Что такое открытые LLM для инженерии?
Открытые LLM для инженерии — это специализированные большие языковые модели, предназначенные для решения сложных задач разработки программного обеспечения, от генерации кода и отладки до автономного исправления реальных кодовых баз. Используя передовые архитектуры глубокого обучения, такие как Mixture-of-Experts (MoE) и обучение с подкреплением, они переводят инструкции на естественном языке в функциональный код, отлаживают существующее программное обеспечение и интегрируются с инструментами разработчика. Эта технология позволяет инженерам и разработчикам ускорять разработку программного обеспечения, автоматизировать повторяющиеся задачи и создавать надежные решения с беспрецедентной эффективностью. Они способствуют сотрудничеству, ускоряют инновации и демократизируют доступ к мощным инженерным инструментам, обеспечивая широкий спектр применений от индивидуальных проектов кодирования до крупномасштабной корпоративной разработки программного обеспечения.
moonshotai/Kimi-Dev-72B
Kimi-Dev-72B — это новая открытая большая языковая модель для кодирования, достигшая 60,4% на SWE-bench Verified, что является передовым результатом среди открытых моделей. Оптимизированная с помощью крупномасштабного обучения с подкреплением, она автономно исправляет реальные кодовые базы в Docker и получает вознаграждение только при прохождении полных наборов тестов. Это гарантирует, что модель предоставляет правильные, надежные и практичные решения, соответствующие реальным стандартам разработки программного обеспечения.
moonshotai/Kimi-Dev-72B: Передовая производительность в разработке программного обеспечения
Kimi-Dev-72B — это новая открытая большая языковая модель для кодирования, достигшая 60,4% на SWE-bench Verified, что является передовым результатом среди открытых моделей. Оптимизированная с помощью крупномасштабного обучения с подкреплением, она автономно исправляет реальные кодовые базы в Docker и получает вознаграждение только при прохождении полных наборов тестов. Это гарантирует, что модель предоставляет правильные, надежные и практичные решения, соответствующие реальным стандартам разработки программного обеспечения. С 72 миллиардами параметров и длиной контекста 131K эта модель превосходно понимает сложные кодовые базы и предоставляет готовые к производству решения. Доступна на SiliconFlow по цене $0,29/M входных токенов и $1,15/M выходных токенов.
Преимущества
- Передовой результат 60,4% на SWE-bench Verified среди открытых моделей.
- Оптимизирована с помощью крупномасштабного обучения с подкреплением для реальной инженерии.
- Автономно исправляет кодовые базы с интеграцией Docker.
Недостатки
- Более высокая стоимость вывода по сравнению с меньшими моделями.
- Требует значительных вычислительных ресурсов для развертывания.
Почему нам это нравится
- Она устанавливает золотой стандарт для открытого ИИ в разработке программного обеспечения благодаря своей новаторской производительности SWE-bench Verified и практическим, готовым к производству возможностям генерации кода.
Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct — это самая агентная модель кода, выпущенная Alibaba на сегодняшний день. Это модель Mixture-of-Experts (MoE) с 480 миллиардами общих параметров и 35 миллиардами активированных параметров, что обеспечивает баланс эффективности и производительности. Модель изначально поддерживает длину контекста 256K токенов, что позволяет ей обрабатывать кодовые базы размером с репозиторий и сложные задачи программирования. Qwen3-Coder специально разработана для агентных рабочих процессов кодирования.
Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct: Самая агентная инженерная модель
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct — это самая агентная модель кода, выпущенная Alibaba на сегодняшний день. Это модель Mixture-of-Experts (MoE) с 480 миллиардами общих параметров и 35 миллиардами активированных параметров, что обеспечивает баланс эффективности и производительности. Модель изначально поддерживает длину контекста 256K (приблизительно 262 144) токенов, которая может быть расширена до 1 миллиона токенов с использованием методов экстраполяции, таких как YaRN, что позволяет ей обрабатывать кодовые базы размером с репозиторий и сложные задачи программирования. Qwen3-Coder специально разработана для агентных рабочих процессов кодирования, где она не только генерирует код, но и автономно взаимодействует с инструментами и средами разработчика для решения сложных проблем. Она достигла передовых результатов среди открытых моделей по различным бенчмаркам кодирования и агентных задач, с производительностью, сравнимой с ведущими моделями, такими как Claude Sonnet 4. Доступна на SiliconFlow по цене $1,14/M входных токенов и $2,28/M выходных токенов.
Преимущества
- Самая агентная модель кода с автономным взаимодействием с инструментами.
- 480B общих параметров с эффективной активацией 35B через MoE.
- 256K нативного контекста, расширяемого до 1M токенов для работы с репозиториями.
Недостатки
- Более высокая цена из-за размера и возможностей модели.
- Может быть избыточной для простых задач кодирования.
