> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.aihubmix.com/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # AIHubMix 上的免費 AI 模型 > 免費 AI 模型:2026 年在 AIHubMix 上以零成本打造 AI 的終極指南 AIHubMix 上的免費 AI 模型：零成本呼叫主流大模型 **免費 AI API 是 2026 年最快實現 AI 功能的方式** — 但大多數「免費」平台都伴隨著信用卡、試用期或意外的使用上限。AIHubMix 採取不同的方式:一個統一的、OpenAI 相容的閘道,提供 **27+ 個真正免費的 LLM 與影像生成模型**,由平台補貼,包含 OpenAI 的 GPT-5.5、GPT-Image-2、Google 的 Gemini 3、智譜 GLM-5.1、Kimi、MiniMax 與小米 MiMo。無需信用卡。無試用期。一個 API key,涵蓋所有主流模型。 ## 🚀 最新更新:GPT-5.5 與 GPT-Image-2 現已免費 AIHubMix 致力於為使用者爭取最大價值。此次更新中,OpenAI 兩款最新旗艦模型的免費版本 — **GPT-5.5 與 GPT-Image-2** — 正式上線。由於 OpenAI 官方 API 不提供這些模型的免費存取,AIHubMix **持續投入推論成本補貼**,將頂級模型的門檻降至零。 [**GPT-5.5-free**](https://aihubmix.com/model/gpt-5.5-free) 在推理深度、代理協作、工具使用、程式碼生成與資料分析方面的全面升級 — 目前 OpenAI 整體最強的可用模型。在 AIHubMix 上免費存取,是不需要按 token 付費就能將 GPT-5.5 與 Claude Opus 4.6、Gemini 3.1 Pro、GLM-5.1 進行比較的最快方法。 [**GPT-5.5-free**](https://aihubmix.com/model/gpt-5.5-free) API 用法範例 ```python Python theme={null} import openai client = openai.OpenAI( api_key="", # Replace with the key generated in AIHubMix base_url="https://aihubmix.com/v1" ) response = client.chat.completions.create( model="gpt-5.5-free", # The reasoning depth of the model defaults to medium messages=[ {"role": "user", "content": "Hello, how are you?"} ], temperature=0.7 # Default is 1 ) print(response.choices[0].message.content) ``` ```python Responses-API theme={null} from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key="", base_url="https://aihubmix.com/v1" ) response = client.responses.create( model="gpt-5.5-free", input="Hello, how are you?" ) print(response.output_text) ``` ```typescript TypeScript theme={null} import OpenAI from "openai"; const client = new OpenAI({ apiKey: "", baseURL: "https://aihubmix.com/v1", }); const response = await client.chat.completions.create({ model: "gpt-5.5-free", messages: [{ role: "user", content: "Hello, how are you?" }], temperature: 0.7, }); console.log(response.choices[0].message.content); ``` ```bash Curl theme={null} curl https://aihubmix.com/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer " \ -d '{ "model": "gpt-5.5-free", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}], "temperature": 0.7 }' ``` [**GPT-Image-2-free**](https://aihubmix.com/model/gpt-image-2-free) 商品攝影、海報、頭像、插圖、電商素材、社群媒體圖片、直播縮圖 — 所有主流影像生成情境都能在一次呼叫中涵蓋,輸出品質達到商業級水準。第一款內建推理能力的 OpenAI 影像模型,在拉丁字母、CJK、印地語等語系中具有約 99% 的字元級文字渲染準確率。 **API 用法範例** ```python Python_generate theme={null} import base64 from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key="", # Replace with the key generated in AIHubMix base_url="https://aihubmix.com/v1" ) response = client.images.generate( model="gpt-image-2-free", prompt="A vase of flowers on a table, with intense contrasting colors and thick, expressive brushstrokes. Render the image so it looks painted in Fauvist style.", n=1, # Number of images to generate, supports 1-10 size="auto", # Image size: 1024x1024, 1024x1536, 1536x1024, 4096x4096, auto (default) quality="auto" # Image quality: high, medium, low, auto (default) ) image_bytes = base64.b64decode(response.data[0].b64_json) with open("output.png", "wb") as f: f.write(image_bytes) ``` ```python Python_edit theme={null} import base64 from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key="", base_url="https://aihubmix.com/v1" ) # Pass one or more reference images plus an editing prompt response = client.images.edit( model="gpt-image-2-free", image=[open("product.png", "rb")], # Reference image(s) to edit / extend prompt="Change the background to a sunset beach scene, keep the product centered and unchanged.", n=1, size="1024x1024", quality="high" ) image_bytes = base64.b64decode(response.data[0].b64_json) with open("edited.png", "wb") as f: f.write(image_bytes) ``` ```bash Curl theme={null} curl https://aihubmix.com/v1/images/generations \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer " \ -d '{ "model": "gpt-image-2-free", "prompt": "A vase of flowers on a table, with intense contrasting colors and thick, expressive brushstrokes. Render the image so it looks painted in Fauvist style.", "n": 1, "size": "auto", "quality": "auto" }' ``` ```python Python_response theme={null} import base64 from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key="", base_url="https://aihubmix.com/v1" ) # Generate images via the Responses API with the image_generation tool response = client.responses.create( model="gpt-5.5-free", input="Generate an image of a vase of flowers on a table, Fauvist style with intense contrasting colors and thick, expressive brushstrokes.", tools=[{"type": "image_generation"}], ) for item in response.output: if item.type == "image_generation_call": image_bytes = base64.b64decode(item.result) with open("output.png", "wb") as f: f.write(image_bytes) break ``` *** ## 為什麼在 2026 年要使用免費 AI API? 免費 AI 模型 API 開啟了付費才有的四項具體優勢: * **模型並排評估** — 在同樣的提示上比較 GPT-5.5、Claude Opus 4.6、Gemini 3.1 Pro、GLM-5.1 與 Kimi,再決定是否選擇付費方案。 * **零成本原型開發** — 在探索階段不刷信用卡就能打造概念驗證的代理、聊天機器人與自動化流程。 * **成本意識的正式環境路由** — 將低風險流量(批次摘要、日誌分析、草稿生成)路由到免費模型,將付費額度留給營收關鍵路徑。 * **業餘愛好者與學生存取** — 獨立開發者、學生與副業專案開發者得以使用原本每月需要花費數百美元的前沿模型。 大多數「免費 LLM API」供應商的問題在於碎片化:Google AI Studio 提供 Gemini、Groq 提供 Llama、OpenRouter 每週提供不同組合,且每個都需要獨立的帳號、API key 與速率限制策略。AIHubMix 將 27+ 個免費模型整合在**單一 OpenAI 相容端點**之後,並提供自動供應商容錯切換 — 可直接取代任何既有的 OpenAI SDK 呼叫。 *** ## 完整的免費模型清單(27+ 模型,2026 年 5 月) AIHubMix 目前提供 27+ 個免費模型,涵蓋 OpenAI、Google、智譜、Kimi、MiniMax 與小米等主要供應商 — 隨著新模型推出,清單持續擴增。 ### 通用聊天與推理模型 涵蓋 GPT-4o 與 GPT-4.1 系列,加上 Gemini Flash 與國產旗艦 — 適合日常問答、內容生成、文件分析與多語言對話。`gpt-4o-free` 支援文字與影像混合輸入,`gemini-3-flash-preview-free` 提供超長上下文(1M+ tokens),其餘則在速度與能力間有不同的平衡。 | 模型 | 上下文 | 亮點 | | :------------------------------------------------------------------------------------ | :--- | :---------- | | [gpt-4o-free](https://aihubmix.com/model/gpt-4o-free) | 128K | 多模態,具視覺能力 | | [gpt-4.1-free](https://aihubmix.com/model/gpt-4.1-free) | 1M | 複雜指令遵循、長篇生成 | | [gpt-4.1-mini-free](https://aihubmix.com/model/gpt-4.1-mini-free) | 1M | 速度與能力平衡 | | [gpt-4.1-nano-free](https://aihubmix.com/model/gpt-4.1-nano-free) | 1M | 輕量級,高頻任務 | | [gemini-3-flash-preview-free](https://aihubmix.com/model/gemini-3-flash-preview-free) | 1M+ | 超長上下文、多模態輸入 | | [glm-4.7-flash-free](https://aihubmix.com/model/glm-4.7-flash-free) | 128K | 快速回應、多語言支援 | | [mimo-v2-flash-free](https://aihubmix.com/model/mimo-v2-flash-free) | 128K | 低延遲對話 | | [ling-2.6-flash-free](https://aihubmix.com/model/ling-2.6-flash-free) | 128K | 上下文連貫性強 | ### 免費程式設計模型(最大類別) 免費層中最深入的類別 — 彙集 Kimi、MiniMax、智譜 GLM 與 Qwen 的專業程式設計模型系列。如果您在尋找**免費的 GitHub Copilot 替代品**或**免費的 Cursor 後端**,從這裡開始。 | 模型 | 優勢 | | :------------------------------------------------------------------------------ | :-------------------------------- | | [kimi-for-coding-free](https://aihubmix.com/model/kimi-for-coding-free) | 多檔案上下文、重構、除錯 | | [k2.6-code-preview-free](https://aihubmix.com/model/k2.6-code-preview-free) | 演算法與系統層級程式碼 | | [coding-minimax-m2-free](https://aihubmix.com/model/coding-minimax-m2-free) | MiniMax 程式設計系列 | | [coding-minimax-m2.1-free](https://aihubmix.com/model/coding-minimax-m2.1-free) | MiniMax 程式設計系列 | | [coding-minimax-m2.5-free](https://aihubmix.com/model/coding-minimax-m2.5-free) | MiniMax 程式設計系列 | | [coding-minimax-m2.7-free](https://aihubmix.com/model/coding-minimax-m2.7-free) | 最新 MiniMax 程式設計版本 | | [coding-glm-4.6-free](https://aihubmix.com/model/coding-glm-4.6-free) | GLM 