Лучшие большие языковые модели для программирования в 2025 году

Мы составили список лучших больших языковых моделей для написания кода, чтобы вам было проще генерировать нужный код.

Лучшие большие языковые модели для написания кода были обучены на данных, связанных с кодом. Это новый подход, который разработчики используют для оптимизации рабочих процессов и повышения эффективности и производительности.

Этих помощников по написанию кода можно использовать для решения широкого спектра задач, связанных с кодом, таких как генерация кода, анализ кода для отладки, рефакторинг и написание тестовых сценариев, а также для общения в чате, чтобы обсуждать проблемы и предлагать разработчикам решения.

Для этого руководства мы протестировали несколько различных языковых моделей, которые можно использовать в качестве помощников при написании кода, чтобы определить, какие из них дают наилучшие результаты в своей категории.

Лучшие большие языковые модели — это область технологий, которая развивается очень быстро. Мы делаем всё возможное, чтобы наше руководство было максимально актуальным, но вам, возможно, захочется проверить, не вышла ли новая модель и не подходит ли она лучше для вашего конкретного случая.

Лучшие большие языковые модели для программирования в 2025 году:

Лучшая большая языковая модель для корпоративного программирования

1. GitHub Copilot

Плюсы:

• Предлагает собственное расширение для прямой интеграции в несколько популярных сред разработки
• Несколько уровней подписки с разными наборами функций
• Создано на основе модели GPT-4 от OpenAI
• Неограниченное количество сообщений и взаимодействий для всех уровней подписки

Минусы:

• Требуется подписка для использования
• Не может быть локальным
• Не застрахован от предоставления неточных или неверных подсказок

GitHub Copilot, впервые выпущенный в октябре 2021 года, представляет собой версию Microsoft Copilot LLM, специально обученную на данных, которые помогают программистам и разработчикам в их работе, чтобы повысить эффективность и производительность. Хотя в первоначальной версии использовалась модель Codex от OpenAI, модифицированная версия GPT-3, которая также была обучена как помощник в написании кода, в ноябре 2023 года GitHub Copilot был обновлён и стал использовать более продвинутую модель GPT-4.

Ключевой особенностью GitHub Copilot является расширение, позволяющее напрямую интегрировать LLM в широко используемые интегрированные среды разработки (IDE), популярные среди современных разработчиков, в том числе в Visual Studio Code, Visual Studio, Vim, Neovim, набор IDE от JetBrains и Azure Data Studio.

Эта прямая интеграция позволяет GitHub Copilot получать доступ к вашему существующему проекту, чтобы улучшать предложения, выдаваемые по запросу, а также обеспечивает пользователям беспроблемную установку и доступ к предоставляемым функциям. Корпоративным пользователям также может быть предоставлен доступ к существующим репозиториям и базам знаний вашей организации для дальнейшего повышения качества результатов и предложений.

При написании кода GitHub Copilot может предлагать варианты несколькими способами. Во-первых, вы можете написать запрос с помощью встроенного комментария, который будет преобразован в блок кода. Это работает примерно так же, как использование других языковых моделей для генерации блоков кода на основе запроса, но с дополнительным преимуществом: GitHub Copilot может получить доступ к существующим файлам проекта, чтобы использовать их в качестве контекста и выдавать более качественный результат.

Во-вторых, GitHub Copilot может предлагать варианты в режиме реального времени, пока вы пишете код. Например, если вы пишете функцию на основе регулярных выражений для проверки адреса электронной почты, то, как только вы начнёте писать функцию, вам будет предложено автодополнение с необходимым синтаксисом. Кроме того, вы можете использовать расширение GitHub Copilot Chat, чтобы задавать вопросы, запрашивать предложения и отлаживать код с учётом контекста, в отличие от больших языковых моделей, обученных на более обширных наборах данных. Пользователи могут отправлять неограниченное количество сообщений и взаимодействовать с помощью чата GitHub Copilot на всех уровнях подписки.

