این مقاله به بررسی و مقایسه هفت مدل بزرگ زبان (LLM) پیشرو برای کدنویسی در سال 2025 میپردازد. مدلهای کد-محور از تکمیل خودکار به سیستمهای مهندسی نرمافزار تکامل یافتهاند و در سال 2025، مدلهای پیشرو باید مشکلات واقعی گیتهاب را رفع کنند، بکاندهای چند ریپویی را بازسازی کنند، تست بنویسند و به عنوان عامل در پنجرههای بافت طولانی عمل کنند. این مقاله بر این نکته تاکید میکند که سوال اصلی برای تیمها این نیست که "آیا میتواند کدنویسی کند؟" بلکه "کدام مدل با چه محدودیتهایی مطابقت دارد؟".
مدلهای مورد بررسی شامل OpenAI GPT-5 / GPT-5-Codex، Anthropic Claude 3.5 Sonnet / Claude 4.x Sonnet با Claude Code، Google Gemini 2.5 Pro، Meta Llama 3.1 405B Instruct، DeepSeek-V2.5-1210 (و DeepSeek-V3 به عنوان جانشین)، Alibaba Qwen2.5-Coder-32B-Instruct و Mistral Codestral 25.01 هستند. مقایسه بر اساس شش بعد اصلی انجام میشود: کیفیت کدنویسی اصلی، عملکرد رفع اشکال و ریپو، رفتار بافت و بافت طولانی، مدل استقرار، ابزارها و اکوسیستم و هزینه و الگوی مقیاسپذیری.
OpenAI GPT-5 / GPT-5-Codex با امتیازات بالا در SWE-bench Verified و Aider Polyglot، به عنوان قویترین مدل در رفع اشکال چند مرحلهای با استفاده از "تفکر" (زنجیره فکر) شناخته میشود. با این حال، این مدل فقط از طریق API یا پارتنرها قابل دسترسی است و استفاده از بافتهای طولانی میتواند پرهزینه باشد.
این مقاله هدفش رتبهبندی مدلها نیست، بلکه نشان دادن این است که کدام سیستم برای یک هدف مشخص، مدل استقرار، الزامات حاکمیتی و پشته IDE یا عامل مناسب است.
مشاهده مطلب اصلی