程式設計系列 | | [coding-glm-4.7-free](https://aihubmix.com/model/coding-glm-4.7-free) | GLM 程式設計系列 | | [coding-glm-5-free](https://aihubmix.com/model/coding-glm-5-free) | GLM-5,745B MoE,媲美 Claude Opus 4.5 | | [coding-glm-5-turbo-free](https://aihubmix.com/model/coding-glm-5-turbo-free) | GLM 程式設計加速版 | | [coding-glm-5.1-free](https://aihubmix.com/model/coding-glm-5.1-free) | **SWE-bench Pro 第一(58.4%)** | | [step-3.5-flash-free](https://aihubmix.com/model/step-3.5-flash-free) | 輕量補全、低延遲 | ### 免費影像生成模型 [**GPT-Image-2-free**](https://aihubmix.com/model/gpt-image-2-free) OpenAI 於 2026 年 4 月發布的下一代影像生成模型,也是其第一款內建推理能力的影像模型。生成前會自動規劃構圖、從網路擷取視覺參考並自我檢查輸出 — 品質明顯優於 GPT Image 1.5。 支援最高 **4096×4096 解析度**,生成速度比 GPT Image 1.5 快約 2 倍,並可從單一提示產出最多 8 張風格一致的影像。文字渲染是其特別強項 — 涵蓋拉丁、CJK、印地語等語系,字元級準確率約 99%,非常適合海報、行銷素材、UI 原型與任何需要精確排版的情境。 [**gemini-3.1-flash-image-preview-free**](https://aihubmix.com/model/gemini-3.1-flash-image-preview-free)(Nano Banana 2) 由 Google DeepMind 於 2026 年 2 月發布,將 Pro 級影像品質與 Flash 級速度結合 — 僅需 4–6 秒即可生成 4K 影像。與傳統影像模型不同,Nano Banana 2 直接整合至標準 Chat Completions API,無需單獨的影像端點。只需在對話中描述需求即可生成影像,並可跨輪繼續編輯 — 例如先生成商品照,再用一句話將背景改成夕陽場景。它也支援來自網路的即時視覺定位,能準確渲染特定地標、品牌商品與其他真實世界物件。 ### 免費代理與推理模型 小米的 MiMo 系列為複雜推理、函式呼叫與工具使用而設計 — 非常適合需要多步驟規劃與鏈式工具執行的自主代理工作流程。 | 模型 | 亮點 | | :---------------------------------------------------------------------------- | :-------------------------------- | | [xiaomi-mimo-v2-pro-free](https://aihubmix.com/model/xiaomi-mimo-v2-pro-free) | 進階推理、函式呼叫,參數 1T+ | | [xiaomi-mimo-v2.5-free](https://aihubmix.com/model/xiaomi-mimo-v2.5-free) | 1.02T 參數、42B 啟用、1M 上下文、1000+ 工具呼叫 | ## AIHubMix 上最熱門的 5 個免費模型 🔥 ### [coding-glm-5.1-free](https://aihubmix.com/model/coding-glm-5.1-free) — 最佳免費程式設計模型 由智譜 AI 於 2026 年 4 月發布,參數約 754B。**GLM-5.1 成為首款在 SWE-bench Pro 上以 58.4% 登頂的開源模型** — 超越 GPT-5.4(57.7%)、Claude Opus 4.6(57.3%)和 Gemini 3.1 Pro(54.2%)。在涵蓋推理、程式設計、代理、工具使用與瀏覽的 12 項基準測試中,展現均衡的能力配置,適合要求苛刻的開發者工作流程。透過 AIHubMix,它是任何 Cursor、Cline、Aider 或 Claude Code 設定的零成本升級。 ### [coding-glm-5-free](https://aihubmix.com/model/coding-glm-5-free) — 開源程式碼強者 GLM-5.1 的前身:745B 參數 MoE 架構(44B 啟用),於 2026 年 2 月發布。在 SWE-bench Verified 上拿到 77.8%,在包含 Terminal Bench 2.0 的代理程式設計排行榜上達到開源 SOTA,整體程式設計能力與 Claude Opus 4.5 持平。 ### [gpt-4.1-free](https://aihubmix.com/model/gpt-4.1-free) `熱門` — 最佳免費 1M 上下文模型 > 上下文 1M · 延遲 0.529s · 吞吐量 72 TPS · 輸入輸出免費 OpenAI 於 2025 年 4 月發布的下一代旗艦。在程式設計與指令遵循上全面超越 GPT-4o — 54.6% SWE-bench Verified、87.4% IFEval。1M 超長上下文獨特適合大規模文件分析、程式碼庫理解與複雜代理工作流程。