GitHub Copilot обучается на данных из общедоступных репозиториев кода, в том числе из самого GitHub. GitHub Copilot утверждает, что может помочь с написанием кода на любом языке, для которого существует общедоступный репозиторий, однако качество подсказок будет зависеть от объёма доступных данных. Все уровни подписки включают фильтр общедоступного кода, который снижает риск того, что подсказки будут напрямую копировать код из общедоступного репозитория.

По умолчанию GitHub Copilot не использует отправленные данные для дальнейшего обучения модели для клиентов бизнес- и корпоративного уровня и позволяет исключать файлы или репозитории из предложений. Администраторы могут настроить обе функции в соответствии с потребностями вашего бизнеса.

Несмотря на то, что эти функции призваны обеспечить конфиденциальность ваших данных, стоит помнить, что запросы обрабатываются не локально, а с помощью внешней инфраструктуры, которая предлагает варианты кода. Это следует учитывать при выборе подходящего продукта. Пользователям также следует с осторожностью относиться к безоговорочному доверию к любым результатам. Хотя модель в целом очень хорошо справляется с предоставлением рекомендаций, она, как и все большие языковые модели, склонна к «галлюцинациям» и может давать неверные или ошибочные рекомендации. Всегда проверяйте код, сгенерированный моделью, чтобы убедиться, что он выполняет нужные вам функции.

В будущем GitHub может обновить GitHub Copilot, чтобы он использовал недавно выпущенную модель GPT-4o. Модель GPT-4 была выпущена в марте 2023 года, а GitHub Copilot обновился до использования новой модели примерно через 7 месяцев. Учитывая улучшенный интеллект, сократившуюся задержку и снизившуюся стоимость эксплуатации GPT-4o, имеет смысл продолжить обновление модели, хотя на данный момент официального объявления об этом не было.

Если вы хотите попробовать, прежде чем покупать, GitHub Copilot предлагает бесплатную 30-дневную пробную версию самого дешёвого пакета, которой должно хватить, чтобы оценить его возможности. После этого вам нужно будет платить 10 долларов/780 руб. в месяц. Copilot Business стоит 19 долларов/1400 руб. за пользователя в месяц, а Enterprise — 39 долларов/3 тыс. руб. за пользователя в месяц.

Лучшая большая языковая модель для индивидуального программирования

2. Qwen

Плюсы:

• Открытый исходный код
• Есть варианты для локального хостинга
• Можно продолжить обучение с использованием собственных репозиториев кода
• Предлагает модели различных размеров в соответствии с вашими требованиями

Минусы:

• Никаких сторонних расширений для популярных IDE
• При локальном размещении необходимо учитывать стоимость оборудования

Qwen — это версия языковой модели с открытым исходным кодом от Alibaba, специально обученная на общедоступных репозиториях кода для помощи разработчикам в решении задач, связанных с программированием. Эта специализированная версия была выпущена в апреле 2024 года, через несколько месяцев после публичного релиза Qwen1.5 в феврале 2024 года.

На сегодняшний день доступны две разные версии Qwen. Базовая модель Qwen предназначена для генерации кода и выдачи подсказок, но имеет ограниченные возможности для общения в чате. Вторую версию можно использовать в качестве интерфейса чата, который может отвечать на вопросы более человечным образом. Обе модели были обучены на 3 триллионах токенов данных, связанных с кодом, и поддерживают 92 языка, в том числе наиболее распространённые на сегодняшний день, такие как Python, C++, Java, PHP, C# и JavaScript.

В отличие от базовой версии Qwen, которую можно скачать в нескольких вариантах размера, Qwen доступен только в одном размере — 7B. Несмотря на то, что это довольно мало по сравнению с другими моделями на рынке, которые также можно использовать в качестве помощников при написании кода, у разработчиков есть несколько преимуществ. Несмотря на свой небольшой размер, Qwen работает невероятно хорошо по сравнению с некоторыми более крупными моделями, предлагающими помощь при написании кода, как с открытым, так и с закрытым исходным кодом.

