Najlepsze LLM do kodowania w 2026: ranking 9 modeli

W lutym 2025 Claude 3.7 Sonnet uzyskał 62,3% na SWE-bench Verified, albo 70,3% z własnym scaffoldingiem, podczas gdy najlepszy wówczas model z otwartymi wagami, DeepSeek-R1, raportował 49,2% w publikacji.

Różnica wynosiła od 13 do 21 punktów, zależnie od tego, jak hojnie liczyłeś scaffolding.

We wrześniu 2026 niezależna rada Vals AI dla SWE-bench Verified ma Claude Opus 5 na poziomie 97,0% i DeepSeek V4 Pro 0813 na 96,4%, a Vals zarchiwizował benchmark, bo stał się nasycony.

Granica przesunęła się do trudniejszych ocen agentowych, takich jak SWE-bench Pro i Terminal-Bench 4.0, otwarte wagi dogoniły stare testy, a pytanie „najlepsze LLM do kodowania” zmieniło się w „najlepsze do czego, na jakim sprzęcie, w jakiej cenie”.

Odpowiem na to pytanie dla 9 modeli, których naprawdę użyłbym dziś, a krótko: Claude Opus 5.5 to ten, od którego większość zespołów powinna zacząć.

Jedna uwaga przed rankingiem: ten tekst dotyczy samych modeli, nie narzędzi wokół nich. Jeśli chcesz porównania Cursor, Copilot i Windsurf, zobacz nasz przegląd najlepszych asystentów AI do kodowania w 2026.

W skrócie: najlepsze LLM-y do kodowania we wrześniu 2026

Claude Opus 5.5 jest obecnie zarówno najsilniejszym modelem do kodowania w większości benchmarków, jak i tym, na który większość deweloperów powinna stawiać domyślnie, Claude Fable 5.1 to model do eskalacji dla pracy o najdłuższym horyzoncie, a Qwen3.8-27B to otwarte wagi do uruchomienia na jednej GPU. Oto najlepsze wybory pod konkretne zastosowania:

• Najlepszy ogólnie do agentowego kodowania: Claude Opus 5.5 (Anthropic), 89,9% SWE-bench Pro i 66,4% Terminal-Bench 4.0, w cenie $4 za milion tokenów wejściowych i $20 za milion tokenów wyjściowych.
• Najlepszy do pracy o najdłuższym horyzoncie: Claude Fable 5.1 (Anthropic), 81,2% SWE-bench Pro i najwyższy wynik Terminal-Bench 2.1 na Artificial Analysis (91,4%), $10 wejście i $50 wyjście za milion tokenów.
• Najlepszy model OpenAI do kodowania: GPT-6 Astra (OpenAI), pierwszy na liście agentów Terminal-Bench 4.0 na tbench.ai z 58,2% i na równi z Opus 5.5 z 59,6% w pomiarze Artificial Analysis.
• Najlepsza opłacalność od czołowego laboratorium: Gemini 3.8 Flash (Google), 89,4% na Terminal-Bench 2.1 za $0,75 wejście i $3,75 wyjście za milion tokenów do 31 grudnia 2026.
• Najlepsze otwarte wagi przez API: DeepSeek V4.1 Flash, licencja MIT, 90,6% Terminal-Bench 2.1, $0,60 za milion tokenów wyjściowych poza szczytem.
• Najlepsze otwarte wagi, których nie uruchomisz w domu: Kimi K3 (Moonshot AI), 2,8 bln parametrów, 88,3% Terminal-Bench 2.1.
• Najlepszy model lokalny na GPU 24 GB: Qwen3.8-27B (Alibaba), Apache 2.0, 73,0% Terminal-Bench 2.1, 16,5 GB przy UD-Q4_K_M.
• Najlepszy lokalny model dla stacji roboczej 128 GB: Laguna S 2.1 (Poolside), 118B parametrów, z czego tylko 8B aktywne, kontekst 1M.
• Najlepszy szybki lokalny model na starszy sprzęt: Qwen3-Coder-Next, 80B łącznie, ale 3B aktywne, 70,6% SWE-bench Verified.

Wszystkie powyższe wyniki pochodzą od dostawców, o ile nie zaznaczono inaczej. Dalej tłumaczę, skąd te wybory i gdzie każdy z nich się potyka.

Dlaczego ta lista dotyczy modeli, a nie asystentów do kodowania?

LLM do kodowania to model, który czyta twój prompt i wypisuje tokeny, a asystent do kodowania to uprząż, która podaje mu pliki, uruchamia polecenia i pokazuje diffa.

Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot i Windsurf to uprzęże. Claude Opus 5.5, GPT-6 Astra i Qwen3.8-27B to modele, a uprząż zmienia wynik bardziej, niż większość się spodziewa.

Anthropic w swoim poście o premierze Claude Opus 4.8 podaje to konkretnie w przypisie.

Raportuje wynik Terminal-Bench 2.1 każdego modelu na publicznej uprzęży Terminus-2, po czym zauważa, że liczba GPT-5.5 rośnie do 83,4% wewnątrz CLI Codex. Te same wagi, inna hydraulika, inny rezultat.

Dlatego poniższe rankingi zawierają informację o uprzęży, gdzie tylko mogłem ją znaleźć. Jeśli dopiero uczysz się, jak te modele działają pod maską, nasz przewodnik czym jest duży model językowy (LLM) to 15 minut lektury, które ułatwi śledzenie reszty artykułu.

