O Que São LLMs de Código Aberto para Engenharia?
LLMs de código aberto para engenharia são Large Language Models especializados, projetados para lidar com tarefas complexas de engenharia de software, desde a geração de código e depuração até a aplicação autônoma de patches em bases de código reais. Usando arquiteturas avançadas de deep learning, como Mixture-of-Experts (MoE) e aprendizado por reforço, eles traduzem instruções em linguagem natural em código funcional, depuram software existente e se integram a ferramentas de desenvolvedor. Essa tecnologia permite que engenheiros e desenvolvedores acelerem o desenvolvimento de software, automatizem tarefas repetitivas e construam soluções robustas com eficiência sem precedentes. Eles promovem a colaboração, aceleram a inovação e democratizam o acesso a poderosas ferramentas de engenharia, possibilitando uma ampla gama de aplicações, desde projetos de codificação individuais até o desenvolvimento de software empresarial em larga escala.
moonshotai/Kimi-Dev-72B
Kimi-Dev-72B é um novo modelo de linguagem grande de codificação de código aberto que alcança 60,4% no SWE-bench Verified, estabelecendo um resultado de ponta entre os modelos de código aberto. Otimizado através de aprendizado por reforço em larga escala, ele aplica patches autonomamente em bases de código reais no Docker e ganha recompensas apenas quando os conjuntos de testes completos são aprovados. Isso garante que o modelo forneça soluções corretas, robustas e práticas, alinhadas com os padrões de engenharia de software do mundo real.
moonshotai/Kimi-Dev-72B: Desempenho de Engenharia de Software de Ponta
Kimi-Dev-72B é um novo modelo de linguagem grande de codificação de código aberto que alcança 60,4% no SWE-bench Verified, estabelecendo um resultado de ponta entre os modelos de código aberto. Otimizado através de aprendizado por reforço em larga escala, ele aplica patches autonomamente em bases de código reais no Docker e ganha recompensas apenas quando os conjuntos de testes completos são aprovados. Isso garante que o modelo forneça soluções corretas, robustas e práticas, alinhadas com os padrões de engenharia de software do mundo real. Com 72 bilhões de parâmetros e um comprimento de contexto de 131K, este modelo se destaca na compreensão de bases de código complexas e na entrega de soluções prontas para produção. Disponível no SiliconFlow por US$ 0,29/M tokens de entrada e US$ 1,15/M tokens de saída.
Prós
- Pontuação de 60,4% no SWE-bench Verified, a mais alta entre os modelos de código aberto.
- Otimizado através de aprendizado por reforço em larga escala para engenharia do mundo real.
- Aplica patches autonomamente em bases de código com integração Docker.
Contras
- Custo de inferência mais alto em comparação com modelos menores.
- Requer recursos computacionais significativos para implantação.
Por Que Amamos
- Ele estabelece o padrão ouro para IA de engenharia de software de código aberto com seu desempenho inovador no SWE-bench Verified e capacidades práticas de geração de código prontas para produção.
Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct é o modelo de código mais agentic lançado pela Alibaba até o momento. É um modelo Mixture-of-Experts (MoE) com 480 bilhões de parâmetros totais e 35 bilhões de parâmetros ativados, equilibrando eficiência e desempenho. O modelo suporta nativamente um comprimento de contexto de 256K tokens, permitindo-lhe lidar com bases de código em escala de repositório e tarefas de programação complexas. Qwen3-Coder é especificamente projetado para fluxos de trabalho de codificação agentic.
Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct: O Modelo de Engenharia Mais Agentic
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct é o modelo de código mais agentic lançado pela Alibaba até o momento. É um modelo Mixture-of-Experts (MoE) com 480 bilhões de parâmetros totais e 35 bilhões de parâmetros ativados, equilibrando eficiência e desempenho. O modelo suporta nativamente um comprimento de contexto de 256K (aproximadamente 262.144) tokens, que pode ser estendido para até 1 milhão de tokens usando métodos de extrapolação como YaRN, permitindo-lhe lidar com bases de código em escala de repositório e tarefas de programação complexas. Qwen3-Coder é especificamente projetado para fluxos de trabalho de codificação agentic, onde não apenas gera código, mas também interage autonomamente com ferramentas e ambientes de desenvolvedor para resolver problemas complexos. Ele alcançou resultados de ponta entre os modelos abertos em vários benchmarks de codificação e agentic, com desempenho comparável a modelos líderes como Claude Sonnet 4. Disponível no SiliconFlow por US$ 1,14/M tokens de entrada e US$ 2,28/M tokens de saída.
Prós
- Modelo de código mais agentic com interação autônoma de ferramentas.
- 480B parâmetros totais com ativação eficiente de 35B via MoE.
- Contexto nativo de 256K, extensível a 1M tokens para trabalho em escala de repositório.
Contras
- Preço mais alto devido ao tamanho e capacidades do modelo.
- Pode ser excessivo para tarefas de codificação simples.