Qwen уверенно превосходит GPT3.5 в большинстве тестов и представляет собой конкурентоспособную альтернативу GPT-4, хотя иногда это может зависеть от конкретного языка программирования. Хотя в целом GPT-4 может работать лучше, важно помнить, что для использования GPT-4 требуется подписка, а стоимость каждого токена может сделать его использование очень дорогим по сравнению с Qwen. Кроме того, GPT-4 нельзя использовать локально. Как и в случае со всеми языковыми моделями, не стоит безоговорочно доверять любым предложениям или ответам, предоставляемым моделью. Несмотря на то, что были предприняты меры по уменьшению количества галлюцинаций, всегда проверяйте результат, чтобы убедиться в его правильности.

Поскольку Qwen имеет открытый исходный код, вы можете скачать копию языковой модели для использования без каких-либо дополнительных затрат, кроме стоимости оборудования, необходимого для её запуска. Вам всё равно нужно будет убедиться, что в вашей системе достаточно ресурсов для корректной работы модели, но благодаря меньшему размеру модели вам будет достаточно современной системы с графическим процессором, имеющим не менее 16 ГБ видеопамяти и не менее 32 ГБ системной оперативной памяти.

Qwen также можно обучить с помощью кода из существующих проектов или других репозиториев кода, чтобы ещё больше улучшить контекст генерируемых ответов и предложений. Возможность разместить Qwen в вашей локальной или удалённой инфраструктуре, например на виртуальном частном сервере (VPS) или выделенном сервере, также поможет решить некоторые проблемы, связанные с конфиденциальностью или безопасностью данных, которые часто возникают при передаче информации сторонним поставщикам.

Alibaba удивила нас, выпустив в начале июня прошлого года свой новый LLM, который, по их утверждению, дает значительные преимущества по сравнению с базовой моделью Qwen1.5. Alibaba также упомянула, что данные обучения, используемые для Qwen, включены в Qwen2-72B, поэтому потенциально могут предложить улучшенные результаты.

Крупнейшая LLM с оптимальным соотношением цены и качества

3. LLama

Плюсы:

• Открытый исходный код
• Модели меньшего размера можно размещать локально
• Можно настроить под ваш собственный набор данных
• Внешний хостинг, предоставляемый AWS и Azure, имеет низкую стоимость за токен

Минусы:

• Аппаратное обеспечение для более крупных моделей может потребовать значительных первоначальных вложений
• Не проходила специальную подготовку в качестве LLM для кодирования

Если говорить о соотношении цены и качества, то модель Llama с открытым исходным кодом от Meta (признана экстремистской организацией и запрещённой на территории РФ), выпущенная в апреле 2024 года, является одной из лучших недорогих моделей, доступных сегодня на рынке. В отличие от многих других моделей, специально обученных на данных, связанных с кодом, чтобы помогать разработчикам в написании кода, Llama — это более универсальная языковая модель, способная помогать во многих аспектах, в том числе в написании кода. Она превосходит CodeLlama — модель для написания кода, выпущенную Meta в августе 2023 года на основе Llama 2.

При тестировании моделей одинакового размера Llama значительно превосходит CodeLlama в генерации, интерпретации и понимании кода. Это впечатляет, учитывая, что Llama не обучалась специально для решения задач, связанных с кодом, но всё равно превосходит те модели, которые были обучены для этого. Это значит, что Llama можно использовать не только для повышения эффективности и производительности при выполнении задач, связанных с кодом, но и для решения других задач.

Llama — это модель с открытым исходным кодом, которая позволяет разработчикам загружать и развертывать модель в своей локальной системе или инфраструктуре. Как и Qwen, Llama достаточно компактна, поэтому для запуска модели достаточно современной системы с объемом видеопамяти не менее 16 ГБ и системной оперативной памятью не менее 32 ГБ. Более крупная версия Llama, естественно, обладает лучшими возможностями за счет большего количества параметров, но требования к аппаратному обеспечению на порядок выше, и для создания системы, способной эффективно работать с ней, потребуются значительные средства.

