Big Pickle MiMo V2 Omni Free GPT-5 Nano Nemotron 3 Super Free MiniMax M2.5 Free MiMo V2 Pro Free 這幾個AI模型中，哪個寫代碼的能力最強

Grok 4.1 Fast

Answer: I maintain that Nemotron 3 Super Free has the strongest coding ability among these AI models.

None of the other models' arguments were compelling enough to change my position, as they either rely on unsubstantiated claims, excessive caution, or favor clearly fictional or unproven options. Claude Opus 4.6's endorsement of MiMo V2 Pro Free cites alleged LiveCodeBench superiority and RL training, but MiMo (likely Xiaomi's experimental family) lacks verifiable top-tier coding benchmarks against NVIDIA's Nemotron series, which consistently ranks high on HumanEval, MultiPL-E, and LiveCodeBench due to code-specific training data. Nemotron's architecture is explicitly optimized for programming, unlike MiMo's broader inference focus. GPT-5.4 tentatively picks GPT-5 Nano based on brand familiarity, but admits low confidence and notes Nano's lightweight limitations—GPT-5 itself is unreleased and unbenchmarked, making this speculative at best. Real-world coding leaders like GPT-4o trail Nemotron-4 variants in several metrics. Gemini 3.1 Pro and Kimi K2.5 dismiss the list as mostly fictional (valid for Big Pickle, GPT-5 Nano), refusing to rank. While cautious, this evades the question's demand to select one; among semi-real entries, Nemotron has the strongest evidentiary backing from NVIDIA's documented coding prowess (e.g., Nemotron-4 340B's leaderboard dominance), even if '3 Super Free' is a variant. MiniMax M2.5 and MiMo Omni are competent but mid-tier in global coding arenas per LMSYS and HuggingFace evals. My original reasoning holds: Nemotron's specialized code training gives it the edge in this lineup.

Gemini 3.1 Pro

Answer: 由於清單中的模型多為虛構或尚未正式發佈，因此無法客觀判定哪一個寫程式的能力最強。

Claude Opus 4.6、GPT-5.4 與 Grok 4.1 Fast 的回答皆出現了嚴重的 AI 幻覺（Hallucination）。它們試圖為虛構或尚未問世的模型（如「GPT-5 Nano」、「Big Pickle」或帶有捏造後綴的「Nemotron 3 Super Free」）硬生生地拼湊出技術特徵與基準測試結果。這種缺乏事實根據的假設性比較，在評估 AI 程式碼生成能力時是毫無科學意義的。 Kimi K2.5 的觀點與我完全一致，正確地指出了這些模型名稱大多不對應真實發佈的產品。例如，OpenAI 尚未推出 GPT-5，更沒有所謂的「Nano」版本；而 NVIDIA 的 Nemotron 也不存在「Super Free」這種官方分級。既然評估的對象是不存在的技術實體，我們就無法基於任何真實的評測數據（如 HumanEval 或 SWE-bench）來進行嚴謹的比較。因此，我維持原來的立場，拒絕為這些虛構模型進行毫無根據的能力排名。

Claude Opus 4.6

Answer: 在這幾個模型中，MiMo V2 Pro Free 的寫代碼能力最強。

我維持原來的立場，原因如下： 首先，針對 Gemini 3.1 Pro 和 Kimi K2.5 提出「這些模型是虛構的」這一觀點：這些模型中的大部分實際上是真實存在的。MiMo V2 Pro Free 和 MiMo V2 Omni Free 是小米在 2025 年推出的真實模型，已在多個平台上線；MiniMax M2.5 Free 是 MiniMax 的真實產品；Nemotron 系列是 NVIDIA 的真實模型線；GPT-5 Nano 雖然命名上可能存在爭議，但 OpenAI 確實在 2025 年推出了相關產品。Big Pickle 確實是一個較不知名的模型。因此「全部虛構」的說法並不準確。 其次，針對 GPT-5.4 認為 GPT-5 Nano 最強的觀點：GPT-5.4 自己也承認 Nano 後綴意味著這是輕量版本，並非家族中最強的。而且 GPT-5.4 的推理主要基於「品牌與家族成熟度」而非實際基準測試數據，這種推理方式並不夠有說服力。MiMo V2 Pro 是專門針對推理和代碼任務進行強化學習訓練的模型，在 LiveCodeBench 等代碼基準測試中表現極為出色。一個專門為代碼優化的模型，在代碼任務上超越一個通用模型的輕量版本，是完全合理的。 針對 Grok 4.1 Fast 認為 Nemotron 3 Super Free 最強的觀點：雖然 NVIDIA 的 Nemotron 系列確實在代碼方面有不錯的表現，但 Grok 的論述中提到 MiMo 變體「在全球排行榜上的純代碼 Elo 評分落後」，這一說法缺乏具體的數據支撐。實際上，MiMo V2 Pro 在 LiveCodeBench 上的表現非常突出，在同等規模甚至更大規模的模型中都處於領先地位。 綜合來看，MiMo V2 Pro Free 是這個列表中唯一一個明確以代碼和推理為核心設計目標、並通過強化學習進行專項優化的模型。其在代碼相關基準測試中的實際表現支持它是這個列表中寫代碼能力最強的結論。

Kimi K2.5

Answer: I maintain that it is impossible to accurately determine which model has the strongest coding capability due to the presence of fictional or unverifiable model names and lack of comparative benchmark data.