Por Que Amamos
- Ele revoluciona os fluxos de trabalho de codificação agentic ao interagir autonomamente com ferramentas de desenvolvedor e lidar com bases de código massivas, tornando-o a escolha definitiva para projetos complexos de engenharia de software.
zai-org/GLM-4.5-Air
GLM-4.5-Air é um modelo fundamental especificamente projetado para aplicações de agentes de IA, construído sobre uma arquitetura Mixture-of-Experts (MoE). Ele foi extensivamente otimizado para uso de ferramentas, navegação na web, desenvolvimento de software e desenvolvimento front-end, permitindo integração perfeita com agentes de codificação como Claude Code e Roo Code. GLM-4.5 emprega uma abordagem de raciocínio híbrido para diversos cenários de aplicação.
zai-org/GLM-4.5-Air: Otimizado para Engenharia Orientada por Agentes
GLM-4.5-Air é um modelo fundamental especificamente projetado para aplicações de agentes de IA, construído sobre uma arquitetura Mixture-of-Experts (MoE). Ele foi extensivamente otimizado para uso de ferramentas, navegação na web, desenvolvimento de software e desenvolvimento front-end, permitindo integração perfeita com agentes de codificação como Claude Code e Roo Code. GLM-4.5 emprega uma abordagem de raciocínio híbrido, permitindo-lhe adaptar-se eficazmente a uma ampla gama de cenários de aplicação – desde tarefas de raciocínio complexas até casos de uso diários. Com 106B parâmetros totais e 12B parâmetros ativos, ele oferece desempenho excepcional a um custo de inferência mais baixo. O modelo suporta um comprimento de contexto de 131K, tornando-o ideal para fluxos de trabalho de engenharia abrangentes. Disponível no SiliconFlow por US$ 0,14/M tokens de entrada e US$ 0,86/M tokens de saída.
Prós
- Especificamente otimizado para aplicações de agentes de IA e integração de ferramentas.
- Integra-se perfeitamente com agentes de codificação populares como Claude Code.
- Arquitetura MoE eficiente com 12B parâmetros ativos.
Contras
- Não é o maior modelo para as tarefas de engenharia mais complexas.
- O comprimento do contexto é menor do que alguns modelos de codificação especializados.
Por Que Amamos
- Ele atinge o equilíbrio perfeito entre capacidades orientadas por agentes, otimização de desenvolvimento de software e eficiência de custos, tornando-o uma escolha ideal para equipes de engenharia que constroem fluxos de trabalho de desenvolvimento alimentados por IA.
Comparação de LLMs para Engenharia
Nesta tabela, comparamos os principais LLMs de código aberto para engenharia de 2025, cada um com uma força única. Para geração de código pronta para produção com as maiores pontuações SWE-bench Verified, moonshotai/Kimi-Dev-72B lidera o grupo. Para fluxos de trabalho de codificação agentic em larga escala, Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct oferece uma compreensão de repositório inigualável. Para desenvolvimento orientado por agentes e econômico com integração de ferramentas, zai-org/GLM-4.5-Air oferece excelente valor. Esta visão lado a lado ajuda você a escolher a ferramenta certa para suas necessidades específicas de engenharia.
| Número | Modelo | Desenvolvedor | Subtipo | Preço (SiliconFlow) | Ponto Forte Principal |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | moonshotai/Kimi-Dev-72B | moonshotai | Raciocínio, Codificação | US$ 0,29 entrada / US$ 1,15 saída por M tokens | 60,4% SWE-bench Verified (SOTA) |
| 2 | Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct | Qwen | Codificação, Agentic | US$ 1,14 entrada / US$ 2,28 saída por M tokens | Mais agentic, contexto de 256K-1M |
| 3 | zai-org/GLM-4.5-Air | zai | Raciocínio, Agente, Codificação | US$ 0,14 entrada / US$ 0,86 saída por M tokens | Otimizado para agentes, custo-eficiente |
Perguntas Frequentes
Nossas três principais escolhas para 2025 são moonshotai/Kimi-Dev-72B, Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct e zai-org/GLM-4.5-Air. Cada um desses modelos se destacou por sua inovação, desempenho em tarefas de engenharia de software e abordagem única para resolver desafios na geração de código, aplicação autônoma de patches e fluxos de trabalho de desenvolvimento agentic.
Nossa análise aprofundada mostra vários líderes para diferentes necessidades. moonshotai/Kimi-Dev-72B é a melhor escolha para geração de código pronta para produção e aplicação autônoma de patches em bases de código com a maior pontuação SWE-bench Verified entre os modelos de código aberto. Para engenheiros que precisam de capacidades agentic máximas e compreensão em escala de repositório, Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct se destaca com seu contexto de 256K-1M tokens e interação autônoma de ferramentas. Para desenvolvimento orientado por agentes e econômico com excelente integração de ferramentas, zai-org/GLM-4.5-Air oferece o melhor valor com otimizações para integração Claude Code e Roo Code.