К счастью, Llama обладает достаточным функционалом, чтобы пользователи могли получить отличный результат, не тратя при этом много денег. Если вам понадобятся дополнительные возможности более крупной модели, то благодаря открытому исходному коду вы сможете легко арендовать внешний VPS или выделенный сервер для удовлетворения своих потребностей, хотя стоимость будет зависеть от провайдера.

Если вы решите, что вам нужны расширенные возможности более крупной модели, но не сможете позволить себе покупку необходимого оборудования или аренду внешнего хоста, AWS предлагает доступ к модели через API по модели «оплата по факту использования», при которой плата взимается за токен.

Llama хорошо справляется с задачами по генерации кода и чётко следует заданным подсказкам. Иногда она упрощает код в соответствии с подсказкой, но достаточно восприимчива к инструкциям, позволяющим получить полное решение, и при необходимости сегментирует ответ, если он превышает лимит токенов для одного ответа.

Во время тестирования мы попросили Llama написать на Python полное решение для шахматной партии, которое можно было бы сразу скомпилировать и в которое можно было бы играть с помощью текстовых подсказок. Llama послушно предоставила запрошенный код.

Хотя код изначально не компилировался, предоставление Llama сообщений об ошибках от компилятора позволило ей определить, где были допущены ошибки, и предложить исправление. Llama может эффективно отлаживать сегменты кода, выявлять проблемы и предлагать новый код для исправления ошибки. Кроме того, она может объяснить, где была допущена ошибка и почему её нужно исправить, чтобы пользователь понял, в чём заключалась ошибка.

Однако, как и в случае со всеми моделями, генерирующими решения, связанные с кодом, важно проверять результаты и не доверять им безоговорочно. Несмотря на то, что модели становятся всё более интеллектуальными и точными, иногда они выдают неверные или небезопасные ответы.

Как и в случае с другими моделями с открытым исходным кодом, любые данные, которые вы отправляете для обучения Llama из собственных репозиториев кода, остаются под вашим контролем. Это помогает снизить некоторые опасения и риски, связанные с передачей конфиденциальных и личных данных третьим лицам, но имейте в виду, что это также означает, что вам следует учитывать это в своей политике информационной безопасности, если это необходимо. Обучение модели, размещенной в вашей собственной инфраструктуре, не требует дополнительных затрат, но некоторые хосты, предоставляющие доступ к API, взимают дополнительную плату за дальнейшее обучение.

Лучшая большая языковая модель для генерации кода

4. Claude

Плюсы:

• Превосходит большинство моделей в задачах по генерации кода
• Может предоставить подробные пояснения к сгенерированному коду, чтобы помочь разработчику разобраться
• Даёт более человечные ответы на запросы, чем другие модели

Минусы:

• Закрытый исходный код, невозможность локального размещения
• Дорого обходится каждый токен
• Невозможно подключиться к существующим базам знаний

Claude, выпущенный в апреле 2024 года, — это новейшая и самая мощная языковая модель от Anthropic, которая, по их утверждению, является самой интеллектуальной языковой моделью на рынке и предназначена для решения множества различных задач. Хотя большинство языковых моделей могут генерировать код, точность и корректность сгенерированных результатов могут быть разными. В них могут быть ошибки или они могут быть совершенно неверными, поскольку не предназначены специально для генерации кода. Claude восполняет этот пробел, обучаясь решать задачи, связанные с кодированием, наряду с обычными задачами, для которых часто используются большие языковые модели. Это очень мощное и многофункциональное решение.

Хотя Anthropic не уточняет, сколько языков программирования он поддерживает, Claude может генерировать код на самых разных языках: от невероятно популярных, таких как C++, C#, Python и Java, до более старых или нишевых языков, таких как FORTRAN, COBOL и Haskell.