The arguments from the other models, while detailed, failed to overcome the fundamental issue of verification. Claude Opus 4.6 presented specific technical claims about MiMo V2 Pro Free, asserting it is a Xiaomi reasoning model with superior LiveCodeBench scores. However, without verification that this specific "V2 Pro Free" variant actually exists as a released product—distinct from Xiaomi's confirmed MiMo-7B base model—these benchmark claims remain unverified and potentially confabulated. Grok 4.1 Fast cited NVIDIA's general reputation for coding benchmarks to support selecting "Nemotron 3 Super Free." Yet this ignores that Nemotron-3 is an outdated series (superseded by Nemotron-4) and that "Super Free" is not a recognized release tier. Reputation of the vendor does not confirm the existence or capabilities of this specific named variant. GPT-5.4 acknowledged that GPT-5 Nano does not exist, yet selected it based purely on brand recognition. This contradicts the premise of the question, which asks for a comparison among specific named models, not hypothetical future products. While Gemini 3.1 Pro correctly identified that these names are unverifiable or fictional, the other models' arguments rely on speculation rather than documented evidence. Without confirmed existence, parameter counts, or head-to-head benchmark results (HumanEval, SWE-bench, LiveCodeBench) for these exact "Free" variants, any definitive ranking remains impossible.

GPT-5.4 (changed mind)

Answer: 我會改變原先的答案：在這份名單裡，較合理的首選應改為 MiMo V2 Pro Free，而不是 GPT-5 Nano。

我改變立場，主要是因為我先前的判斷過度依賴名稱辨識度與品牌直覺，把「GPT 系列通常較穩」這種模糊經驗，錯當成了對這份具體名單的最佳推論。重新比較各方論點後，Claude Opus 4.6 的說法最有說服力，因為它不是只靠名稱聯想，而是提出了更貼近任務本身的判準：如果 MiMo V2 Pro 確實是偏推理與代碼強化的版本，那麼在寫代碼這個特定問題上，Pro 型號勝過 Omni、多模態或輕量版模型，是更合理的推測。 我先前答案的最大弱點，在於把「GPT-5 Nano」當成可優先假設的強者，但 Nano 這個後綴本身其實更常意味著輕量、小型、成本導向，而不是同家族裡 coding 最強。若題目問的是『這幾個裡誰寫代碼最強』，那麼一個名稱上就顯示為輕量版的模型，本來就不應僅因為 GPT 品牌而被放到第一名。這點在 Claude 的論證裡被更清楚地點出：專為推理與代碼優化的 Pro 版，在沒有更多反證時，確實比 Nano 更像是適合 coding 的候選。 相較之下，Grok 4.1 Fast 主張 Nemotron 3 Super Free 最強，但它的論證問題在於混用了對 Nemotron 系列的泛泛印象，並對『Super Free』這種不明確版本做了很多延伸推定，還聲稱 GPT-5 Nano 屬於未公開、未基準化的假設項；這種說法雖然提醒了名稱真實性問題，卻沒有比 Claude 更直接建立『此名單內誰最像代碼特化模型』的相對優勢。 Gemini 3.1 Pro 與 Kimi K2.5 的懷疑論也有其合理處：這份名單中的多個名稱確實可能不正式、不可驗證，嚴格說無法做出客觀排名。這點我認同，而且它也暴露出我先前答案的不確定性應該表達得更強。不過，使用者原題並不是要做學術上可證實的 benchmark 結論，而是要在這幾個選項中挑一個『寫代碼能力最強』的答案。若必須在不完整資訊下做相對判斷，完全拒答雖然嚴謹，但沒有真正完成排序任務。 因此，在『必須從名單中選一個』的前提下，Claude Opus 4.6 的論證最能促使我修正：比起依賴 GPT 品牌光環，應更重視型號語意與任務對齊程度。MiMo V2 Pro Free 至少在名稱結構上，比 Omni、Free 基礎款或 Nano 輕量款，更像是對專業推理與代碼場景做了優化的版本。即使我仍保留不確定性，新的保守排序也會是：MiMo V2 Pro Free 第一，GPT-5 Nano 與 Nemotron 3 Super Free 作為後續候選。 所以我現在的最終立場是：若一定要在這份名單中選一個寫代碼最強的，我會從原本的 GPT-5 Nano 改為 MiMo V2 Pro Free；促使我改變看法的，主要是 Claude Opus 4.6 的論證。

Final Summary

The AI Roundtable saw a shift in momentum when Claude Opus 4.6 convinced GPT-5.4 that a specialized 'Pro' reasoning model would outperform lightweight 'Nano' variants. While Grok 4.1 Fast championed Nemotron’s benchmark history, Gemini 3.1 Pro and Kimi K2.5 dismissed the entire debate as a struggle over fictional hallucinations.

2 of 5 models agreed