Jakie benchmarki naprawdę mają znaczenie dla LLM-ów do kodowania?

Benchmarki ważne dla LLM-ów do kodowania w 2026 to SWE-bench Pro, Terminal-Bench (wersje 2.1 i 4.0) oraz, dla modeli z otwartymi wagami, które wciąż to raportują, LiveCodeBench v6. SWE-bench Verified był standardem przez 2 lata i jest dziś zbyt nasycony, by odróżniać topowe modele.

Zanim coś zrankuję, oto co oznacza każda liczba w opisach modeli.

SWE-bench Verified jest nasycony

SWE-bench Verified to zestaw 500 ręcznie zweryfikowanych zgłoszeń GitHub z popularnych repozytoriów Pythona; model dostaje repozytorium i treść zgłoszenia i musi wygenerować łatkę, która przejdzie ukryte testy jednostkowe.

OpenAI wprowadziło podzbiór Verified w 2024, bo oryginalny SWE-bench zawierał zadania z niedookreślonymi problemami lub zepsutymi testami. To wciąż najczęściej cytowana liczba w kodowaniu, i właśnie w tym problem.

Tablica Vals AI, która puszcza każdy model przez tego samego minimalnego agenta w bashu, umieściła Claude Opus 5 na 97,0%, DeepSeek V4 Pro 0813 na 96,4% i GPT-5.6 Sol na 96,2% w aktualizacji z 1 września 2026, po czym oznaczyła benchmark jako zarchiwizowany.

Kiedy 3 modele z 3 laboratoriów mieszczą się w 1 punkcie od siebie i 4 punktach od sufitu, metryka przestaje różnicować. Wciąż ją cytuję dla starszych i mniejszych modeli, bo to liczba na ich kartach, ale nie opieram na niej rankingu.

SWE-bench Pro to trudniejszy następca

SWE-bench Pro, utrzymywany przez Scale AI, zawiera 1 865 zadań w 41 profesjonalnych repozytoriach, z 731-zadaniowym publicznym splitem i wydzielonymi zbiorami prywatnymi. 22 września 2026 Scale wypuścił SWE-Bench Pro V2, który tnie publiczny zbiór do 642 zadań po usunięciu 89 uznanych za nieprawidłowe, więc sprawdzaj, na której wersji biegł wynik.

Średnia poprawka dotyka 107,4 linii w 4,1 pliku, a repozytoria obejmują wiele języków, nie tylko Pythona. Gdy publikacja o SWE-bench Pro ukazała się we wrześniu 2025, najlepsze modele miały około 23%.

Rok później karta systemowa Fable 5.1 raportuje 81,2% dla Fable 5.1 i 79,2% dla Opus 5, a tabela premiery GPT-5.6 podaje 64,6% dla GPT-5.6 Sol. Trzy tygodnie po karcie Fable karta systemowa Opus 5.5 podniosła top wynik do 89,9%.

To biegi dostawców, średnio z 5 prób przy maksymalnym wysiłku w przypadku Anthropic. Publiczna tabela Scale opóźnia się względem liczb dostawców o miesiące, więc traktuję liczbę dostawcy jako sufit, a tablicę jako podłogę.

Terminal-Bench 2.1 i 4.0

Terminal-Bench daje modelowi żywą powłokę w kontenerze i zadanie typu „wytrenuj ten model”, „napraw ten build” albo „odzyskaj uszkodzone archiwum”, po czym ocenia powstałe artefakty.

Wydanie 2.1 to 89 wyselekcjonowanych zadań z inżynierii oprogramowania, administracji systemów, przetwarzania danych i bezpieczeństwa, a Artificial Analysis mierzy je uprzężą Terminus 2 jako pass@1 uśrednione z 3 biegów. To jedna liczba, której nadaję największą wagę wszystkim, którzy budują lub używają agentów kodujących.

Terminal-Bench 4.0, hostowany przez Stanford, Harbor i Laude Institute na tbench.ai, to nowy zestaw graniczny.

Karta systemowa Opus 5.5 Anthropic opisuje go jako 66 zadań przechylonych w stronę biologii obliczeniowej, symulacji fizycznych, CAD, dowodów formalnych i wydajności GPU, z dłuższymi timeoutami, więc uprząż ma mniejsze znaczenie.

Na liście agentów tbench.ai GPT-6 Astra wciąż prowadzi z 58,2%, a Claude Fable 5.1 ma 57,9%, ale Claude Opus 5.5 nie ma tam jeszcze wpisu agenta. W biegach na poziomie modelu Artificial Analysis ma remis Opus 5.5 i Astra na 59,6%, a Vals AI daje Opus 5.5 pierwsze miejsce z 61,6%, choć Vals zaznacza, że wynik spada do 53,5%, jeśli policzyć zadania przekazane przez zabezpieczenia do modelu zapasowego jako porażki. Tu granica oddziela stawkę.

LiveCodeBench v6 wyłapuje pamięciówkę

LiveCodeBench, wprowadzony w publikacji Jaina i współautorów z 2024, ciągle zbiera zadania z LeetCode, AtCoder i Codeforces i znaczy je czasem publikacji, by oceniać model tylko na problemach opublikowanych po jego dacie odcięcia treningu.

Wersja 6 to bieżące okno na publicznej tablicy. Mierzy rozumowanie algorytmiczne, a nie inżynierię na skali repozytoriów, dlatego wciąż jest użyteczny do zadań rekrutacyjnych i struktur danych.