免費版本託管於 Azure,回應快速、穩定性高。 ### [xiaomi-mimo-v2-pro-free](https://aihubmix.com/model/xiaomi-mimo-v2-pro-free) `新` — 最佳免費代理模型 > 上下文 256K · 延遲 1.673s · 吞吐量 41 TPS · 輸入輸出免費 小米的大型推理模型 — MoE 架構,總參數超過 1T,推論時約 42B 啟用。在全球 **Intelligence Index 排名第 8**(中國模型中排名第 2)。程式設計能力超越 Claude Sonnet 4.6,整體代理能力接近 Opus 4.6 — 是複雜程式碼生成與長鏈多工具工作流程的強力選擇。 ### [xiaomi-mimo-v2.5-free](https://aihubmix.com/model/xiaomi-mimo-v2.5-free) — 最強免費開源推理模型 目前 MiMo 系列的頂端,Artificial Analysis Intelligence Index 得分 **54**。建構於混合注意力 MoE 架構(1.02T 總計 / 42B 啟用),具備 **1M-token 上下文視窗**。在通用代理能力、複雜軟體工程與長時程任務方面全面優於 V2-Pro — 支援單一工作階段中 **1,000+ 次工具呼叫**的代理工作流程。 *** ## AIHubMix vs Openrouter 該選擇哪個免費 AI API? 如果您搜尋過「免費 AI API」、「OpenRouter 替代品」或「免費 Claude API」,可能已看到一個碎片化的環境。OpenRouter 是這個類別中最常被提及的名字,但其免費層與 AIHubMix 的免費層解決根本上不同的問題 — 一個最佳化**開源模型的廣度**,另一個則是**免付費存取前沿閉源模型**。 ### OpenRouter 的優勢 * **開源多樣性** — 如果您的工作主要圍繞 DeepSeek、Llama 3.3、Qwen 或社群微調模型,OpenRouter 的目錄更廣。 * **隨機免費模型路由** — `openrouter/free` 虛擬模型會挑選任何可用的免費開源模型,適合便宜的容錯鏈。 * **在獨立 OSS 社群中**長期建立的品牌認知度。 ### AIHubMix 的優勢 * **免費存取閉源前沿模型** — GPT-5.5、GPT-Image-2、Gemini 3 與 GLM-5.1 等 Claude 等級的能力可以以 \$0 使用。OpenRouter 的免費層刻意排除這些。 * **原生 Claude Code 整合** — AIHubMix 同時暴露 `/v1/chat/completions`(OpenAI 格式)與 `/v1/messages`(Anthropic 格式,支援 `anthropic-beta` 與 `anthropic-version` 標頭轉發)。直接透過 `ANTHROPIC_BASE_URL` 接入,無需 proxy 或轉換層。 * **同一閘道中的影像生成** — 用相同的 API key 呼叫 GPT-Image-2 或 Nano Banana 2 進行聊天。 * **每個模型的多供應商容錯切換** — 當一個上游限流或降級時,請求會透明地重新路由,將您的有效上限提高到單一上游閘道之上。 * **更高的累計免費額度** — 每日上限分散在 27+ 個模型上,而不是單一的 200 次請求桶。 **何時選擇 AIHubMix:** 您想免費取得 OpenAI/Anthropic/Google 的旗艦模型、單一 OpenAI 相容端點,以及同一閘道中的影像生成。 **何時選擇 OpenRouter:** 您只需要開源模型(Llama、DeepSeek、Qwen、Gemma),並偏好最廣的開源目錄,而非前沿閉源存取。 ## 如何取得免費 AI 模型 API Key(3 個步驟) 透過 AIHubMix 存取免費模型的完整流程: 1. **註冊**:在 [aihubmix.com](https://aihubmix.com) — 使用電子郵件或 OAuth,無需信用卡。 2. **建立 API key**:在 **API Keys** 頁面建立。格式:`sk-...` 3. **挑選模型**:從[免費模型清單](https://aihubmix.com/models)中選擇並開始呼叫。 ## 使用情境與整合 ### 在 Claude Code(Anthropic CLI)中使用免費模型 [Claude Code](https://docs.aihubmix.com/cn/api/Claude-Code) 是 Anthropic 官方的 AI 程式設計 CLI,現在已成為許多開發者工作流程的核心。一行環境變數就可以將 Claude Code 路由透過 AIHubMix,並使用**任何免費程式設計模型作為後端** — 無需 Anthropic 計費。 ```bash theme={null} export ANTHROPIC_BASE_URL="https://aihubmix.com" export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="sk-YOUR_KEY" claude ``` 實用的路由策略:將日常程式碼生成交給 [kimi-for-coding-free](https://aihubmix.com/model/kimi-for-coding-free) 或 [coding-glm-5.1-free](https://aihubmix.com/model/coding-glm-5.1-free),用 [gpt-4.1-free](https://aihubmix.com/model/gpt-4.1-free) 處理文件與註解,讓 [xiaomi-mimo-v2-pro-free](https://aihubmix.com/model/xiaomi-mimo-v2-pro-free) 負責複雜任務的規劃與協作。