截至 2026 年 6 月，用于编程的开源 LLM 格局已发生显著变化，新模型和新基准正在迅速涌现。开发人员现在必须优先考虑 Apache 2.0 和 MIT 等许可证，用于商业项目，因为包括 Llama 在内的许多流行模型都有严格的条款。像 SWE-bench Pro 和 Terminal-Bench 2.1 这样更新、更可靠的基准正在取代 HumanEval 等饱和指标，突出了 MiniMax M3 等模型，该模型声称取得了最高分数和创新的注意力机制。 AI
影响 开发人员必须驾驭复杂的许可证和新的基准，才能有效地将开源 LLM 部署到商业编程任务中。
排序理由 该集群讨论了开源 LLM 的新基准和许可证，这属于研究和产品考虑范畴。
- Claude Opus 4.7
- Claude Opus 4.8
- Codestral
- DeepSeek
- Gemini 3.1 Pro
- GPT-5.5
- Llama
- MiniMax
- OpenAI
- Qwen
- SWE-bench Pro
- Apache 2.0
- Gemma
- GPL
- HumanEval
- MiniMax M3
- MIT
- Phi-4
- Terminal-Bench 2.1
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