Почему нам это нравится
- Она революционизирует агентные рабочие процессы кодирования, автономно взаимодействуя с инструментами разработчика и обрабатывая огромные кодовые базы, что делает ее идеальным выбором для сложных проектов по разработке программного обеспечения.
zai-org/GLM-4.5-Air
GLM-4.5-Air — это фундаментальная модель, специально разработанная для приложений ИИ-агентов, построенная на архитектуре Mixture-of-Experts (MoE). Она была тщательно оптимизирована для использования инструментов, веб-браузинга, разработки программного обеспечения и фронтенд-разработки, обеспечивая бесшовную интеграцию с агентами кодирования, такими как Claude Code и Roo Code. GLM-4.5 использует гибридный подход к рассуждениям для различных сценариев применения.
zai-org/GLM-4.5-Air: Оптимизирована для агентно-ориентированной инженерии
GLM-4.5-Air — это фундаментальная модель, специально разработанная для приложений ИИ-агентов, построенная на архитектуре Mixture-of-Experts (MoE). Она была тщательно оптимизирована для использования инструментов, веб-браузинга, разработки программного обеспечения и фронтенд-разработки, обеспечивая бесшовную интеграцию с агентами кодирования, такими как Claude Code и Roo Code. GLM-4.5 использует гибридный подход к рассуждениям, что позволяет ей эффективно адаптироваться к широкому спектру сценариев применения — от сложных задач рассуждения до повседневных случаев использования. С 106 миллиардами общих параметров и 12 миллиардами активных параметров она обеспечивает исключительную производительность при более низкой стоимости вывода. Модель поддерживает длину контекста 131K, что делает ее идеальной для комплексных инженерных рабочих процессов. Доступна на SiliconFlow по цене $0,14/M входных токенов и $0,86/M выходных токенов.
Преимущества
- Специально оптимизирована для приложений ИИ-агентов и интеграции инструментов.
- Бесшовно интегрируется с популярными агентами кодирования, такими как Claude Code.
- Эффективная архитектура MoE с 12B активных параметров.
Недостатки
- Не самая большая модель для самых сложных инженерных задач.
- Длина контекста меньше, чем у некоторых специализированных моделей кодирования.
Почему нам это нравится
- Она обеспечивает идеальный баланс между возможностями, управляемыми агентами, оптимизацией разработки программного обеспечения и экономической эффективностью, что делает ее идеальным выбором для инженерных команд, создающих рабочие процессы разработки на основе ИИ.
Сравнение инженерных LLM
В этой таблице мы сравниваем ведущие открытые LLM для инженерии 2025 года, каждая из которых обладает уникальной сильной стороной. Для генерации готового к производству кода с наивысшими баллами SWE-bench Verified лидирует moonshotai/Kimi-Dev-72B. Для крупномасштабных агентных рабочих процессов кодирования Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct предлагает непревзойденное понимание репозиториев. Для экономичной агентно-ориентированной разработки с интеграцией инструментов zai-org/GLM-4.5-Air обеспечивает отличное соотношение цены и качества. Этот сравнительный обзор поможет вам выбрать правильный инструмент для ваших конкретных инженерных потребностей.
| Номер | Модель | Разработчик | Подтип | Цены (SiliconFlow) | Основное преимущество |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | moonshotai/Kimi-Dev-72B | moonshotai | Рассуждение, Кодирование | $0.29 вход / $1.15 выход за M токенов | 60.4% SWE-bench Verified (SOTA) |
| 2 | Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct | Qwen | Кодирование, Агентная | $1.14 вход / $2.28 выход за M токенов | Самая агентная, контекст 256K-1M |
| 3 | zai-org/GLM-4.5-Air | zai | Рассуждение, Агент, Кодирование | $0.14 вход / $0.86 выход за M токенов | Оптимизирована для агентов, экономична |
Часто задаваемые вопросы
В нашу тройку лучших на 2025 год вошли moonshotai/Kimi-Dev-72B, Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct и zai-org/GLM-4.5-Air. Каждая из этих моделей выделяется своими инновациями, производительностью в задачах разработки программного обеспечения и уникальным подходом к решению проблем в генерации кода, автономном исправлении и агентных рабочих процессах разработки.
Наш углубленный анализ показывает несколько лидеров для различных потребностей. moonshotai/Kimi-Dev-72B — лучший выбор для генерации готового к производству кода и автономного исправления кодовых баз с самым высоким баллом SWE-bench Verified среди открытых моделей. Для инженеров, которым нужны максимальные агентные возможности и понимание масштаба репозитория, Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct превосходит с контекстом 256K-1M токенов и автономным взаимодействием с инструментами. Для экономичной агентно-ориентированной разработки с отличной интеграцией инструментов zai-org/GLM-4.5-Air обеспечивает наилучшее соотношение цены и качества с оптимизациями для интеграции Claude Code и Roo Code.