Что такое открытые LLM для разработки программного обеспечения?
Открытые LLM для разработки программного обеспечения — это специализированные большие языковые модели, предназначенные для понимания, генерации и рассуждения о коде на нескольких языках программирования. Используя передовые архитектуры, такие как Mixture-of-Experts (MoE) и обучение с подкреплением, они автономно пишут код, отлаживают ошибки, рефакторят кодовые базы и взаимодействуют с инструментами разработки. Эти модели поддерживают реальные рабочие процессы разработки программного обеспечения — от простого автодополнения кода до сложных агентных задач кодирования — позволяя разработчикам ускорять циклы разработки, улучшать качество кода и решать сложные проблемы программирования с беспрецедентной помощью ИИ.
moonshotai/Kimi-Dev-72B
Kimi-Dev-72B — это новая открытая большая языковая модель для кодирования, достигающая 60,4% на SWE-bench Verified, устанавливая передовой результат среди моделей с открытым исходным кодом. 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: Передовое рассуждение о коде
Kimi-Dev-72B — это новая открытая большая языковая модель для кодирования, достигающая 60,4% на SWE-bench Verified, устанавливая передовой результат среди моделей с открытым исходным кодом. С 72 миллиардами параметров и окном контекста в 131K, она оптимизирована с помощью крупномасштабного обучения с подкреплением для автономного исправления реальных кодовых баз в средах Docker. Модель получает вознаграждение только при прохождении полных наборов тестов, что гарантирует предоставление правильных, надежных и практичных решений, соответствующих реальным стандартам разработки программного обеспечения. Такой строгий подход к обучению делает Kimi-Dev-72B исключительно надежной для генерации кода производственного уровня и задач разработки программного обеспечения.
Преимущества
- Передовой результат 60,4% на SWE-bench Verified среди моделей с открытым исходным кодом.
- Крупномасштабное обучение с подкреплением обеспечивает надежный код, проходящий тесты.
- Длина контекста 131K для работы с обширными кодовыми базами.
Недостатки
- Более высокие вычислительные требования с 72 миллиардами параметров.
- Цена в $1,15/M выходных токенов может быть выше для интенсивного использования.
Почему нам это нравится
- Она устанавливает эталон для моделей кодирования с открытым исходным кодом, предоставляя готовый к производству код, который проходит реальные наборы тестов, что делает ее золотым стандартом для серьезной разработки программного обеспечения.
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 общим количеством параметров 480 миллиардов и 35 миллиардами активированных параметров, что обеспечивает баланс эффективности и производительности. Модель изначально поддерживает длину контекста 256K токенов и специально разработана для агентных рабочих процессов кодирования, где она не только генерирует код, но и автономно взаимодействует с инструментами и средами разработки для решения сложных проблем.
Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct: Идеальный агентный кодер
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct — это самая агентная модель кода, выпущенная Alibaba на сегодняшний день. Будучи моделью Mixture-of-Experts (MoE) с общим количеством параметров 480 миллиардов и 35 миллиардами активированных параметров, она мастерски балансирует эффективность и производительность. 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 в масштабе репозитория и сложные задачи программирования. Qwen3-Coder специально разработан для агентных рабочих процессов кодирования, где он не только генерирует код, но и автономно взаимодействует с инструментами и средами разработки для решения сложных проблем. Он достиг передовых результатов среди открытых моделей по различным бенчмаркам кодирования и агентных задач, с производительностью, сравнимой с ведущими моделями, такими как Claude Sonnet 4.
Преимущества
- 480 миллиардов общих параметров с эффективной активацией 35 миллиардов для оптимальной производительности.
- 256K нативного контекста, расширяемого до 1M токенов для работы в масштабе репозитория.
- Передовые возможности агентного кодирования, конкурирующие с Claude Sonnet 4.
Недостатки
- Более высокая цена в $2,28/M выходных токенов отражает ее расширенные возможности.
- Требует понимания агентных рабочих процессов для максимизации потенциала.