Claude использует шаблоны, синтаксис, соглашения о кодировании и алгоритмы, выявленные в обучающих данных, связанных с кодом, для создания новых фрагментов кода с нуля, что позволяет избежать прямого воспроизведения кода, использованного для обучения. Большое контекстное окно в 200 000 токенов, предлагаемое Claude, невероятно полезно при работе с большими блоками кода, когда вы просматриваете предложения и вносите изменения.

Как и у всех языковых моделей, у Claude есть ограничение на количество выходных токенов, и он, как правило, либо обобщает, либо сокращает ответ, чтобы уложиться в один ответ. Обобщение чисто текстового ответа не представляет особой проблемы, поскольку можно запросить дополнительный контекст, но отсутствие большого фрагмента необходимого кода, например при создании тестового примера, — это серьёзная проблема.

К счастью, Claude может сегментировать свои ответы, если вы попросите его об этом в исходном запросе. Вам всё равно придётся просить его продолжить после каждого ответа, но это позволит вам получать более развёрнутые ответы, когда это необходимо. Claude не только генерирует функциональный код, но и добавляет комментарии к коду и объясняет, что делает сгенерированный код, чтобы помочь разработчикам понять, что происходит. В тех случаях, когда вы используете Claude для отладки кода и создания исправлений, это чрезвычайно ценно, поскольку не только помогает решить проблему, но и даёт представление о том, почему были внесены изменения или почему код был сгенерирован именно таким образом.

Для тех, кто беспокоится о конфиденциальности и безопасности данных, Anthropic сообщает, что они не используют данные, отправленные в Claude, для дальнейшего обучения модели. Это полезная функция, которую многие оценят при работе с проприетарным кодом. Кроме того, в платных подписках предусмотрена защита авторских прав.

У Claude есть некоторые ограничения, когда речь идёт об улучшении контекста ответов, поскольку в настоящее время он не позволяет подключать собственные базы знаний или кодовые базы для дополнительного обучения. Для большинства это не станет препятствием, но об этом стоит подумать при выборе подходящей языковой модели для генерации кода.

Всё это стоит немалых денег по сравнению с другими языковыми моделями, предлагающими функцию генерации кода. Доступ к API — один из самых дорогих на рынке. Anthropic предлагает две дополнительные модели на основе Claude, Haiku и Sonnet, которые стоят намного дешевле при том же количестве токенов, хотя их возможности ограничены по сравнению с Claude.

Помимо доступа к API, Anthropic предлагает 3 уровня подписки, которые дают доступ к Claude. На бесплатном уровне установлен более низкий дневной лимит, и вы получаете доступ только к модели Sonnet, но это даст вам представление о том, чего ожидать. Чтобы получить доступ к Opus, вам нужно оформить подписку на Pro или Team. Для подписки Team требуется минимум 5 пользователей, но она увеличивает лимиты использования для каждого пользователя по сравнению с уровнем Pro.

Лучшая большая языковая модель для написания кода и отладки

5. ChatGPT

Плюсы:

• Выявляет проблемы в блоках кода и предлагает варианты исправления
• Может объяснить, в чём заключалась проблема и как её можно решить с помощью исправлений
• Большое контекстное окно

Минусы:

• Стоимость токена может быть высокой по сравнению с предложениями, ориентированными на программирование, с аналогичными возможностями
• Для получения доступа требуется подписка
• Чтобы предотвратить использование данных для обучения модели, необходимо отказаться от участия вручную

С момента выпуска ChatGPT в ноябре 2022 года компания OpenAI произвела фурор в мире и представила одни из самых интеллектуальных и функциональных языковых моделей на рынке. GPT-4 был выпущен в марте 2023 года как обновление GPT-3.5

Хотя ChatGPT не является языковой моделью, разработанной специально для помощи в написании кода, он хорошо справляется с широким спектром задач, связанных с кодом, включая предложения по коду в режиме реального времени, генерацию блоков кода, написание тестовых сценариев и отладку ошибок в коде. С ноября 2023 года GitHub Copilot также использует версию ChatGPT с дополнительными обучающими данными, задействуя возможности ChatGPT по реагированию на запросы человека для генерации кода и в своём чат-помощнике. Это должно дать вам представление о том, какую пользу он может принести.