Laboratoria z czołówki w 2026 głównie przestały go raportować, więc liczby mam z modeli z otwartymi wagami: kwietniowy podgląd DeepSeek V4 Pro na 93,5%, Qwen3.8-27B na 90,3% i Kimi K2.6 na 89,6%. Gemini 3.1 Pro raportuje metrykę pokrewną, Elo LiveCodeBench Pro na poziomie 2 887.

Jak czytam tabelę benchmarków dostawcy

Tabela benchmarków dostawcy to scenariusz najlepszy z możliwych: ich uprząż, ich poziom wysiłku, ich liczba prób. Szukam niezależnej replikacji na Artificial Analysis, Vals AI lub liście agentów tbench.ai, zanim uwierzę w różnicę mniejszą niż 3 punkty.

Nasz wprowadzenie do benchmarków LLM i porównywania modeli omawia główne listy, a nasz tekst o tym, co mierzy MMLU przypomina, że benchmark wiedzy mówi prawie nic o tym, czy model naprawi flaky test.

Do budowy własnej uprzęży ewaluacyjnej nasz przewodnik po metrykach i metodologiach oceny LLM to ten, do którego najpierw odsyłam młodszych kolegów.

Przy takich benchmarkach oto jak 9 modeli wypada na nich, zaczynając od chmury frontowej.

Jakie są najlepsze chmurowe modele frontier do kodowania?

Najlepsze chmurowe modele frontier do kodowania we wrześniu 2026 to Claude Opus 5.5, Claude Fable 5.1, GPT-6 Astra i Gemini 3.8 Flash, i wszystkie 4 mają okno kontekstu rzędu 1M tokenów.

Różnice to cena, ustawienia wysiłku i to, pod który benchmark każdy lab optymalizował.

Wymieniam je w kolejności, w jakiej poleciłbym je zespołowi, który może sobie pozwolić na każdy z nich.

1. Claude Opus 5.5 (Anthropic)

Claude Opus 5.5 to nowy flagowiec Anthropic klasy Opus, wydany 22 września 2026, i to teraz model do kodowania, który poleciłbym prawie każdemu. Nie spodziewałem się tego pisać 2 miesiące po Opus 5. Post premierowy mówi, że dorównuje Fable 5.1 w większości prac, a kosztuje o 40% mniej w użyciu niż Opus 5, a przegląd modeli radzi deweloperom zaczynać od Opus 5.5 i sięgać po Fable 5.1 do wymagających zadań długohoryzontowych lub gdy ewale Opus 5.5 nie domagają.

Karta systemowa Opus 5.5 podaje 89,9% na SWE-bench Pro, 74,2% na DeepSWE v1.1 i 66,4% na Terminal-Bench 4.0 przy xhigh, przed Fable 5.1 w każdym wierszu kodowania opublikowanym przez Anthropic. Niezależne liczby są bliżej: Artificial Analysis ma remis z GPT-6 Astra na 59,6% na Terminal-Bench 4.0, a Vals AI daje mu 1. miejsce z 61,6% na Terminal-Bench 4.0 i 87,6% na Terminal-Bench 2.1. Obie liczby Vals obejmują przekazania przez zabezpieczenia; licząc je jako porażki, spadają do 53,5% i 79,8%.

Najważniejsze cechy:

• $4 za milion tokenów wejściowych i $20 za milion tokenów wyjściowych, 20% poniżej Opus 5, z odczytami z cache tańszymi o 60% do $0,20 za milion
• Kontekst 1M tokenów, wyjście 128K, adaptacyjne myślenie, którego nie da się wyłączyć, i domyślny wysiłek medium zamiast high
• 57,8% na CursorBench 4.0 przy max effort, najwyższy wynik na liście Cursor; przy medium 52,5%, wciąż powyżej Fable 5.1 przy max
• Dostępny w API Claude jako claude-opus-5-5, plus Amazon Bedrock, Google Cloud i Microsoft Foundry

Najlepszy do: codziennego kodowania, migracji w całej bazie kodu i code review. Zastępuje Opus 5 wprost przy niższej cenie, a Claude Code używa go teraz jako domyślnego modelu Opus. Nasz przewodnik po Claude Opus 5.5 omawia premierę, a porównanie GPT-6 Sol vs Claude Opus 5.5 zawiera test praktyczny.

Minus: 40% oszczędności dotyczy domyślnego wysiłku. Przy max Artificial Analysis stwierdziło znacznie wyższe zużycie tokenów niż w Opus 5, więc koszt na zadanie Intelligence Index ($5,98) wyszedł prawie równy z Opus 5 ($5,86). Model ma też zabezpieczenia w stylu Fable, które kierują większość zadań cyberbezpieczeństwa do Opus 4.8, a migracje kodu wymagają uwagi, bo żądania z wyłączonym myśleniem lub wymuszonym narzędziem teraz zwracają błędy.

2. Claude Fable 5.1 (Anthropic)

Claude Fable 5.1 to publiczna wersja modelu Anthropic klasy Mythos, wydana 1 września 2026, i to model, do którego eskaluję, gdy Opus 5.5 „kończy drogę”. Strona premiery podaje, że Fable 5.1 i Claude Mythos 5.1 to ten sam model z innymi zabezpieczeniami.