Почему нам это нравится
- Она представляет будущее разработки с помощью ИИ — автономное кодирование, отладка и взаимодействие с инструментами для предоставления полных решений для огромных кодовых баз.
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) с общим количеством параметров 106B и 12B активных параметров. Она была тщательно оптимизирована для использования инструментов, веб-серфинга, 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 универсальных сценариев применения.
zai-org/GLM-4.5-Air: Эффективное кодирование на основе агентов
GLM-4.5-Air — это фундаментальная модель, специально разработанная для приложений ИИ-агентов, построенная на архитектуре Mixture-of-Experts (MoE) с общим количеством параметров 106B и 12B активных параметров. Она была тщательно оптимизирована для использования инструментов, веб-серфинга, 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, позволяя ей эффективно адаптироваться к широкому спектру сценариев применения — от сложных задач рассуждения до повседневных случаев использования в разработке. С окном контекста 131K и конкурентоспособной ценой от SiliconFlow в $0,86/M выходных токенов, она предлагает отличный баланс возможностей и эффективности для команд разработчиков.
Преимущества
- Оптимизирована специально для рабочих процессов ИИ-агентов и использования инструментов.
- Эффективная архитектура MoE с всего 12 миллиардами активных параметров.
- Отличное соотношение цена-производительность по цене $0,86/M выходных токенов от SiliconFlow.
Недостатки
- Меньшее количество активных параметров может ограничивать производительность в крайне сложных задачах.
- Менее специализирован для чистого кодирования по сравнению с выделенными моделями кода.
Почему нам это нравится
- Она предоставляет мощные возможности агентного кодирования по доступной цене, делая передовую разработку с помощью ИИ доступной для команд любого размера.
Сравнение LLM для разработки программного обеспечения
В этой таблице мы сравниваем ведущие открытые LLM 2025 года для разработки программного обеспечения, каждая из которых обладает уникальными сильными сторонами. Для рассуждений о коде, лидирующих по бенчмаркам, moonshotai/Kimi-Dev-72B устанавливает стандарт. Для агентного кодирования в масштабе репозитория Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct предлагает непревзойденные возможности, в то время как zai-org/GLM-4.5-Air обеспечивает эффективную разработку, оптимизированную для агентов. Этот сравнительный обзор поможет вам выбрать правильную модель для вашего рабочего процесса разработки.
| Номер | Модель | Разработчик | Подтип | Цены SiliconFlow | Основное преимущество |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | moonshotai/Kimi-Dev-72B | moonshotai | Кодирование и рассуждение | $1,15/M выходных токенов | Лидер SWE-bench Verified (60,4%) |
| 2 | Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct | Qwen | Агентное кодирование | $2,28/M выходных токенов | Агентные рабочие процессы в масштабе репозитория |
| 3 | zai-org/GLM-4.5-Air | zai | Разработка, оптимизированная для агентов | $0,86/M выходных токенов | Эффективная интеграция агентов |
Часто задаваемые вопросы
Наши три лучшие модели на 2025 год — это moonshotai/Kimi-Dev-72B, Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct и zai-org/GLM-4.5-Air. Каждая из этих моделей выделяется своими исключительными возможностями кодирования, инновационными подходами к решению задач разработки программного обеспечения и доказанной производительностью по отраслевым бенчмаркам, таким как SWE-bench Verified и задачам агентного кодирования.
Наш анализ показывает специализированных лидеров для различных потребностей. moonshotai/Kimi-Dev-72B — лучший выбор для кода производственного уровня, который проходит реальные наборы тестов и справляется со сложными задачами разработки программного обеспечения. Для разработчиков, работающих с массивными кодовыми базами и нуждающихся во взаимодействии с агентными инструментами, Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct превосходен благодаря своему контексту 256K и автономным возможностям разработки. Для команд, ищущих экономичное агентно-оптимизированное кодирование, zai-org/GLM-4.5-Air предлагает лучший баланс производительности и эффективности по цене $0,86/M выходных токенов от SiliconFlow.