国产大模型杀疯了！一手横测 MiniMax、DeepSeek V4、Kimi K2.6、MiMo 后，我找到了最能干活的 AI 牛马

这是Bubble2026年的第51篇更新

Hello, 大家假期好！

从去年开始做这个账号以来，我其实写过不少测模型的文章。我相信也有很多朋友是因为看了我测评的文章关注我的。

但从过年之后，真的就很少写模型评测的文章了。

主要是我写文章的速度甚至一度跟不上模型发布的速度了。

比如上周，又是gpt image 2， 又是gpt 5.5， 又是DeepSeek V4， 这哪个单拿出来，都是炸裂级，更别说放在一周之内，这你能受的了么；

但，咱也不能不测就是说！

所以放假第一天，我就整一个活，做了个横测，看看国产的模型里，到底哪个比较实用点。

我选择的国产模型里有MiniMax， DeepSeek ，Kimi，还有小米的MiMo 的最新模型。

不为别的，就为找到最能匡匡干活的那个。

那我们废话少说，直接开始！

我是直接把这些模型都接入进了OpenCode 里。

我测试的第一个任务是把DeepSeek 最新的讲多模态的这篇论文从pdf 格式提取精华内容做成pptx格式的PPT。

靠北，为什么DeepSeek 每次都在放假的时候更新！

提示词不复杂，就是：

“把这篇论文的内容做成一个格式为PPTX 的PPT； 内容上尽可能全面； PPT样式需要设计的高级好看； ”

我们先来看下Kimi K 2.6的效果。

内容挺全面详细的，但是可以看到有文字明显重叠了，而且有的标题和正文之间的间距明显过于拥挤了。

然后是DeepSeek V4 Pro 的效果，我把推理程度开到最大进行测试。

内容总结提取的也不错。但是也是样式上，特别是文字间距控制的不是很好，而且文字和表格可以看到重位了都，强迫症看着非常难受。

再来看MiniMax M2.7 的效果，

我认为是比较好的一个效果，无论是内容提取，还是对样式排版上的设计，都是比前两个模型要好的。

最后是小米新出的MiMo V2.5 Pro的效果：

讲真，论样式，我可能会更吃小米这个。

但是很明显的问题是，它做出来的，也是出现了文字位置的重叠的问题，可读性比较差。

所以这一part 我会投票给MiniMax。

第二个任务， 是让模型自己去抓一些DeepSeek V4 相关的内容，然后写成一个word 文档。

我们先来看Kimi K 2.6的效果：

整体还是非常不错的，有表格，有字体颜色的变化，还有排版，信息也比较全面，还带了来源。

然后是DeepSeek 自己的表现：

果然，自己搜自己的表现就是不一样，内容更加详尽，样式也更好看。

但是唯一的问题是，我用的DeepSeek 是V4 Pro， 推理程度开到最高，就会导致最后生成速度变慢很多。

再来是MiniMax M2.7的表现：

MiniMax 速度是比较快的而且格式也没什么问题，但是整理的内容相比前面两个模型来说，没特别详尽。

但人家这毕竟只是个200多B的模型，参数量比其他几家小了好多倍呢是，当然会有点偷懒。

最后是MiMo的表现，

内容比较详尽，而且排版样式我觉得是这几个里和DeepSeek 的我最喜欢的。

这一part，我会把票投给MiMo 和 DeepSeek；

我测的第三个任务是结合了我一个复杂的Skill。

这个Skill 是让这几个模型生成一个HTML格式的PPT，但是里面要求模型要调用图像模型的API来进行图像的生成，还有用playwright mcp来对做好的HTML进行一页页截图存在项目中。

这个任务相比于前面两个任务是比较复杂的了。

我们还是先来看Kimi K 2.6的效果。

我后面看Agent 的thinking 过程的时候发现它在做的时候没去调用我的skill。

难怪我说这结果怎么看怎么别扭。

我发现问题在于它执行Glob的时候，没找到我的Skills...

不知道为啥别的模型都没问题，就K2.6出现了问题... 我觉得这应该不单单是模型的原因，跟这个跟Agent 框架也有很大的关系。

可能适配度没那么高。

再来看DeepSeek 的效果；

DeepSeek 在执行的整个过程是没什么问题的，包括调用API生图，然后用playwright 截图都做了。

但是它在当中第4页的时候，因为黑色背景的原因，导致部分字体和背景重了

再来看看MiniMax的效果；

整个观感都没什么问题，没有字体重叠，错位，遮挡这些问题。美感上也比其他几个模型更强。

最后是MiMo的效果：

也做的不错。

所以这一part， 我把票投给MiMo 和MiniMax。

写到这儿，我觉得可以再来盘盘几个模型的订阅方式。

DeepSeek 不用多说，没有Coding Plan，目前是只能靠API打折，和极低的缓存命中价格来提供给用户。

MiMo 有token plan，但是消耗的则快/

Kimi 提供了自己的Coding plan ，并且还有自己专属的Kimi CLI，但是速度没那么快；

MiniMax 提供的Token Plan，选择档位更多，速度也更快；而且除了用于Coding之外，还可以用于图像、视频、音乐的生成，

再结合一下，它们之前开源了他们的CLI和Skills， 这简直就是打工牛马人心中的专属牛马配置。

牛马工具就得配上牛马模型。

以前评测的时候，我们总是在问，哪个模型效果最牛逼，

但是今年以来，我看到的明显的趋势是，

算力越来越贵，coding plan 越卖越少，甚至卖到被迫下线，没法再出售的地步。。。

AI是越来越牛逼，融入了我们的生活，但是对普通用户来说，一个很现实的问题也开始出现了：

你到底能不能长期用得起。 

因为 Agent 时代，模型不只是拿来聊天和跑分的，它要会调用工具，要会执行任务，要能又快又好的稳定输出。

这次测下来，我觉得MiniMax M2.7 确实是我这次觉得最全面的一个。

它不一定每一项都都是顶尖，

但它确实是一个真的能坐到工位上帮我稳定干活的模型。

文章来自于微信公众号 "BubbleBrain"，作者 "BubbleBrain"