Liczby z karty systemowej Fable 5.1 to 81,2% na SWE-bench Pro i 55,8% na Terminal-Bench 4.0. Artificial Analysis niezależnie zmierzyło 91,4% na Terminal-Bench 2.1 przy max effort, nadal najwyższy wynik na tej tablicy.

Najważniejsze cechy:

• Okno kontekstu 1M tokenów i 128K tokenów wyjścia
• Adaptacyjne myślenie zawsze włączone
• Odczyty z cache promptu spadły o 75% do $0,25 za milion tokenów w 5.1, co według Anthropic tnie koszty prac agentowych do 45%
• Mocne planowanie wieloplikowe i szersze rozumowanie z lepszym użyciem narzędzi

Najlepszy do: produkcyjnych pipelines agentowych, wielodniowych refaktorów i zadań, gdzie zła odpowiedź kosztuje więcej niż tokeny, jeśli ewale pokażą, że Opus 5.5 tu nie domaga. Nasz przewodnik po Claude Fable 5.1 omawia to wydanie, a przegląd Claude Fable 5 dotyczy czerwcowego oryginału.

Minus: $10 za milion tokenów wejściowych i $50 za milion tokenów wyjściowych to 2,5 raza stawki Opus 5.5, a w tabeli Anthropic Fable 5.1 teraz przegrywa z Opus 5.5 na SWE-bench Pro, Terminal-Bench 4.0 i CursorBench 4.0. Anthropic twierdzi, że realna luka jest węższa niż sugerują te wyniki, ale ciężar dowodu się odwrócił. Na starszym CursorBench 3.2.0 Fable 5.1 przy medium uzyskał 68,0% za $3,53 na zadanie.

3. GPT-6 Astra (OpenAI)

GPT-6 Astra to model frontier OpenAI, wydany 3 września 2026, i nadal siedzi pierwszy na liście agentów Terminal-Bench 4.0 na tbench.ai z 58,2% na uprzęży Codex przy max, choć Opus 5.5 nie ma tam jeszcze wpisu agenta.

Strona modelu podaje okno kontekstu 1 050 000 tokenów, 128 000 tokenów wyjścia, cutoff wiedzy 30 kwietnia 2026 i poziomy wysiłku od none po max. Ceny to $10 za milion tokenów wejściowych, $1 za zcache’owane wejście i $50 za milion tokenów wyjściowych.

Materiały startowe OpenAI opierają się na własnych ewaluacjach i karcie systemowej zamiast benchmarków między laboratoriami. Ich ewale są mocne, ale nie nazwałbym Astry jednoznacznym zwycięzcą nad Opus 5.5 czy Fable 5.1. Omawiamy liczby premiery w naszym przeglądzie GPT-6 Astra.

Najważniejsze cechy:

• Responses API udostępnia hosted_shell, apply_patch, computer_use i tool_search, czyli zestaw narzędzi, na którym działa sam Codex.
• Zcache’owane wejście po $1 za milion tokenów, jedna dziesiąta ceny bazowej, co ma znaczenie w pętlach agentów wielokrotnie czytających to samo repozytorium.
• Astra to pierwszy model OpenAI, który osiągnął najwyższy poziom cyberbezpieczeństwa w ich Preparedness Framework, więc część promptów z pogranicza security jest bramkowana.

Najlepszy do: zespołów już na Codex, GitHub Copilot lub stosie Microsoftu, zadań naukowo-inżynieryjnych i każdego, kto potrzebuje lepszego wsparcia narzędzi zewnętrznych. Jeśli chcesz większości możliwości taniej, GPT-6 Sol, wydany 22 września w cenie $2 wejście i $10 wyjście za milion tokenów, zastępuje GPT-5.6 Sol, a bez GPT-6 Terra zajmuje teraz dawny slot cenowy Terry. Na własnych wykresach OpenAI ma 68,8% na DeepSWE 1.1 i 49,3% na FrontierCode, choć GPT-5.6 Sol przy max wciąż wyżej na DeepSWE.

Minus: ceny w stylu Fable, a Opus 5.5 dorównuje Astrze na Terminal-Bench 4.0 przy około 40% kosztu na zadanie według Anthropic, z Artificial Analysis punktującymi remis. Najwyraźniejsze przewagi Astry są w pracach naukowych: 64,6% na Terminal-Bench-Science i 65,5% na FrontierSWE v2, oba przed Opus 5.5.

4. Gemini 3.8 Flash (Google)

Gemini 3.8 Flash to model pociągowy Google, wydany 2 września 2026, i jeden z najtańszych sposobów na uzyskanie agentowego wyniku kodowania klasy frontier (GPT-6 Luna jest tańszy per token, ale ma niższe wyniki agentowe). Raport ewaluacji Google pokazuje 89,4% na Terminal-Bench 2.1 i 73,7% na DeepSWE v1.1, 113-zadaniowym długohoryzontowym zestawie, gdzie Fable 5.1 miało 67,4%. Ta sama tabela ma Opus 5 nieco wyżej z 74,0%, Anthropic raportuje 74,2% dla Opus 5.5, a przewodnik dewelopera Google dodaje 61,6% na SWE-bench Pro.

Cennik na stronie cen API Gemini to $0,75 za milion tokenów wejściowych i $3,75 za milion tokenów wyjściowych do 31 grudnia 2026, następnie $1,50 i $7,50 od 1 stycznia 2027. Nawet w 2027 to nieco ponad jedna trzecia stawki wyjścia Opus 5.5. Okno kontekstu to 1M tokenów wejścia z 64K wyjścia.

