Какую LLM выбрать для кодинга в 2025: сравнение 7 ведущих систем

В 2025 году модели, ориентированные на код, перестали быть простыми автодополнителями и превратились в полноценные системы разработки. Ожидается, что модель исправит реальные GitHub-репозитории, сделает рефакторинг многорепозиторных бэкендов, напишет тесты и будет работать как агент на длинных контекстах. Главный вопрос — не «умеет ли модель писать код», а «какая модель подходит под конкретные метрики, требования к деплою и стек IDE/агентов».

Ключевые критерии оценки

Мы сравниваем системы по шести практичным измерениям:

• Качество кода: HumanEval, MBPP и оценка генерации и починки кода на стандартных задачах.
• Работа с репозиториями и исправление багов: SWE-bench Verified, Aider Polyglot, RepoBench, LiveCodeBench.
• Поведение в длинных сессиях: официальные лимиты контекста и практическая работа с большими монорепо.
• Модель деплоя: закрытые API и облака против контейнеров и полного self-host с открытыми весами.
• Инструментарий и экосистема: нативные агенты, расширения IDE, интеграция с облаками и CI/CD.
• Стоимость и масштабирование: ценообразование токенов у закрытых моделей и аппаратный след у открытых решений.

Краткие обзоры моделей

OpenAI GPT-5 / GPT-5-Codex

GPT-5 — флагман OpenAI для кодинга и рассуждений, широко встроенный в ChatGPT и Copilot. Публичные результаты показывают сильную работу с реальными репозиториями (SWE-bench Verified 74.9%, Aider Polyglot 88%). Варианты контекста: gpt-5 (chat) 128k токенов; gpt-5-pro / gpt-5-codex декларируют до 400k комбинированного контекста, с практическим лимитом около ≈272k input + 128k output. Сильные стороны — топовые репозиторные метрики и широкая экосистема; ограничения — закрытые веса и высокая стоимость вызовов с большим контекстом. Подходит, если нужна максимальная hosted производительность и допустим cloud-only.

Anthropic Claude 3.5 Sonnet / Claude 4.x + Claude Code

Линейка Sonnet показала высокие результаты на HumanEval и MBPP (≈92% и ≈91%). Claude Code — это repo-aware система с управляемой VM, подключённой к GitHub: просмотр файлов, правки, тесты, создание PR и SDK для кастомных агентов. Сильные стороны — объяснимость, отладка и production-grade агент для репозиториев; ограничения — облачный, закрытый деплой. Идеален для длинных, многошаговых дебаг-сессий и интеграции с GitHub.

Google Gemini 2.5 Pro

Gemini 2.5 Pro комбинирует кодинг и рассуждения с неплохими результатами (LiveCodeBench 70.4%, Aider 74.0%, SWE-bench 63.8%). Семейство Gemini позиционирует миллионно-токенные контексты; 2.5 Pro интегрирован в Gemini Apps, Google AI Studio и Vertex AI. Сильные стороны — тесная интеграция с GCP и удобство для data-plus-code задач; ограничения — привязка к облаку и чуть ниже SWE-bench по сравнению с лидерами. Выбирайте, если инфраструктура уже на GCP.

Meta Llama 3.1 405B Instruct

Llama 3.1 — семейство с открытыми весами; вариант 405B Instruct ориентирован на высокоуровневый код и рассуждения. Benchmarks: HumanEval 89.0, MBPP ≈88.6, что делает Llama 3.1 405B одним из сильнейших открытых моделей для кода. Сильные стороны — открытые веса, разрешительная лицензия и универсальность; ограничения — высокая стоимость сервинга и задержки без большого GPU-кластера. Подходит, если нужен единый open foundation model и вы контролируете инфрастуктуру.

DeepSeek-V2.5-1210 (и DeepSeek-V3)

V2.5 — Mixture-of-Experts модель, объединившая chat и coder ветки; V3 — более крупный MoE (671B, 37B активных). V2.5 показал улучшения LiveCodeBench и математики; V3 демонстрирует ещё более сильные смешанные результаты. Сильные стороны — открытая MoE-архитектура и экономичность активных параметров; ограничения — более лёгкая экосистема и потребность в собственной интеграции IDE/агентов. Используйте, если хотите self-hosted MoE и готовы мигрировать на V3.

Qwen2.5-Coder-32B-Instruct

Qwen2.5-Coder от Alibaba оптимизирован под кодовую предобучку и доступен в нескольких размерах до 32B. Публичные показатели: HumanEval 92.7%, MBPP 90.2%, LiveCodeBench 31.4%, Aider 73.7% — впечатляющие результаты для открытой модели на задачах кода. Сильные стороны — высокая точность и масштабируемость по параметрам; ограничения — менее широкие возможности общего рассуждения и англоязычная документация пока в развитии. Подходит для self-hosted точного кода в паре с общим LLM для нефункциональных задач.

Mistral Codestral 25.01

Codestral 25.01 — среднеразмерная открытая модель, оптимизированная для скорости и эффективности генерации (вплоть до 2× быстрее базовой версии). Benchmarks: HumanEval 86.6%, MBPP 80.2%, RepoBench 38.0%, LiveCodeBench 37.9%. Поддерживает 80+ языков и 256k токенов контекста, предназначен для низкой латентности и частых интерактивных вызовов. Сильные стороны — быстрая интерактивная работа и достойные репозиторные результаты для класса; ограничения — немного ниже чистых HumanEval/MBPP по сравнению с крупными код-специалистами. Выбирают для IDE, SaaS и FIM-вращений, где важна скорость.

Ключевые рекомендации

• Лучшее hosted решение для репозитория: GPT-5 / GPT-5-Codex.
• Полноценный VM-агент с GitHub: Claude Sonnet + Claude Code.
• Инфраструктура на GCP: Gemini 2.5 Pro.
• Открытый универсальный фундамент: Llama 3.1 405B Instruct.
• Лучший открытый код-специалист: Qwen2.5-Coder-32B-Instruct.
• MoE-направление: DeepSeek сейчас, с переходом на V3.
• Быстрая модель для IDE и SaaS: Codestral 25.01.

Редакционный комментарий

GPT-5, Claude Sonnet 4.x и Gemini 2.5 Pro задают верхнюю планку hosted-производительности в 2025 году. Открытые модели показывают, что реалистично запускать качественные кодовые системы на своей инфраструктуре с полным контролем над весами и данными. Практически большинство команд выберут портфель: один-два hosted лидера для сложных межсервисных задач и один-два открытых решения для внутренних инструментов, регулируемых репозиториев и задач с низкой латентностью.

Ссылки

Источники включают модель-карты и отчёты OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, Meta, DeepSeek, Alibaba и Mistral, а также результаты по SWE-bench, Aider Polyglot, LiveCodeBench, HumanEval и MBPP.