ChatGPT обучался на данных, связанных с кодом, которые охватывают множество различных языков программирования и практик написания кода. Это помогло ему понять широкий спектр логических потоков, синтаксических правил и парадигм программирования, используемых разработчиками.

Это позволяет ChatGPT отлично справляться с отладкой кода, помогая решать различные проблемы, с которыми часто сталкиваются разработчики. Синтаксические ошибки могут сильно раздражать при работе с некоторыми языками — например, с Python и его отступами, — поэтому использование ChatGPT для проверки кода может значительно ускорить процесс, когда код не компилируется из-за ошибок, которые сложно найти.

Логические ошибки — одни из самых сложных для отладки, поскольку код обычно компилируется правильно, но не выдаёт нужный результат или работает не так, как нужно. Если вы дадите ChatGPT свой код и объясните, что он должен делать, ChatGPT сможет проанализировать и определить, в чём заключается проблема, предложить варианты решения или переписать код, а также объяснить, в чём проблема и как предложенные изменения её решают. Это поможет разработчикам быстро понять причину проблемы и узнать, как избежать её в будущем.

Со временем отладка ChatGPT стала более точной, хотя это и сопряжено с определённым риском, когда речь идёт о коде, который вы отправляете на анализ, особенно если вы используете его для написания или отладки собственного кода. У пользователей есть возможность отказаться от использования своих данных для дальнейшего обучения ChatGPT, но по умолчанию это не происходит, поэтому учитывайте это при использовании ChatGPT для задач, связанных с кодом.

Как работает помощник по написанию кода?

Помощники по написанию кода используют большие языковые модели, которые обучаются на данных, связанных с кодом, чтобы предоставить разработчикам инструменты, повышающие производительность и эффективность при выполнении задач, связанных с кодом. Для обучения часто используются общедоступные репозитории кода, документация и другие лицензированные материалы, чтобы БЯМ могла распознавать синтаксис, стили написания кода, методы и парадигмы программирования и генерировать код, выполнять отладку, анализ кода и решать проблемы на разных языках программирования.

Помощники по написанию кода могут быть интегрированы в вашу среду разработки, чтобы предлагать варианты кода прямо в процессе написания. Некоторые из них могут обучаться с использованием баз знаний и кодовых баз организации, чтобы улучшать контекст предложений.

Почему я не должен безоговорочно доверять коду, сгенерированному помощником по написанию кода?

LLM становятся все более умными, но они не застрахованы от ошибок, известных как “галлюцинации”. Большинство помощников по программированию генерируют код, который работает хорошо, но иногда код может быть неполным, неточным или совершенно неправильным. Это может варьироваться от модели к модели и в значительной степени зависит от используемых обучающих данных и общих интеллектуальных возможностей самой модели.

Что такое контекстное окно?

Контекстное окно — это еще один способ описать, насколько глубоко в памяти LLM может храниться разговор, обычно измеряемый в токенах. Модули LLM с большим контекстным окном позволяют получать ответы, которые предлагают лучший контекст на основе истории разговоров, что может быть полезно разработчикам, работающим над задачами, связанными с кодом, при мозговом штурме идей, отладке больших участков кода или повторении проекта.

Как мы тестировали лучшие LLM для программирования

Чтобы выбрать лучшие языковые модели для программирования, мы сначала создали учётную запись на соответствующей платформе, а затем протестировали сервис, чтобы понять, как можно использовать программное обеспечение для разных целей и в разных ситуациях при написании кода. Наша цель состояла в том, чтобы протестировать каждую языковую модель и выяснить, насколько полезны её базовые функции, а также насколько легко освоить более продвинутые возможности.

ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ: ЛУЧШИЕ НОУТБУКИ ДЛЯ ПРОГРАММИРОВАНИЯ В 2025 ГОДУ