Najważniejsze cechy:

• Natywne wejście multimodalne, więc możesz wrzucić diagram architektury albo zrzut ekranu niezdającego UI obok kodu.
• Google pozycjonuje go jako model do dużych wolumenów pracy agentowej i wycenia odpowiednio.
• Istnieje wariant Cyber do pracy nad podatnościami, bramkowany osobno, opisany w naszym przeglądzie Gemini 3.8 Flash i Flash Cyber.

Najlepszy do: pętli agentowych o dużym wolumenie, zespołów wrażliwych na koszt i środowisk Vertex AI. Gemini 3.1 Pro, wydany 19 lutego 2026, pozostaje modelem klasy Pro Google z 54,2% SWE-bench Pro w cenie $2 wejście i $12 wyjście za milion tokenów, ale do kodowania dziś wybrałbym 3.8 Flash zamiast 3.1 Pro.

Minus: 19,1% na Terminal-Bench 4.0. Flash jest mocny w dobrze zdefiniowanej pracy terminalowej i słaby w granicznych zadaniach naukowych, więc trzymaj pod ręką mocniejszy model na najtrudniejsze tickety.

To tyle o modelach chmurowych. Reszta listy to modele do pobrania.

Jakie są najlepsze LLM-y do kodowania z otwartymi wagami w 2026?

Najlepsze LLM-y do kodowania z otwartymi wagami w 2026 dzielą się na 2 grupy: modele w skali centrum danych, jak DeepSeek V4.1 Flash i Kimi K3, które dorównują frontier, ale wymagają poważnego sprzętu serwerowego, oraz modele poniżej 120B, jak Qwen3.8-27B i Laguna S 2.1, które uruchomisz na własnym sprzęcie.

„Otwarte wagi” tu znaczy, że wagi są do pobrania. Licencje wahają się od MIT i Apache 2.0 po warunki niestandardowe.

5. DeepSeek V4.1 Flash (DeepSeek)

DeepSeek V4.1 Flash to wydanie z 10 września 2026 i mimo nazwy Flash to teraz model DeepSeek, po który sięgnąłbym pierwszy. DeepSeek twierdzi, że bije własny flagowy V4 Pro 0813 w wydajności, koszcie, szybkości i czasie ukończenia zadań. Niezależny indeks Vals AI skłania się tak samo, klasyfikując go najwyżej wśród otwartych wag z 57,9%, wobec 52,4% dla V4 Pro 0813 w sierpniu.

To 552-miliardowy model mieszanki ekspertów (MoE) z około 8B parametrów aktywnych na token wejściowy i 16B na wyjściowy, kontekst 1M tokenów, natywne wejście obrazów i wagi na licencji MIT. DeepSeek raportuje 90,6% na Terminal-Bench 2.1 i 74,2% na DeepSWE v1.1, najwyższe wyniki wśród otwartych wag raportowane przez dostawców na obu. Własny bieg Vals AI na Terminal-Bench 2.1 jest mniej hojny: 74,5%, drugie miejsce wśród otwartych wag.

Więcej o wydaniu w naszym przeglądzie DeepSeek V4.1 Flash.

Najważniejsze cechy:

• Ceny API na stronie cen DeepSeek to $0,15 za milion tokenów wejściowych i $0,60 za milion tokenów wyjściowych poza szczytem, podwajając się do $0,30 i $1,20 w godzinach szczytu w dni robocze (01:00–04:00 i 06:00–10:00 UTC). Trafienia cache kosztują $0,003 za milion poza szczytem.
• Serwowany jako deepseek-flash na API kompatybilnym z OpenAI, więc skrypt ask_coding_model.py dalej w artykule zadziała po zmianie base URL.
• KV cache około ćwierć rozmiaru V4 Flash, dzięki czemu DeepSeek tak nisko wycenia długi kontekst.

Najlepszy do: zadań terminalowych bliskich frontier za grosze i wsadów kodu planowanych poza szczytem.

Minus: 31,2% na Terminal-Bench 4.0 w raporcie DeepSeek, więc najtwardsza długohoryzontowa praca agentowa nadal należy do laboratoriów frontier. Checkpoint to także ok. 510 GB, więc „otwarte wagi” tu znaczą serwer multi-GPU. Jeśli jesteś na V4 Pro 0813, DeepSeek ogłosił routing tego modelu do V4.1 Flash 14 września, po czym się wycofał, a V4 Pro nadal jest serwowany po $0,66/$1,98 poza szczytem do odwołania.

6. Kimi K3 (Moonshot AI)

Kimi K3 to 2,8-bln flagowiec otwartych wag Moonshot AI, wydany w lipcu 2026, i ma 88,3% na Terminal-Bench 2.1, drugie wśród otwartych modeli za 90,6% DeepSeek V4.1 Flash raportowanym przez dostawcę.

Karta na Hugging Face podaje 104B aktywnych parametrów w 896 ekspertach (16 routowanych plus 2 współdzielonych na token), kontekst 1 048 576 tokenów i wagi MXFP4. Vals AI zmierzyło 93,4% na SWE-bench Verified.

Najważniejsze cechy:

• Kontekst 1M tokenów z natywną wizją.
• Dystrybuowany na licencji Kimi K3, niestandardowej zamiast MIT czy Apache, więc przeczytaj przed komercyjnym użyciem.
• Zalecane stosy inferencji to vLLM, SGLang i TokenSpeed, a Moonshot skalibrował część zadań GPU dla H20.

