Как выбрать LLM для работы с кодом: не гнаться за хайпом, а тестировать

Если вы активно используете AI в разработке, то наверняка замечали одну вещь: модель, которую вы привыкли считать лучшей, может не справляться с вашими реальными задачами. Сегодня всё работает, а завтра появляется новый релиз и вы начинаете сомневаться — а не теряете ли вы в скорости или качестве.

Это особенно заметно в задачах с кодом. Здесь ошибочная или неполная рекомендация не просто annoying — она отнимает время на поиск и исправление ошибок.

Почему именно код — лучший тест для моделей

Код либо работает, либо нет. Это даёт объективную оценку, и многие разработчики именно поэтому используют его для сравнения моделей. В сообществах уже заметна тенденция: люди отказываются от универсальных решений и тестируют несколько моделей на своих проектах.

Многие жалуются на проблемы, которые встречаются регулярно:

• Модель исправляет одну ошибку, но вводит другую
• Плохо справляется с файлами среднего размера
• Даёт правдоподобные, но неверные решения
• Затрудняется при рефакторинге, когда требуется понимать контекст

Которые модели лучше показывают себя сейчас

Не все модели одинаково полезны для разных задач. Некоторые лучше справляют с архитектурными изменениями, а有些 лучше для итеративной работы:

Claude — хорошо подходит для сложен