-13 | 2,233 | Moonshot | Modified MIT |
| 130 | DeepSeek V3.2-ExpDeepSeek-AI | 1467.00 | +/-12 | 2,549 | DeepSeek-AI | MIT |
| 134 | DeepSeek-R1 (0528)DeepSeek | 1464.00 | +/-11 | 2,690 | DeepSeek | MIT |
| 141 | DeepSeek-V3.1-Terminus (Thinking)DeepSeek | 1460.00 | +/-24 | 633 | DeepSeek | MIT |
| 142 | Kimi K2 Preview (0711)Moonshot | 1459.00 | +/-8 | 5,197 | Moonshot | Modified MIT |
| 151 | DeepSeek-V3.1 (thinking)DeepSeek-AI | 1455.00 | +/-13 | 1,873 | DeepSeek-AI | MIT |
| 154 |  Hy3 previewTencent | 1453.00 | +/-13 | 2,056 | Tencent | tencent-hunyuan-community |
| 158 | Step 3.5 FlashStepFunAI | 1449.00 | +/-6 | 15,185 | StepFunAI | Apache 2.0 |
| 160 | DeepSeek-V3.1DeepSeek-AI | 1448.00 | +/-12 | 2,604 | DeepSeek-AI | MIT |
| 162 | MiniMax M2.5MiniMaxAI | 1446.00 | +/-6 | 11,341 | MiniMaxAI | Modified MIT |
| 163 | Qwen3-235B-A22B (Non-Thinking)Alibaba | 1444.00 | +/-8 | 6,915 | Alibaba | Apache 2.0 |
| 165 | DeepSeek-R1DeepSeek-AI | 1444.00 | +/-12 | 2,317 | DeepSeek-AI | MIT |
| 168 | Qwen3-235B-A22B-Thinking (2507)Alibaba | 1441.00 | +/-15 | 1,590 | Alibaba | Apache 2.0 |
| 169 | DeepSeek-V3.1 TerminusDeepSeek-AI | 1440.00 | +/-21 | 771 | DeepSeek-AI | MIT |
| 171 | Qwen3-30B-A3B-Instruct (2507)Alibaba | 1437.00 | +/-9 | 4,615 | Alibaba | Apache 2.0 |
| 172 | MiniMax-M2.1 PreviewMiniMax | 1437.00 | +/-10 | 3,479 | MiniMax | MIT |
| 173 | Hunyuan Vision 1.5 ThinkingTencent | 1436.00 | +/-27 | 419 | Tencent | Proprietary |
| 175 | Step 3.5 FlashStepFunAI | 1435.00 | +/-6 | 17,723 | StepFunAI | Proprietary |
| 185 | ERNIE-5.0-Preview (1022)Baidu | 1432.00 | +/-18 | 932 | Baidu | Proprietary |
| 189 | DeepSeek-V3 (0324)DeepSeek | 1428.00 | +/-7 | 8,334 | DeepSeek | MIT |
| 198 | MiniMax-M1MiniMax | 1416.00 | +/-8 | 6,399 | MiniMax | Apache 2.0 |
| 205 | Step3StepFunAI | 1410.00 | +/-17 | 1,212 | StepFunAI | Apache 2.0 |
| 212 | Hunyuan T1 (20250711)Tencent | 1401.00 | +/-20 | 804 | Tencent | Proprietary |
| 215 | Hunyuan TurboS (20250226)Tencent | 1399.00 | +/-30 | 275 | Tencent | Proprietary |
| 217 | Hunyuan TurboS (20250416)Tencent | 1394.00 | +/-14 | 1,764 | Tencent | Proprietary |
| 227 | DeepSeek-V3DeepSeek-AI | 1387.00 | +/-10 | 3,280 | DeepSeek-AI | DeepSeek |
| 234 | MiniMax M2MiniMaxAI | 1383.00 | +/-15 | 1,550 | MiniMaxAI | Apache 2.0 |
| 238 | Qwen-Plus (0125)Alibaba | 1379.00 | +/-18 | 893 | Alibaba | Proprietary |
| 240 | DeepSeek-V2.5 (1210)DeepSeek | 1374.00 | +/-17 | 1,079 | DeepSeek | DeepSeek |
| 243 | Step-2 16K Exp (202412)StepFun | 1370.00 | +/-20 | 737 | StepFun | Proprietary |
| 245 | Hunyuan Turbo (0110)Tencent | 1370.00 | +/-30 | 299 | Tencent | Proprietary |
| 251 | DeepSeek V2.5DeepSeek-AI | 1368.00 | +/-9 | 4,252 | DeepSeek-AI | DeepSeek |
| 252 | Hunyuan Large (2025-02-10)Tencent | 1366.00 | +/-25 | 519 | Tencent | Proprietary |
| 261 | Hunyuan Large VisionTencent | 1358.00 | +/-19 | 957 | Tencent | Proprietary |
| 264 | Qwen2.5-Plus (1127)Alibaba | 1356.00 | +/-14 | 1,553 | Alibaba | Proprietary |
| 270 | Qwen-Max (0919)Alibaba | 1352.00 | +/-11 | 2,756 | Alibaba | Qwen |
| 271 | GLM-4-PlusZhipu AI | 1352.00 | +/-9 | 4,449 | Zhipu AI | Proprietary |
| 272 | Step-1o Turbo (202506)StepFun | 1351.00 | +/-15 | 1,494 | StepFun | Proprietary |
| 281 | DeepSeek-Coder-V2DeepSeek | 1342.00 | +/-12 | 2,671 | DeepSeek | DeepSeek License |
| 289 | Hunyuan Standard (2025-02-10)Tencent | 1331.00 | +/-24 | 549 | Tencent | Proprietary |
| 312 | Hunyuan Standard 256KTencent | 1300.00 | +/-24 | 497 | Tencent | Proprietary |
| 337 | Qwen1.5-32B-ChatAlibaba | 1262.00 | +/-11 | 3,930 | Alibaba | Qianwen LICENSE |
| 357 | DeepSeek LLM 67B ChatDeepSeek | 1218.00 | +/-23 | 649 | DeepSeek | DeepSeek License |
数据仅供参考，以官方来源为准。模型名称旁的链接可跳转到 DataLearner 模型详情页。
常见问题 (FAQ)
01
什么是 LMArena Coding Arena？
LMArena Coding Arena 是 LMArena 旗下专注于代码能力的匿名评测平台。用户提交真实编程任务（如调试、代码生成、算法实现），系统将不同模型的输出并排展示（隐藏模型名称），由用户投票选出更好的答案，最终通过 Elo 算法汇总形成动态排行榜。
02
Coding Arena 与 SWE-bench、HumanEval 等静态基准有什么区别？
SWE-bench、HumanEval、MBPP 等静态基准使用固定测试集和自动化评分，可重现性强但容易被针对性优化（"刷榜"）。Coding Arena 来自真实用户的开放式需求，测试内容不固定，更能反映模型在实际编程场景中的表现，两者互为补充。
03
国产大模型在代码能力方面表现如何？
DeepSeek、Qwen 等国产模型在 Coding Arena 表现亮眼，已跻身全球前列。DeepSeek 以 MIT 协议开源，Qwen 系列支持中文编程场景，是开发者选择开源代码模型的重要参考。
04
如何用 AI 辅助日常编程工作？
常见场景包括：代码补全与生成、调试、代码审查、单元测试生成，以及跨语言翻译。