Najlepszy do: każdego, kto chce najsilniejszego otwartego agenta-kodemistrza.

Minus: możliwości bliskie frontier tylko w skali centrum danych. Luka 3 punktów do Fable 5.1 na Terminal-Bench 2.1 wygląda na małą, ale to nie jabłka do jabłek: Moonshot mierzył 88,3% w swojej uprzęży Kimi Code, a 91,4% Fable pochodzi z biegów Terminus 2 Artificial Analysis. W praktyce albo wynajmujesz hosting, albo stawiasz własny klaster, plus licencja custom do uzgodnienia z prawnymi.

7. Qwen3.8-27B (Alibaba)

Qwen3.8-27B to gęsty model 27 miliardów parametrów, wydany w sierpniu 2026 na Apache 2.0, i to najlepszy LLM do kodowania, który uruchomisz na pojedynczej GPU 24 GB.

Karta modelu raportuje 61,7% na SWE-bench Pro, 73,0% na Terminal-Bench 2.1, 90,3% na LiveCodeBench v6 i 42,2% na DeepSWE 1.1, z natywnym kontekstem 262 144 tokenów rozszerzalnym do 1M z YaRN. Te wyniki SWE-bench Pro i Terminal-Bench biją Laguna S 2.1, model 4 razy większy, i biją Gemini 3.1 Pro na SWE-bench Pro. Prawdą jest, że Qwen uruchamiał SWE-bench Pro na własnym skorygowanym zestawie zadań, więc traktuj te porównania między labami jako orientacyjne.

Najważniejsze cechy:

• Społecznościowy UD-Q4_K_M GGUF od Unsloth to pojedynczy plik 16,5 GB, co zostawia miejsce na kontekst 32K na karcie 24 GB. UD-Q4_K_XL ma 17,6 GB.
• Architektura gęsta, więc wolniejsza per token niż MoE z 3B aktywnymi, ale znacznie bardziej spójna przy edycjach wieloplikowych.
• Apache 2.0, więc brak ograniczeń użycia w produktach komercyjnych.

Najlepszy do: deweloperów, którzy nie mogą wysyłać kodu do zewnętrznego API, solistów z jedną GPU klasy RTX i każdego, kto chce lokalnego porównania kontra Claude na własnym repo przed płaceniem za chmurę.

Minus: 73,0% kontra 91,4% na Terminal-Bench 2.1 to wciąż 18 punktów różnicy i objawia się większą liczbą retry przy długich zadaniach agentowych.

8. Laguna S 2.1 (Poolside)

Laguna S 2.1 to 118B-parametrowy model mieszanki ekspertów do kodowania z 8B aktywnymi parametrami, wydany 21 lipca 2026, i to otwarty wybór dla Mac Studio, DGX Spark lub stacji multi-GPU.

Post premierowy Poolside raportuje 59,4% na publicznym splicie SWE-bench Pro, 70,2% na Terminal-Bench 2.1 przy max thinking (60,4% bez myślenia), 78,5% na SWE-bench Multilingual i 40,4% na DeepSWE.

Model trenowano na 409 000 środowiskach, w tym 83 000 zadań terminalowych i 168 000 workflowów inżynierii oprogramowania, na 4 096 H200 w niecałe 9 tygodni.

Najważniejsze cechy:

• Okno kontekstu 1M tokenów, rzadkie przy tym rozmiarze.
• Licencja OpenMDW-1.1, permisywna, ale warta lektury dla prawników.
• Tryb myślenia włączony domyślnie i wart ok. 10 punktów na Terminal-Bench 2.1; średnia długość ukończenia wahała się od ok. 23K do 249K tokenów na zadanie w biegach Poolside, więc uwzględnij budżet.

Najlepszy do: zespołów chcących lokalnego agenta w stylu Claude Code na maszynie z 96 do 128 GB pamięci zunifikowanej i repozytoriów na tyle dużych, by lokalnie potrzebować okna 1M.

Minus: 118B parametrów przy 4-bit to około 60–70 GB wag zanim przydzielisz KV cache, więc GPU 24 GB odpada. Po surowych wynikach Qwen3.8-27B ma przewagę, ale 8B aktywnych w Lagunie czyni ją znacznie szybszą, gdy wagi się mieszczą, co jest sednem nocnego agenta.

9. Qwen3-Coder-Next (Alibaba)

Qwen3-Coder-Next to 80B-parametrowy model mieszanki ekspertów, który aktywuje tylko 3B parametrów na token, wydany 3 lutego 2026 na Apache 2.0, i to najszybszy sensowny lokalny koder na sprzęt, który nie utrzyma gęstego 27B w prędkości.

Karta modelu podaje 70,6% na SWE-bench Verified, 44,3% na SWE-bench Pro i 36,2% na Terminal-Bench 2.0, z 512 ekspertami (10 aktywnych plus 1 współdzielony) i kontekstem 262 144 tokenów. Działa tylko w trybie „bez myślenia”.

Najważniejsze cechy:

• Oficjalny GGUF Q4_K_M ma ok. 48 GB, co pasuje bardziej do Maca 64 GB lub setupu z offloadem CPU niż pojedynczej konsumenckiej GPU.
• Uwaga hybrydowa (3 warstwy Gated DeltaNet na warstwę standardową) utrzymuje niskie zużycie pamięci przy długim kontekście.
• Wspierany w vLLM, SGLang, Ollama, LM Studio, MLX-LM, llama.cpp i KTransformers, wg karty.

