2026 年用於代理工作負載的最強開放權重模型——多步驟規劃、工具使用、函式呼叫與長時程執行——依真實代理部署中的可靠性而非合成基準排名。
代理工作負載——多步驟規劃、工具使用、函式呼叫與長時程執行——已成為 2026 年開放權重模型最受關注的應用。「代理」模型的標準已提升：簡單的 ReAct 迴圈如今已是基本配備，領先系統 支援多代理協調、持久記憶體與在延長任務期間的自我改進迴圈。Kimi K2.6 的 Agent Swarm 在 4,000 個步驟中規模化 300 個子代理，正說明了這個新前沿。
對於大多數生產代理部署，正確的模型並非合成基準分數最高的那一個——而是結合可靠的工具使用保真度、結構化輸出遵循，與多步驟執行下運營可預測性的那一個。某些模型在合成代理基準（TauBench、AgentBench）中比在真實生產代理迴圈中更強，反之亦然。此排名大幅權衡真實世界可靠性。
Agent Swarm 規模化: 300 個子代理 / 4000 步驟
Kimi K2.6 是 2026 年代理工作負載最強的開放權重選擇。Agent Swarm 執行環境是階躍式差異化關鍵：在單一任務中協調多達 300 個子代理進行 4,000 個推理步驟，遠超過大多數生產系統使用的典型 2-6 個代理多代理模式。這在端到端功能實作與大型程式碼庫遷移等長時程任務上帶來大幅準確度提升。結合透過 MoonViT 的原生視覺與 256K 上下文，K2.6 是唯一原生圍繞多代理協調而設計，而非將代理能力改裝至單一代理基礎上的旗艦模型。
單 GPU 規模代理能力: 同類最佳
Qwen 3.6 透過 Qwen-Agent 提供原生代理能力——阿里巴巴的開源代理框架支援 MCP（Model Context Protocol）連線、函式呼叫、程式碼直譯器工具與多步驟規劃，開箱即用。對於沒有多 GPU 伺服器存取權的團隊，Qwen 3.6 是可用的單 GPU 部署中最強的代理基礎。密集 27B 變體適合 24GB GPU 並提供強勁工具使用行為；35B-A3B MoE 變體為高吞吐量代理服務提供 3B 級推理速度。Apache 2.0 授權使其在商業使用上保持廣泛適用。
BenchLM 綜合分數: 87
DeepSeek V4 結合最強的開放權重綜合智慧（BenchLM 87）與特別適合代理迴圈的統一思考模式。同一檢查點可透過快速非思考推理派發大多數查詢，並透過傳遞單一控制參數將困難代理步驟升級至推理模式——無需切換模型權重或跨獨立端點路由。此模式相較於維護獨立推理與非推理部署，大幅簡化代理系統拓樸。1M 上下文視窗對於維護大型對話歷史或在大量文件上運作的代理而言極具價值。
SWE-Bench Pro（小米）: 領先
MiMo V2.5 Pro 由小米專為代理程式設計工作負載定位——端到端功能實作、程式碼庫遷移與自主 PR 生成等任務模式。據報相對 Claude Opus 4.6 領先 SWE-Bench Pro，使其在程式設計專用代理能力為主要考量時成為可信選擇。MIT 授權結合模型 1M 上下文以進行全程式碼庫推理，使其非常適合 Claude Code 或 Cursor 後端模型的自託管替代方案。在程式設計專用代理工作負載之外，V4 與 K2.6 通常是更強的選擇。
工具使用保真度: 卓越
GPT-OSS 繼承 OpenAI 強勁的工具使用訓練，在代理情境下具備獨特價值。120B 變體即使透過微調進行專業化，仍維持高保真度函式呼叫、結構化輸出遵循與自適應工具選擇。5.1B 活躍參數量為高吞吐量代理服務提供有利的推理經濟效益。對於將代理系統從 OpenAI API 遷移至自託管部署的團隊，GPT-OSS 提供最低摩擦的轉換——提示模式、工具使用格式與行為預期相較其他開放權重基礎能更乾淨地延續。
我們在多個軸線上評估代理能力：工具使用保真度（模型是否可靠地產生結構良好的函式呼叫？）、結構化輸出遵循（在壓力下是否遵循 JSON 結構描述與限制？）、多步驟連貫性（上下文是否在長時間代理執行中漂移？）、框架支援（是否與 LangGraph、CrewAI、AutoGen、Mastra 等整合？）以及運營行為（部分資訊處理、錯誤恢復、降級模式）。具備原生代理框架（Qwen-Agent、Agent Swarm）的模型在此軸線上獲得加成，因為它們大幅減少整合開銷。
對於擁有支援基礎設施的前沿規模多代理部署，搭配 Agent Swarm 的 Kimi K2.6 是首選。對於可單 GPU 部署的代理系統，搭配 Qwen-Agent 的 Qwen 3.6 是最強的實用選項。當您需要排行榜頂端的通用能力且擁有多 GPU 伺服器時，DeepSeek V4 是正確之選。MiMo V2.5 Pro 是程式設計專用代理的專家，而 GPT-OSS 是從 OpenAI API 代理部署轉換團隊的遷移路徑。一如既往，使用 Ertas Studio 的工具使用軌跡微調支援，在您領域特定的代理軌跡上微調強勁基礎，可大幅放大真實世界可靠性 ，超越基礎模型本身所能提供的水準。
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