整個開發輔助流水線可以零推論成本執行。設定詳情請參見 [Claude Code 整合文件](https://docs.aihubmix.com/cn/api/Claude-Code) — 也可在 [Claude Desktop](https://docs.aihubmix.com/cn/api/claude-desktop) 上直接使用。 ### 在 Cursor、Cline、Aider 與其他 AI 程式設計編輯器中使用免費模型 任何支援自訂 OpenAI 相容端點的 AI 程式設計編輯器都能與 AIHubMix 的免費模型搭配使用。將 `https://aihubmix.com/v1` 設為 base URL,然後挑選 `*-free` 模型 — 直接取代 IDE 助手中付費的 GPT-5 或 Claude 用量。 ### 在 AI 代理與自主工作流程中使用免費模型 [OpenClaw](https://docs.aihubmix.com/cn/api/OpenClaw) — 於 2025 年 11 月發布的開源自主 AI 代理平台,目前已有 **320 萬+ 使用者**。支援幾乎所有主流訊息平台 — WhatsApp、Telegram、Slack、Discord — 讓 AI 代理直接在使用者已經使用的平台中執行任務。透過 AIHubMix,[xiaomi-mimo-v2-pro-free](https://aihubmix.com/model/xiaomi-mimo-v2-pro-free) 與 [coding-glm-5.1-free](https://aihubmix.com/model/coding-glm-5.1-free) 都能作為後端模型無縫運作,完整支援函式呼叫、多輪上下文與結構化輸出。 [Hermes Agent](https://docs.aihubmix.com/cn/api/hermes-agent-ai-hubmix) — NousResearch 的代理框架,針對工具使用與結構化 JSON 輸出深度最佳化。其 `execute_code` 工具將多步驟流水線壓縮為單一推論呼叫,大幅減少往返。非常適合需要嚴格 JSON 輸出的自動化流水線 — AIHubMix 在多個供應商間自動輪換速率限制,確保長時間執行的任務不會因為單一供應商達到配額而中斷。 ### 與開源用戶端搭配使用免費模型 AIHubMix 是多款熱門開源應用程式的官方支援 API 供應商: * **桌面聊天用戶端** — [Cherry Studio](https://docs.aihubmix.com/cn/clients/Cherry-Studio) 是最熱門的本機 AI 聊天用戶端之一,介面簡潔,多模型管理便利。選擇 AIHubMix 作為 API 供應商,即可在桌面聊天介面中使用 GPT-4.1、Gemini Flash、GLM-5.1 等免費模型。 * **多模型 proxy 與翻譯** — [LiteLLM](https://docs.aihubmix.com/cn/clients/LiteLLM) 跨多個免費模型提供統一呼叫管理與負載平衡;[NextAI Translator](https://docs.aihubmix.com/cn/clients/NextAITranslator) 支援使用免費模型進行高品質多語言翻譯。 * **MCP / IDE 整合** — Claude Desktop、Continue、Open WebUI 以及任何接受 OpenAI 相容端點的工具。 *** ## 速率限制與免費額度 AIHubMix 上的免費模型按照每模型的速率限制執行,以**每分鐘請求數(RPM)**與**每日 token 上限**表達。具體規格列於 [aihubmix.com/models](https://aihubmix.com/models) 的每個模型頁面。與單一供應商的免費層相比: * **比 OpenRouter 有更多餘裕** — 每個模型有多個供應商支援,當一個上游限流時自動容錯切換。 * **比 Google AI Studio 有更高的累計上限** — 不再是單一模型每天 1,500 次請求,AIHubMix 讓您將流量分散到 27+ 個免費模型。 * **無突發過期** — 額度每日重置;無 30 天試用懸崖。 對於正式環境流量,建議的模式是**關鍵路徑使用付費額度,輔助工作負載使用免費模型**(批次摘要、日誌豐富、草稿生成、非營收關鍵功能)。 ## FAQ **Q:為什麼選擇 AIHubMix 而非 OpenRouter、AIMLAPI 或 Google AI Studio?** A:AIHubMix 提供統一的 OpenAI 相容 API,彙集 **500+ 全球模型,包含 27+ 持續更新的免費模型** — 與 OpenRouter 不同,免費層包含 GPT-5.5、GPT-Image-2、Gemini 3 等前沿閉源模型(而不只是開源)。付費模型的定價也更具競爭力。平台由 AIHubMix, LLC(美國)正式營運,獲主要雲端供應商正式授權 — 在穩定性與合規性上都值得信賴。 **Q:使用 AIHubMix 免費模型需要信用卡嗎?** A:不需要。使用電子郵件或 OAuth 註冊,建立 API key,即可開始呼叫。免費模型不需要任何已登錄的付款方式即可立即使用。 **Q:AIHubMix 上的免費模型有時間限制或試用期嗎?** A:無試用期。免費模型在各自的每分鐘與每日配額內可無限期使用。限制以 RPM 與每日 token 上限表達 — 詳情請參見每個模型的頁面。 **Q:哪個免費模型擁有最強的整體程式設計能力?** A:截至 2026 年 5 月,[coding-glm-5.1-free](https://aihubmix.com/model/coding-glm-5.1-free) 領先 — 其 58.4% 的 SWE-bench Pro 得分超越 GPT-5.4(57.7%)、Claude Opus 4.6(57.3%)和 Gemini 3.1 Pro(54.2%),成為**首款登頂 SWE-bench Pro 排行榜的開源模型**。[kimi-for-coding-free](https://aihubmix.com/model/kimi-for-coding-free) 在多檔案上下文理解與程式碼重構上特別優異。 **Q:AIHubMix 免費模型適合正式環境嗎?** A:對於中等正式環境流量,適合 — 但需要謹慎的配額規劃。AIHubMix 在多個供應商間自動平衡負載,提升有效可用配額。對於更高流量的正式環境情境,將核心推論放在付費額度上,並將輔助工作(批次摘要、日誌分析、非關鍵路徑)路由到免費模型以取得成本/穩定性的平衡。 **Q:我可以使用 OpenAI Python 或 Node.js SDK 搭配 AIHubMix 的免費模型嗎?** A:可以 — AIHubMix 完全相容於 OpenAI。將 `base_url` 設為 `https://aihubmix.com/v1`,並使用任何官方 OpenAI SDK、LangChain 整合、LlamaIndex 流水線或 AI 閘道。無需重寫程式碼。 **Q:AIHubMix 支援免費影像生成 API 嗎?** A:支援。免費影像生成包含 **GPT-Image-2**(OpenAI 首款具備推理能力的影像模型,最高 4096×4096)與 **Nano Banana 2**(`gemini-3.1-flash-image-preview-free`,4K 僅需 4–6 秒)。兩者都透過標準的 chat-completions 或 image 端點存取 — 無需單獨計費或配額系統。 *** ## 立即開始 準備好在不消耗創業資金的情況下推出 AI 功能嗎?在 [aihubmix.com](https://aihubmix.com) 註冊,取得免費 API key,並在幾分鐘內開始呼叫 27+ 個前沿模型。如需更深入的整合指南、模型效能規格、配額詳情與 SDK 範例,請參見 [AIHubMix 官方文件](https://docs.aihubmix.com/en)。完整的免費模型清單位於 [aihubmix.com/models](https://aihubmix.com/models)。 **相關指南:** [Claude Code 設定](https://docs.aihubmix.com/cn/api/Claude-Code) · [Cherry Studio 整合](https://docs.aihubmix.com/cn/clients/Cherry-Studio) · [LiteLLM 閘道](https://docs.aihubmix.com/cn/clients/LiteLLM) · [OpenClaw 代理平台](https://docs.aihubmix.com/cn/api/OpenClaw) · [Hermes Agent 結構化輸出](https://docs.aihubmix.com/cn/api/hermes-agent-ai-hubmix) *** **參考資料與來源** * [Introducing GPT-4.1 | OpenAI](https://openai.com/index/gpt-4-1/) * [MiMo-V2-Pro | Xiaomi](https://mimo.xiaomi.com/mimo-v2-pro) * [MiMo-V2.5-Pro | Xiaomi](https://mimo.xiaomi.com/mimo-v2-5-pro/) * [GLM-5.1 | Hugging Face](https://huggingface.co/zai-org/GLM-5.1) * [GLM-5.1 Overview | Z.AI Developer Docs](https://docs.z.ai/guides/llm/glm-5.1) * [GLM-5.1 SWE-bench Pro Results | VentureBeat](https://venturebeat.com/technology/ai-joins-the-8-hour-work-day-as-glm-ships-5-1-open-source-llm-beating-opus-4) * [GLM Coding Plan | Zhipu AI](https://www.bigmodel.cn/glm-coding) * [OpenClaw | Official Docs](https://docs.openclaw.ai/) * [Hermes Agent | Nous Research](https://hermes-agent.nousresearch.com/) * [Claude Code LLM Gateway Docs | Anthropic](https://code.claude.com/docs/en/llm-gateway) *最後更新:2026 年 5 月 7 日*