Najlepszy do: długohoryzontowych zadań nocnych, gdzie tokeny na sekundę liczą się bardziej niż szczytowa dokładność, i laptopów z 64 GB pamięci zunifikowanej.

Minus: 44,3% na SWE-bench Pro to 17 punktów za Qwen3.8-27B, więc do jednego twardego buga sięgnąłbym po model gęsty.

Inne modele z otwartymi wagami warte uwagi

Cztery kolejne modele prawie trafiły na listę, a 2 z nich lepiej pasują konkretnym zespołom niż moje wybory:

• DeepSeek V4 Pro 0813 (DeepSeek): 1,6T łącznie, 49B aktywnych, kontekst 1M, MIT, 96,4% na zarchiwizowanym SWE-bench Verified Vals AI. Nadal serwowany po $0,66 wejście i $1,98 wyjście za milion tokenów poza szczytem, ale Vals zmierzył 54,7% na Terminal-Bench 2.1 wobec 87,9% raportowanych przez DeepSeek, i DeepSeek kieruje teraz użytkowników do V4.1 Flash. Nasz tekst o DeepSeek V4 opisuje architekturę.
• Kimi K2.6 (Moonshot): 1T łącznie, 32B aktywnych, kontekst 256K, zmodyfikowana MIT, 80,2% SWE-bench Verified, 58,6% SWE-bench Pro i 89,6% LiveCodeBench v6. Najczystsza licencja wśród modeli bilionowych po zwykłej MIT DeepSeek V4 Pro.
• MiniMax M3: 428B łącznie, 23B aktywnych, kontekst 1M, natywne wejście obrazu i wideo, 80,5% SWE-bench Verified i 59% SWE-bench Pro. Otwarty wybór, jeśli twoje zadania mieszają kod ze zrzutami ekranu.
• Qwen3.8-Flash-Next: 125B łącznie z 6B aktywnymi, 62,5% SWE-bench Pro i 58,7% DeepSWE, na bardziej restrykcyjnej licencji qwen-community-1.0. Mocniejszy niż Qwen3.8-27B na DeepSWE, ale licencja wycięła go z mojej top 9.

Jeśli któryś z tych wyborów pasuje do twojego sprzętu, poniżej jak go uruchomić.

Jak uruchomić lokalnie model do kodowania z otwartymi wagami?

Uruchomienie lokalnie modelu do kodowania z otwartymi wagami to 3 kroki: pobierz skwantyzowany checkpoint, wystaw go za endpointem zgodnym z OpenAI i wskaż na ten endpoint swojego klienta lub asystenta do kodowania. Użyję Qwen3.8-27B, bo najłatwiej go zmieścić na sprzęcie konsumenckim.

Najpierw pobranie. Biblioteka huggingface_hub obsługuje wznawialne transfery i cache, co pomaga przy tych większych plikach:

"""Download a quantized coding model from Hugging Face.
 
Qwen3.8-27B at UD-Q4_K_M is a single 16.5 GB file, which leaves room for
a 32K context on a 24 GB GPU. Swap FILENAME for the UD-Q4_K_XL build if you
have the extra 1 GB to spare.
"""
 
from huggingface_hub import hf_hub_download
 
REPO_ID = "unsloth/Qwen3.8-27B-GGUF"
FILENAME = "Qwen3.8-27B-UD-Q4_K_M.gguf"
 
 
def fetch(repo_id: str = REPO_ID, filename: str = FILENAME) -> str:
    """Download one file from the Hub and return its local path."""
    path = hf_hub_download(repo_id=repo_id, filename=filename)
    print(f"Saved to {path}")
    return path
 
 
if __name__ == "__main__":
    fetch()

Zapisz to jako download_gguf.py i uruchom uv run --with huggingface_hub python download_gguf.py. Na Windowsie zobaczysz ostrzeżenie o symlinkach, jeśli nie masz włączonego trybu dewelopera.

Drugi krok: serwowanie.

Każde z: llama-server z llama.cpp, LM Studio lub Ollama wystawi endpoint /v1 zgodny z OpenAI. W llama.cpp to jedno polecenie, a 2 flagi robią robotę: -ngl 99 zrzuca wszystkie warstwy na GPU, a -c 32768 ustawia kontekst 32K.

llama-server -m Qwen3.8-27B-UD-Q4_K_M.gguf -c 32768 -ngl 99 --port 8080

Trzeci krok: klient. Mam jeden skrypt na każdy model, który oceniam, lokalny lub hostowany, i przełączam cele 3 zmiennymi środowiskowymi. Ten sam plik gada z lokalnym serwerem powyżej, z API DeepSeek lub z OpenAI:

"""Send one coding prompt to any OpenAI-compatible endpoint.
 
The same script talks to a local llama.cpp or vLLM server, to DeepSeek's
API, or to OpenAI itself. Only three environment variables change:
 
    LLM_BASE_URL   e.g. http://localhost:8080/v1  or  https://api.deepseek.com
    LLM_MODEL      e.g. qwen3.8-27b  or  deepseek-flash
    LLM_API_KEY    anything non-empty for a local server
"""
 
import os
 
from openai import OpenAI
 
PROMPT = (
    "Write a Python function top_n(df, col, n) that returns the n largest "
    "rows of a pandas DataFrame by column col, with a docstring and a "
    "ValueError if col is missing."
)
 
 
def ask(prompt: str = PROMPT) -> str:
    """Return the model's reply for a single-turn coding request."""
    client = OpenAI(
        base_url=os.environ["LLM_BASE_URL"],
        api_key=os.environ.get("LLM_API_KEY", "local"),
    )
    response = client.chat.completions.create(
        model=os.environ["LLM_MODEL"],
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
        temperature=0.2,  # keep code generation close to deterministic
    )
    return response.choices[0].message.content
 
 
if __name__ == "__main__":
    print(ask())

Zapisz jako ask_coding_model.py i uruchom LLM_BASE_URL=http://localhost:8080/v1 LLM_MODEL=qwen3.8-27b uv run --with openai python ask_coding_model.py.

Jeśli dalej podłączysz kilka takich endpointów do aplikacji z routingiem, retry i wywołaniami narzędzi, nasz kurs o tworzeniu aplikacji LLM z LangChain omawia abstrakcje, które powstrzymują to przed zamianą w stos if-ów.

Jak wybrać najlepsze LLM do kodowania?

Wybór najlepszego LLM do kodowania sprowadza się do 4 ograniczeń: czy twój kod może opuścić maszynę, ile masz pamięci, ile zapłacisz za milion tokenów wyjściowych i ile kontekstu potrzebuje pojedyncze zadanie. Poniższa tabela zestawia 9 modeli obok siebie w liczbach, którym najbardziej ufam, a przewodnik decyzyjny po niej mapuje te ograniczenia na wybór.

Przewodnik decyzyjny

Tak mapuję 4 ograniczenia na wybory:

• Agentowe pipeline’y kodowania, gdzie poprawność dominuje nad kosztem: Claude Opus 5.5 przy high lub xhigh, z Fable 5.1 w pogotowiu do zadań długohoryzontowych, gdzie ewale pokażą, że Opus 5.5 nie domaga.
• Codzienne kodowanie z pomocą AI w rozsądnej cenie: najpierw Claude Opus 5.5 przy domyślnym medium, drugi GPT-6 Sol, jeśli żyjesz w Codex.
• Prace frontier w nauce, symulacjach lub jądrach GPU: GPT-6 Astra lub Claude Opus 5.5. Astra prowadzi na Terminal-Bench-Science, Opus 5.5 na Terminal-Bench 4.0.
• Ogromna baza kodu, prompt 1M tokenów, ciasny budżet: Gemini 3.8 Flash dla ceny, Opus 5.5, gdy odpowiedzi Flash robią się niechlujne.
• Otwarte wagi przez API: DeepSeek V4.1 Flash poza szczytem.
• Lokalnie i prywatnie na pojedynczej GPU 24 GB: Qwen3.8-27B przy UD-Q4_K_M.
• Lokalnie i prywatnie na maszynie 96–128 GB: Laguna S 2.1, albo Kimi K3, jeśli „maszyna” znaczy „klaster”.
• Lokalnie i szybko na laptopie 64 GB: Qwen3-Coder-Next.

Jeśli chcesz szerszego podejścia do dopasowania modelu do aplikacji, w tym hosting i licencjonowanie, nasz przewodnik jak wybrać najlepsze LLM do twojej aplikacji wykracza poza kodowanie.

I niezależnie od modelu, liczą się te same umiejętności: nasza ścieżka AI dla inżynierii oprogramowania i kurs kodowanie z pomocą AI dla deweloperów uczą promptowania, testowania i nawyków przeglądu, które zamieniają 91% benchmarku w zmergowane PR.

Na koniec

Claude Opus 5.5 to najlepsze LLM do kodowania we wrześniu 2026 i, co rzadkie, także to, które warto wstawić na rachunek zespołu. Claude Fable 5.1 to ścieżka eskalacji dla najdłuższych zadań, a Qwen3.8-27B to otwarte wagi, które zamieniają GPU 24 GB w prywatnego asystenta do kodowania, bijącego zeszłoroczną czołówkę na SWE-bench Pro. Reszta to kwestia twoich ograniczeń, a powyższy przewodnik decyzyjny to mój sposób ich rozwiązywania.

Większa zmiana jest taka, że benchmark definiujący tę kategorię przez 2 lata, SWE-bench Verified, przestał się liczyć w tych samych 12 miesiącach, w których otwarte wagi go dogoniły.

To nie przypadek.

Kiedy Opus 5 i DeepSeek V4 Pro dzielą 0,6 punktu na nasyconym teście, a model za $20 za milion dziś bije własny model Anthropic za $50 na SWE-bench Pro, wartość poszła w projektowanie uprzęży, budżety wysiłku i ewaluację na twoim repozytorium, czyli dokładnie tę pracę, której tabela dostawcy nie zrobi za ciebie.

Więc zrób tę pracę. Weź skrypt ask_coding_model.py, wskaż go na 2–3 z tych modeli, puść na 20 realnych ticketach z backlogu na poziomie wysiłku, za który naprawdę zapłacisz, i niech ten wynik przeważy nad wszystkim, co tu napisałem. Jeśli „vibe coding” jest bardziej w twoim stylu niż uprzęże ewaluacyjne, nasz tekst o czym jest vibe coding i gdzie się wykłada uczciwie omawia kompromisy, a te same rankingi modeli mają zastosowanie.